在全球能源结构加速转型的背景下，氢能作为清洁能源的关键载体，已被纳入中国战略性新兴产业布局，成为实现“双碳”目标的重要支撑。与此同时，人工智能技术与氢能产业的深度融合正催生新的变革——AI算法在电解水制氢、智能运维等环节的应用，为解决绿电制氢的波动性难题提供了创新方案。面对风电、光伏发电的间歇性与制氢系统对稳定运行的高要求，行业亟需一套具备智能决策能力的控制系统，以实现绿电从“可用”到“好用”的跨越。
作为碱性水电解槽领域的领军企业，双良节能近日推出绿电制氢智能控制系统，通过云边一体化架构与自研AI算法的深度融合，构建起覆盖绿电预测、制氢调控、设备管理的全链条智能平台。该系统以Wonder Cloud/OS数字化平台为核心，将电解槽、气液分离装置、纯化系统等关键设备纳入统一监控网络，实现设备状态实时感知与最优控制指令的精准下达，为绿电制氢工厂打造出高效的“数字中枢”，支撑无人值守与全局优化运行。
系统核心竞争力的构建源于三大创新算法模型。风光发电功率预测算法通过整合历史发电数据、气象监测信息与数值天气预报，运用机器学习技术实现未来72小时发电功率的精准预测，偏差率控制在5%以内。该算法不仅能优化电解槽启停计划，降低弃风弃光率，还可为电力市场交易提供数据支撑，提升绿电利用率。设备群控寻优算法则基于电解槽的动态特性模型，结合实时功率需求与生产目标，智能分配各机组负荷，确保整个阵列始终运行在最高能效区间。通过均衡设备使用时长，该算法使电解槽寿命延长20%以上，维护成本降低15%。系统生产性能诊断算法如同“数字医生”，持续监测运行参数与基准值的偏差，提前预警设备性能衰减趋势，将非计划停机风险降低80%，保障系统在复杂工况下的稳定运行。
在实际应用中，该系统已展现出显著价值。设备层面，单台电解槽运行效率提升5%-20%，故障响应时间缩短至分钟级；系统层面，通过全局能源调度优化，整体能耗降低8%-12%，运营成本下降10%以上；产业层面，系统促进风光储与制氢环节的深度协同，为构建绿氢驱动的新型工业体系提供技术支撑。目前，双良的智能控制系统已在全球多个标杆项目中得到验证：为ACME集团阿曼年产10万吨绿氨项目提供的16套电解槽顺利交付，出口至阿曼联合太阳能项目的设备已稳定运行超5000小时，两项海外工程均实现零故障记录，标志着中国高端制氢装备正式进入国际市场。
为进一步验证系统性能，双良建成MW级阵列绿电制氢智慧群控测试平台，配备十套碱性电解槽，可模拟真实绿电波动场景。该平台通过实时采集产氢量、气体纯度、能耗等200余项数据，构建出制氢系统的数字孪生模型。在极端工况测试中，系统成功实现故障单元的秒级隔离与负荷再分配，确保整体产氢效率波动小于3%，为大规模绿电制氢提供了可靠的技术范式。这一创新实践，标志着中国氢能产业从单机智能化向系统智能化的重要跨越。
