华光火电专项高校使用者专访实录｜ADMC系统架起高校火电科研与工业落地桥梁

在“双碳”目标推动火电行业智能化升级的背景下，高校正探索将前沿算法与工业实际相结合的路径，工业级技术平台成为连接实验室研究与电厂生产落地的关键纽带。近期，全应针对自研的ADMC火电系统，与华光火电专项中的太原理工大学、太原科技大学在校研究生、博士生展开深度访谈。三位研究者分别围绕燃烧控制算法开发、关键指标预测建模、智能算法上架验证等方向开展实操研究，结合自身经历分享了使用感受与改进建议，为系统迭代与高校火电科研工业落地提供了重要参考。

他们用系统做什么

谈及ADMC系统在实际火电科研中的应用体验，采访者请三位结合各自研究方向与使用时长，分享系统为研究工作带来的核心支撑，三人虽研究方向、使用时长各异，但均对系统的平台定位与场景适配性表示认可，言语间能感受到系统已成为他们科研工作中不可或缺的助力。

太原科技大学韩卫东是使用系统最久的研究者，谈及一年来的使用经历，他语气肯定：一年来扎根“煤粉锅炉快速变负荷自动化控制协同降碳”揭榜挂帅项目，全程基于系统开发、封装、验证燃烧控制算法，在他眼中，系统绝非单纯的实验工具，而是承担着工程化验证与算法落地的核心角色。“它更多是一个工程化验证的平台，能让我们的算法贴合工业实际，而非停留在实验室的理论层面，这是最关键的价值。”言语中透着对系统核心价值的认可。

山西省科技重大专项计划“揭榜挂帅”项目组在华光发电集控室的团队合影

作为接触系统仅两个月的“新手”，太原科技大学蔡之伟谈及使用感受时，眉眼间带着轻松，他表示自己核心聚焦火电系统关键指标预测建模，这段时间已将各类预测模型部署在ADMC系统上，其早已成为日常科研的必备工具。对他而言，系统最直接的价值就是大幅提升了算法验证效率，他笑着补充：“不用再自己搭离线环境做验证，在系统上能直接看到模型效果，特别方便，省去了很多繁琐的准备工作。”

太原理工大学任何使用系统近半年，主要将其作为智能算法上架平台，完成了关键参数超前预测、全流程数字孪生机理模型等多款模型的上架，谈及系统最贴合科研需求的亮点，他稍作思索后说道，是打通了数据链路。“能让各类模型、软硬件顺畅交互，自带的数据分析功能能快速发现代码错误，省去大量人工排查时间，直接提升了算法开发效率。”他坦言，这一亮点让日常科研工作事半功倍。

三位的实测体验印证，ADMC系统能精准适配高校火电领域不同科研方向的校企合作需求，是高校开展火电工业级科研的重要支撑。

核心价值：补齐高校科研工业短板

谈及ADMC系统如何助力高校火电科研更好地衔接工业实际场景，三位表示，系统从工业数据供给、平台兼容适配、工程化验证三个层面，为高校科研搭建了通往工业应用的桥梁，让研究成果能够更顺畅地对接产业实际需求，实现科研价值与工程应用的有机结合。

1.可靠工业级数据，筑牢科研基础

数据是火电科研的核心基础，对精度、实时性和丰富性要求极高，采访者问及系统在数据层面的核心支撑，三位均对系统的数据能力表示认可。ADMC系统能远程提取电厂实时与历史数据，为科研提供丰富且可靠的工业数据集，这也是其最基础的核心价值。

远程平台使用交流

蔡之伟直言：“系统的数据精度、实时性表现亮眼，完全不用为数据问题操心。”韩卫东证实，一年使用中系统数据始终保持稳定，是算法验证工作的坚实基础。任何也提及旧平台偶尔出现数据请求超时导致不连续，但他强调：“整体来看，完全能支撑日常科研工作。”

2.兼容主流工具，降低算法接入门槛

算法开发与接入是火电科研的关键环节，系统的兼容性与易用性直接影响科研效率，谈及这一点，三位都表示系统的表现让人深感便捷。其接口开放性和数据格式兼容性良好，可便捷对接MATLAB、Python、FPGA等高校火电科研常用开发工具，支持算法快速接入与测试，能兼顾不同研究背景使用者的需求。

韩卫东深耕算法开发，对平台自由度尤为看重，他表示ADMC系统在算法层面给的自由度很高，成熟的燃烧控制算法能直接封装进去，不用为适配平台重新修改，既省时间，也不限制算法思路。蔡之伟由于使用时间不久，则更在意上手难度，他接过话头，坦言：“对刚接触的人来说，最友好的就是能直接对接MATLAB、Python，平时做的模型直接部署就行，不用额外适配，大大降低了入门难度，新手也能快速上手。”

3.贴近工业实际，实现算法工程化验证

传统火电科研多依赖离线仿真或自建模型，存在系统耦合不完整、工程映射成本高的问题。ADMC系统则提供贴近工业实际的测试环境：既能在线仿真，又能与实际DCS系统联动，支持算法输出与运行数据直接对比，让研究者直观评估算法在真实工况下的有效性。

三位均表示，基于系统开发的算法已在模拟火电运行场景中得到有效验证，展现出一定的工程落地潜力。韩卫东称赞可视化功能：“算法运行结果一目了然，能直接和实际运行数据对比，不用自己扒数据做表格，大幅提升了实验成果的可验证性。”蔡之伟补充：“在系统上能直观看到模型预测误差，发现问题后快速调整，少走了很多弯路。”

此外，系统的可配置性与灵活性可适配高校个性化实验需求，支持自定义方案、调整参数，开展控制策略对比、故障诊断仿真等实验，在满足科研的同时，也让学生在实操中培养解决复杂工程问题的能力。他们也客观指出了若干可打磨的细节，为全应产品迭代提供了精准方向。

产学研赋能：链接高校与产业落地

高校科研的终极价值是服务产业发展、推动行业升级，产学研融合则是实现这一价值的关键路径。采访者将话题引向系统在链接高校研究与产业落地、推动产学研融合方面的作用。他们一致认为，系统不仅是高效的科研实验平台，更在人才培养、成果转化、校企协同、行业升级方面释放多重价值，成为连接高校、企业、行业的核心纽带，让高校科研价值真正向工业端延伸。

1.锻造复合型人才，夯实行业人才基础

高校是火电行业人才培养的主阵地，但传统教学存在“理论与实践脱节”的问题，学生缺乏接触工业实际工况的机会，难以形成工程思维。

谈及系统在人才培养方面的助力，任何表示，系统为高校教学与科研搭建了贴近工业实际的实践平台，让学生能接触火电机组真实运行数据和工况痛点，直观理解火电系统运行规律。他稍作停顿，继续说道：

“系统兼容多学科开发工具与数据格式，便于跨学科团队协同开发与调试，能让学生在实操中锻炼跨学科解决问题的能力。算法开发、模型部署、工程验证的全流程实操，能让学生从‘理论学习’转向‘实战研究’，深刻理解实验室算法与工业实际应用的差距。”

韩卫东深表认同：“校园与企业的差距较大，学生容易把工程问题想简单。ADMC系统让大家提前接触工业痛点，培养贴合产业需求的工程思维，能为火电行业输送更多兼具理论知识与实操能力的复合型人才。”

2.加速成果转化，让科研走出实验室

高校拥有前沿的算法研究与技术思路，但因缺乏工业级验证平台，很多科研成果往往被“锁在实验室里”，难以转化为实际产业价值。谈及系统如何成为科研成果转化的“孵化器”，蔡之伟表示，ADMC系统为高校科研成果提供了从理论到实践、从实验室到工业的全流程验证通道，让科研成果有了走向产业的路径。

依托系统的工业级数据与验证环境，算法可在模拟工况中优化，规避落地问题；同时，系统与实际DCS的联动能力，可降低转化成本与难度。他开发的预测模型已在模拟场景中验证有效，“已具备向实际生产转化的潜力”。任何补充，ADMC系统为团队与华光火电的深入合作奠定了基础，其使用体验也为自主开发算法平台提供了重要启蒙。

3.深化校企协同，实现双向赋能共赢

产学研融合的核心是高校与企业的优势互补、资源共享，谈及系统如何搭建校企沟通桥梁，实现双向赋能，韩卫东表示，ADMC系统搭建的技术平台，让高校与火电企业的沟通对接更顺畅，真正实现了高校前沿技术与企业工程经验的双向赋能。他坦言：“高校在系统上开展算法开发，是积累经验和试错的过程，能探索出适合火电机组的控制策略，研究成果可直接为华光火电生产提供参考，让科研不再‘闭门造车’，而是围绕产业实际需求展开。”

任何则道出了校企协同的核心逻辑，他说道：“前沿科研方法多在高校，丰富的工程经验与产业痛点在企业，ADMC系统让双方的优势充分结合。企业提问题、提难点，高校找方法、做研究，能形成良好的校企协同科研生态。”蔡之伟也表示，通过系统能快速了解火电企业的实际数据需求，让自己的算法研究更有针对性，避免了研究与产业需求脱节。

4.凝聚多方合力，推动火电行业智能化

在火电行业，智能化升级需要高校、企业、科技公司多方协同发力。采访者问及系统在整合多方力量方面的作用，他们表示，ADMC系统把高校、火电企业和全应科技真正拉到了同一张“实验台”上。

高校依托系统做贴近产业需求的前沿研究，为行业储备技术；火电企业借助系统对接这些技术，解决生产中的实际问题；全应则根据各方反馈持续迭代平台，让功能更贴合产学研的真实需求。

就好比，三方通过系统形成联动，技术能落地，需求能反馈，平台越跑越顺——这才是产学研用的良性循环。

实操优化建议：贴合科研需求打磨细节

在肯定ADMC系统核心价值与产学研赋能效果的同时，采访者也请三位结合高频实操体验，分享一些系统可以进一步打磨优化的细节建议，希望通过这些来自一线科研场景的反馈，让系统能更贴合高校火电科研的实际使用需求。三位稍作梳理后，坦诚分享了自己在实操过程中发现的可优化方向。

三位都有提到，在高频次的科研实操中，部分手动操作环节若能进一步简化流程，能有效提升整体使用效率，让科研工作更省心。

结合火电科研的全流程需求，他们也针对系统功能模块提出了一些完善建议，希望系统的科研配套能力能进一步提升，让高校培养的人才更贴合工业实际需求。

任何希望系统能增加运行报错日志记录功能，这样能快速定位模型运行中的问题，无需人工逐一排查，同时也建议丰富数据预处理公共算法库，减少高校科研团队的重复开发工作，让大家能把更多精力放在核心算法研究上；

韩卫东关注的是模型参数调整环节，希望系统能加入历史数据操作模块，支持根据历史数据实现模型参数的自适应更新，减少人工反复调整的工作量，让算法开发更高效；

蔡之伟作为接触系统不久的新手，他希望能有更详细的操作文档和demo案例，同时全应能开展专门的新手培训，帮助新手快速熟悉系统操作，减少试错成本，让科研流程更顺畅。

考虑到高校科研团队的实际情况，新手占比较高且多数校园研究基于离线场景，他们还希望系统的技术支持与培训体系能进一步加强，助力科研人员更快适配系统。

针对这些来自一线科研场景的优化建议，全应科技后续将结合高校科研实操需求针对性打磨完善。

未来期许：迭代升级深化校企协同

聊起对ADMC系统和后续校企合作的期待，他们的想法格外一致。都表示，会继续依托这套系统深耕火电科研、探索算法落地，也真心盼着能和全应并肩，把平台打磨得更顺手，让产学研融合真正落地见效。

大家最核心的期待，是系统能朝着更好用、更稳定、更贴合科研的方向升级：简化操作流程、支持批量数据处理、完善功能模块，让高校科研和企业生产都能无缝适配。

任何道出三人共同心声：

“前沿方法多由高校掌握，实际工程经验贵公司技术员更娴熟。希望能加大交流探讨——高校听故事、找重点、找难点；贵公司提问题、提要求、提难点，通过这样的方式实现共同进步。”

他们期待高校、企业、全应三方建立常态化沟通桥梁，让更多火电算法从实验室走向生产一线。

电厂办公楼同学集中办公交流

结语

这场访谈，既是一次用户体验的真诚交流，更是产学研三方的思想共鸣。ADMC系统已成功架起高校火电科研与工业落地的桥梁，凭借可靠的工业数据、兼容的开发平台、贴近实际的验证环境，成为高校火电科研的重要支撑，更在人才培养、成果转化、校企协同、行业升级方面释放出多重产学研价值。

站在火电智能化升级的风口，高校的前沿科研、企业的工业实践、科技公司的平台技术缺一不可。未来，随着ADMC系统的持续迭代，以及全应与高校、火电企业的深度合作，将有更多火电算法落地应用，更多产学研成果持续涌现，为火电行业清洁低碳、高效智能发展注入科技动力，助力“双碳”目标下能源产业的高质量发展。