1. 循环水AI驱动的动态优化算法

　　应用场景：火电厂通过机器学习模型预测循环水温升与负荷关系，动态调整冷却塔风机转速，降低能耗(如嘉兴电厂夏季工况优化后真空效率提升5%)[]。

　　技术突破：基于强化学习的多目标优化算法，可同步解决结垢控制与能耗平衡问题，某百万千瓦机组试点显示电耗降低12%。

　　挑战：需突破高精度水质实时监测技术瓶颈，当前传感器误差仍影响模型可靠性。

　　2. 循环水数字孪生系统

　　实践案例：国电投在滨海电厂构建循环水系统数字孪生体，模拟不同海水温度下泵组组合效率，年节约运维成本超800万元。

　　功能延伸：孪生系统集成腐蚀预测模块，通过材料数据库比对，预警管道寿命偏差率<5%。