长期以来，供热系统的运行调度控制主要依据生产业务专家的知识和经验来完成，但伴随供热系统规模的不断扩大，调控频次和精确度的增加，传统基于人工的控制方式已难以保证供热系统的安全、高效运行。
当前，工业互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术在复杂生产系统的运行管理、调度控制和要素配置方面展现出强大的能力，发展智慧供热已经成为我国供热行业的共识。
智慧供热是以数字化、网络化、智能化的信息技术与先进供热技术的深度融合为基础，以用户需求为目标，以低碳、舒适、高效为主要特征，具有自感知、自分析、自诊断、自决策、自学习等技术特点的现代供热模式。智慧供热是以供热系统智能化为前提的。随着城镇供热的发展，供热物理设备网的复杂度也在提升，传统的供热系统很难满足精细化运营和个性化服务的需求，必然要走向智能化。
将智能化建设深入到相对完整的供热流程中，在供热生产、服务过程中使系统具备分析和决策能力：通过自我学习、自主判断、优化配置、升级能力等智能行为，对物理设备网的未来走向及供热参数进行预测；利用通过人工智能手段获得的控制模型对物理设备网进行控制，完成人力无法实现的工作。
换热站-数字孪生监控系统
提供基于 Web 的数字孪生建模和可视化服务。支持对换热站内设备进行三维建模和渲染，提高供热系统的可视化程度，实现实时监测设备、预测告警、提前维护、数据分析，保障供热系统正常运行，优化系统运行，降低能源消耗，实现节能减排。搭配自动化技术、物联网技术、GIS（地理信息系统），实现对用热单位及室内温度、管网压力、流量、温度等参数的汇聚管理和可视化展示，辅助量化决策，以更精细动态的方式管理供热系统的整个生产、管理和服务流程，达到安全供热、平衡供热、精准供热、按需送热、节能降耗、降低漏损的目的。消除过热点和不热点，提高从热源—管网—用户的供热服务水平和业务管理制度。
场景两侧 2D 面板整合社区供热量明细，重点展示设备温度、能效、告警等关键信息。Hightopo 通过供热量的明细展示，社区可深入了解供热需求，包括不同时间段的峰谷值和社区热负荷差异。也有助于居民和管理者更好地了解热能使用情况，优化供热系统运行。同时，鼓励居民参与节能环保，采取措施减少环境影响，提高能源利用效率。
可视化系统中，通过三维模型绑定物联数据，结合水位信号实现自动补水，满足系统的水量使用要求。可通过 2D 弹窗查看 pH 值、浊度、溶解氧含量、供水压力、温度等参数变化，以及水位补水情况的三维实时动画。
在运行效率提升方面：HT 支持 7*24h 监测和优化关键参数，监测和优化关键参数提高运行效率，降低能源浪费，降低成本，提升整个换热站的可持续性。
在故障预警和预防方面：HT 可视化监控系统实时监测设备状态，迅速生成告警列表。帮助预测潜在故障，采取预防性维护，减少停机时间，提高系统可靠性。
在远程管理和维护方面：允许操作人员远程访问系统，提高工作灵活性，降低维护成本，无需亲临现场监控和管理整个系统。
在数据分析和优化方面：提供历史数据的趋势分析和能耗统计，支持运营团队数据驱动决策，助力系统长期优化和性能提升。
在安全性和合规性方面：具备严格的用户权限控制和安全特性，确保系统数据机密性和完整性，满足法规要求，确保系统安全。
新闻背景
“新基建”正在成为中国拉动经济增长的新方式，能源行业迎来智能化转型。5月15日上午，中环寰慧集团与百度智能云战略合作签约仪式在北京百度大厦举行。本次战略合作，双方将通过资源互补、技术互补等合作方式，加强人工智能、大数据、物联网、边缘计算等先进技术在热力行业的应用，打造更精准、高效、节能的中国热力行业智慧供热“新范例”。
中环寰慧自2012年开始进入清洁能源供热行业，目前已在全国11省（市）获得近30个城市的集中供热特许经营权，成为国内跨省份、跨区域进行集中供热投资运营的行业龙头企业。百度是全球领先的人工智能平台型公司，百度智能云是百度AI TO B业务的承载者和输出者。中环寰慧集团与百度智能云成为战略合作伙伴，双方将聚焦于城市智慧供热领域，尤其在供热系统中的能源优化、生产监控自动化、经营管理智能化等方面，能够实现端到端、全链条的智慧供热平台，引领传统热力行业向数字化转型，率先打造智慧供热行业标杆，提高能源利用效率和效益，改善城市环境。
智慧供热的定义
在《中国供热蓝皮书2019 ——城镇智慧供热 》中，给出了智慧供热的完整定义。智慧供热是在中国推进能源生产与消费革命、构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系，大力发展清洁供热的新时代背景下，以供热信息化和自动化为基础，以信息系统与物理系统深度融合为技术路径，运用物联网、空间定位、云计算、信息安全等“互联网+”技术感知连接供热系统“源-网-荷-储”全过程中的各种要素，运用大数据、人工智能、建模仿真等技术统筹分析优化系统中的各种资源，运用模型预测等先进控制技术按需精准调控系统中各层级、各环节对象，通过构建具有自感知、自分析、自诊断、自优化、自调节、自适应特征的智慧型供热系统，显著提升供热政府监管、规划设计、生产管理、供需互动、客户服务等各环节业务能力和技术水平的现代供热生产与服务新范式。
谈到智慧供热，就不得不提到致力于“基于大数据与物联网的智慧供热节能技术全面解决方案”的工大科雅。工大科雅（股票代码：836391）近日公布的2019年年度报告显示，2019年营业收入为297,172,894.89元，较上年同期增长7.13%；归属于挂牌公司股东的净利润为62,479,888.08元，较上年同期增长4.75%；基本每股收益为0.81元，上年同期为0.78元。
截止2019年，工大科雅资产总计为540,163,753.30元，较上年期末增长8.92%。经营活动产生的现金流量净额本期为16,982,002.14元，上年同期为3,200,124.62元。
报告期内，公司智慧供热应用平台实现收入5,838.28万元，较上年同期增长135.97%。该项业务细分为企业级智慧供热平台、政府级智慧供热平台，报告期内公司承接的17套企业级智慧供热平台软件陆续完成验收结算工作，较上年同期实现较大增长；政府级智慧供热平台保持稳定增长。
智慧供热案例分享
看完了智慧供热全面解决方案商的年报，我们不妨再看一下两家公司的最新案例分享。
2018年，北京硕人时代科技股份有限公司跟东海拉尔发电厂达成合作协议，承接东海拉尔发电厂供热增容改造项目。目前，该项目已经初步完工，不但为东海拉尔发电厂搭建了智能热网监控系统、智能调度中心，还将换热站都标准化建设，从上到下实现了智能化、网络化、自动化管理。
智能热网监控系统
搭建了智能热网监控系统，其中分为智慧供热应用层、大数据中心和业务子系统，涵盖了硕人IDH智能热网的所有功能之外，还将原有的系统全部集成到智慧监控平台，清晰、直观，不但一目了然，还方便使用。
智慧供热系统结构图
智能热网调度中心
搭建智能热网调度中心，实现了首站、回水升压泵站、混水站的集中监测；94座混水站的远程调控；负荷预测、全网平衡、能耗分析；客服、收费管理系统、楼栋平衡系统、室温云系统集成；管网地理信息以及手机APP管理。
智能热网GIS系统
全面监控，实现了94个站的集中监测和远程调控，一次网和二次网的实时运行全面监控。
负荷预测，定制能源管理计划，实现能源全过程的精细化管理，从源头节约能源：
计算周期内的水、电、热、燃料单耗；
统计水、电、热、燃料的累计单耗；
单耗环比和同比的变化值和百分比；
客服与收费系统数据集成：
经营收费系统的用户面积，是否缴费状态，报停，历史欠费等数据进行提取；
客服系统的实时投诉率，历史投诉率，工单数量，工单处理情况，用户投诉分类统计等信息。
经营收费率系统界面
客服系统界面
智能热网：楼栋平衡系统，楼栋或单元安装物联网阀及物联网通讯机等设备，采集供回水温度，入户家中安装室温采集器，所有数据上传至云平台。可按回水温度或供回水平均温度进行平衡调控，保证各单元间、楼与楼间的水力平衡。达到系统整体的热力分配均匀和平衡，最终满足热用户舒适供温。
室温监测，利用硕人室温云系统，可以随时查看室温历史数据、室温历史曲线、室温异常报警、以及室温分析比较。利用地图展现每个室温采集器在对应位置的温度、同一周期内不同温度点的对比和同一温度点不同周期内的曲线对比，并实现室温排列。
供热质量分析，通过供热质量分析，查看小区或热力站整体供热效果，低温用户或过热用户统计，查询热用户室温不达标或过热原因。
能耗与用能质量分析，供热效果来评估供热量是否合适， 通过总能耗状态分析各站差异，评估各部门能耗水平，制定能耗定额并预测节能潜力。
设备管理系统，通过ERP管理-设备台账系统，进行各种维度的数据运行统计、设备列表，事故列表，检修列表，设备录入维护，按类型统计设备，设备保养列表、保养提醒。
静态水压图，水压图是了解整个管网的压力状况，是热网运行的重要工具；此功能可以展示当前实时的供水压力，回水压力和地势标高，静压线数据。
智能热网：报警管理，该功能可以实现报警查询、报警确认、报警解锁和报警配置。
智能热网：手机APP管理，综合热网生产数据中心软件的功能与数据，把重要功能和数据通过移动设备实现，使管理人员通过手持移动终端，就能够实现热网调度指挥、热力站数据监测等等的重要功能，满足供热企业对热网生产信息及时、快速、全面掌控的需求。
丹佛斯作为一个有80多年供热经验的企业，一直致力于实现供热系统的高效运行。丹佛斯Leanheat AI优化管控系统是一个基于物联网、大数据、云计算及人工智能技术的供热精细优化管控系统。丹佛斯Leanheat AI系统功能之一是实现热力站的智能管控。
热力站控制是管网运行中的重要环节。首先热力站处在整个热网控制的中间位置，即是一次侧的末端，又是二次侧的热源，起着承上启下的作用。其次，热力站控制具有很强的个性化差异，每个热力站所带区域的建筑结构不同、住户用热习惯不同、供热面积大小不同等等，使得各个热力站的供热特点存在差异，因此需要根据热力站实际供热区域现状进行定制化的供热控制策略。
Leanheat AI以数据为基础，对室内温度数据、换热站运行数据及天气预报数据等进行采集，通过人工智能的自感知自学习方法，对热力站热属性、楼宇建筑热属性，和小区住户用热习惯等进行学习，为热力站量身定做AI供热控制模型，同时根据未来气象情况及用热特点，AI热力模型能预测系统热负荷并计算当下最合理的供热参数。
通过Leanheat AI优化管控服务，可实现：
室内温度的精准控制，为住户提供更加舒适健康的室内温度环境，提高住户满意度，减少住户投诉，提升服务水平；
Leanheat AI智能化控制方式，将粗放调控方式升级为主动精细化调控方式，实现供需平衡节能运行，提升调控水平；
可以大大减轻运维人员重复计算和繁重的手动调节工作，使运维人员可以把更多工作精力放在系统安全运营和服务百姓，提高工作效率；
高度可视化操作界面及智能报警机制，以及Leanheat AI 专家运行团队共同保障了系统安全可靠高效运行；
Leanheat AI 操作简便容易实施，运行人员只需要基本培训就能上手运行。
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