“供熱專家、清華大學教授石兆玉曾給我國供熱行業(yè)定了一個能效標準的目標線——1GJ(10億焦耳)要完成3平方米的供熱任務，這成為全行業(yè)的一個努力方向。”5月24日，淄博市能源集團公司、淄博市熱力集團公司黨委書記、董事長汪德剛在接受包括科技日報記者在內的媒體采訪時表示，依靠兩大科技法寶的支撐，山東淄博市的供熱耗效已經成功邁過了這條行業(yè)的目標線。
這兩大法寶，一個是利用工業(yè)余熱，另一個是依靠大數據挖掘進行智慧精準供熱。據統(tǒng)計，科技支撐下，淄博市供熱行業(yè)每年減排二氧化碳可達40萬噸。
化解天然矛盾 變廢為寶
“碳達峰、碳中和目標的實現，要求取暖行業(yè)熱源側清潔化。”汪德剛說，“傳統(tǒng)意義上的燃煤取暖早已逐步遭到淘汰。”
國家能源局發(fā)布的《2021年能源工作指導意見》，要求實現北方地區(qū)清潔取暖率達到70%。
目標一出，行業(yè)將“索熱”的目光放在了廢棄熱能上，比如熱電聯產是通過收集電廠余熱用于供暖。
“淄博市有自己的特點，它是一個工業(yè)化的城市，工業(yè)余熱特別多。”汪德剛介紹，所以，熱力集團不能光使用電廠熱能這項已經相對普及和成熟的技術，還要開拓利用其他工業(yè)余熱。
不等不靠，隨著山東省首家以清潔智能供熱為研發(fā)方向的省級工程實驗室落戶淄博市熱力集團，該公司全面研究把各種熱源，例如建材廠、化工廠等不同企業(yè)的余熱，通過熱泵提出來，作為供熱的熱源。
與燃煤供熱相比，余熱、可再生能源、太陽光伏能源等供熱有一個共同的問題，那就是分散。清潔熱源的分散，與集中供熱的集中形成了天然的矛盾，怎么解決?
建立在淄博熱力集團的山東省清潔智能供熱工程實驗室，自主實施了“多熱源聯合供熱工業(yè)余熱項目”，利用高溫水網將余熱引入城市供暖主干網，成為北方城鎮(zhèn)供暖節(jié)能最佳案例。
機器學習技術實現精準供熱
在同一個城市里享受同樣的供熱服務，往往會有某些戶室溫很高，某些戶卻剛剛達標。
家家戶戶環(huán)境不同，要想達到舒適的體感溫度，就要做到精準供熱。
“要實現安全平穩(wěn)的供熱，必須要有一個智慧化的管控平臺。”汪德剛介紹，淄博熱力利用亞馬遜云科技的機器學習技術和服務，研發(fā)出一套智慧供熱調控系統(tǒng)。
他們利用積累起來的歷史數據進行分析、處理、訓練，構建出智能化的供熱模型，可以根據氣象、工控數據、建筑物維護結構等信息，計算出最佳的供熱模式，并給出具體的操作指令，實現精準供熱的目標。
“通過機器學習實現的精準控制，讓用戶家里的溫度時刻保持在舒適的溫度。”汪德剛解釋說，“利用機器學習分析調整供熱，與此前的簡單算法供熱有很大的不同，前者能夠兼顧天氣、小區(qū)新舊等多維度的數據，甚至可以對供暖需求的熱量進行準確的預測。將準確的需求預測反推回到供熱端的智能化管控平臺，能夠及時準確地預測供熱的負荷，提出具體的操作指令，進而實現熱產出、熱供給、熱需求三方面的動態(tài)平衡，實現真正意義上的智慧供熱。”
通過機器學習模型實現的精準供熱，使得整個淄博市熱力集團的供熱能耗最多可下降30%，但這不是最終的目標。汪德剛說：“瞄準碳達峰、碳中和，還有很多方面的工作可以進一步智能化，例如熱源、管網、建筑物節(jié)能等方面，我們正在把試驗出來的算法和模型進行產品化，以期能夠在別的地方復制，為早日實現國家碳中和、碳達峰的目標貢獻企業(yè)的智慧與力量。”
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