长春市供热（集团）有限公司（以下简称长春供热集团）是市属国有独资企业，成立于1992年，是长春市较早的热电联产集中供热热力企业之一。历经30多年的发展与改革，逐步发展成为以热电联产和区域锅炉两种供热方式并举，集供热生产、经营、服务、新材料研发制造、工程设计、开发建设为一体的国有公益类企业。

多年来长春供热集团一直致力于供暖领域服务提升、降本增效工作的探索，同时加强对碳中和、智慧供热等供热知识的研讨学习，在全力做好供热保障工作的同时，精准解读国家供热相关政策，细致研究中国城镇供热协会发布的能耗、成本等统计数据，积极对标行业一流企业。通过改造老旧管网、精选节能设备、应用先进技术、加大考核力度、强化运行管理、提升员工素质等一系列行之有效的举措，在舒适供热的同时，实现节能降耗，多项能耗指标均在国内供热企业中保持较好的水平。

2023年，中国城镇供热协会中国供热行业综合能效统计标杆企业中，长春供热集团荣获系统热量输送及换热效率领跑企业第四名及热源单位面积耗热量领跑企业第五名的佳绩。长春供热集团利用智能化数字化手段降本增效的经验分享，如下所述。

（1）第一阶段：基础设备数字化改造

自2017年开始，长春供热集团对供热系统中的关键设备安装传感器，通过收集温度、压力、流量、能耗等基础数据，将供热设备的运行状态转变为数字信号，为后续的智能化应用提供了数据基础。同时，在热力站、热网、建筑物末端各供热环节安装远程调控设备，初步实现全部热力站的“无人值守”。

在第一阶段，数据是根据生产运行过程中运行人员需要了解的运行问题进行采集，其背后所代表的是设备的状态、供热系统的运行情况，因而需要采集的数据并不固定。这其中最重要的是涉及运行安全、设备安全的相关数据，例如能反映管网超压、地面积水、水箱溢流或低液位等情况的数据。此外需要在全面仔细统计分析企业供热生产过程中的综合能源成本后，根据企业降本增效的重点方向，有针对性地选择能耗数据的采集。对于远程调控设备的选择也要归结到数据，“数据本身不重要”，主要关注的是数据所反映的问题。在整个供热系统中，可调可控设备、设施在运行期的操作频率、操作紧迫性上都不尽相同。调控的目的是能够快速、准确解决问题，其最直观的就是通过调控使数据满足运行人员需要的状态。远程调控设备的选择一定要与数据采集设备相配套，并随企业需求变化而不断进行升级改造。该集团优先管控的是热量，经过8个供暖期的不懈努力，热耗已由0.34GJ/㎡将降至0.26GJ/㎡（不含热网损失），下降均23.5%，根据中国城镇供热协会的统计数据对比分析，基本达到严寒地区有统计数据的供热企业单位面积热耗最低标准。现阶段正在准备加装其他能耗数据采集设备，为进一步降低生产侧综合能源成本提供基础资料（图1）。

图1 长春供热集团智慧供热平台

（2）第二阶段：数据整合与管理

长春供热集团采用某智能微模块系统数据中心解决方案，一体化集成配电、UPS、制冷、监控、机柜和灭火模块等部件，建设绿色、智能、安全的数据中心。数据中心将各个设备和供热生产环节收集到的数据进行集中存储，同时利用数据处理技术对海量的、杂乱的数据进行清洗和分类，去除错误和无效的数据。

系统进行数据清洗的初级阶段需要依靠供热企业各专业技术人员制定数据筛选标准。数据筛选大类可分两种，第一类是错误数据的异常筛选和识别，例如供热初期管网内存在汽水混合的情况，可能导致测量结果出现偏差，需要对后续错误数据进行识别、需要估算数据异常期间的流量、热量等。第二类是正确数据的异常筛选，例如抢修后升温状态下的二次网温度、用户开窗透气时的室温采集器温度等，这类数据虽然是准确的，但对后续使用分析都没有意义，是应该剔除的数据。

（3）第三阶段：智能化应用与开发

智能分析与应用开发是在前两阶段的基础上，利用数据分析软件和人工智能算法对整合后的数据库数据进行深度挖掘。

1）热负荷预测模型的发展阶段

例如通过对历史数据和实时数据的分析建立热负荷预测模型，长春供热集团热负荷预测模型的发展主要经历了以下几个阶段：

①经验公式阶段

依托于各类建筑节能设计标准和供热领域文献内的公式和规则来进行预测。例如，根据建筑物的面积、建筑类型、保温情况等基本特征，结合一些经验系数来估算热负荷。这种方法简单直观，易于理解和应用，但预测精度相对较低，且无法兼顾到复杂的企业需求。

②统计模型阶段

基于统计理论的多元回归型热负荷预测模型，将历史热负荷数据以及相关的影响因素（如气温、湿度、风速、建筑物特征等）作为自变量，通过建立回归方程来预测未来的热负荷。这种方法在一定程度上提高了预测精度，能够考虑多个因素的综合影响。

③智能化阶段

经过多年的智能化应用，长春供热集团供热生产运行数据体量、样本数据量得到有效地扩充。现阶段生产调节过程中可用历史数据修正供热曲线，运行调节的再平衡已成为负荷预测核心。通过系统自动选取近三个供热季历史数据作为主学习数据，以生产侧运行参数作为清理参考项进行数据清洗，逐步减少异常数据决策参与率，以运算数据自动化更新为基础提升系统自诊断、自学习、自分析能力（图2）。

图2 长春供热集团生产中台

2）下一步发展方向：智慧化阶段

下一步，长春供热集团将在参考现有负荷预测模型指导生产运行的基础上，关联热力站用户投诉历史数据，建立智慧化运行仿真系统，在精细化调节降本增效的同时，一定程度上实现用户投诉量可预测化。

除上述负荷预测数据这类智能计算外，多数据的协同应用也是智能分析与应用的核心未来应基于基础数据进行多数据协同应用，并进行二级数据乃至多级数据的协同应用。

（1）系统集成与优化

经历了前述阶段的开发与完善，长春供热集团通过与国内高科技企业与高校研究机构合作，将智能热网监控系统、应急保障系统、智能服务系统等子系统集成在一起，打造出一个完整的智能供热系统。各个子系统之间相互协作，使得企业运营更加高效。

简单地说就是通过接口将智能热网监控系统的温度、压力、流量等实时数据传输给供热应急保障系统。当监控数据出现异常，如某区域温度骤降，应急保障系统能迅速识别并提出预警，生产运行人员得以快速响应，部署抢修或启动备用热源。同时，智能服务系统能够与12345等政务平台对接，与其他子系统共享数据。用户的报修信息能与热网监控数据结合分析，更准确判断故障。而应急保障系统的现场抢修画面也可实时回传，实现远程调度指挥，其处理进度也可在智能服务系统中反馈给用户，让用户及时了解供热恢复情况，提升用户满意度。通过这种系统集成我们可以有效地监管夏季检修、运行前准备等工作，提升生产运行能耗与用户满意度的平衡性。未来车间经费管理等一系列涉及检修、维修、技改投入的费控系统也将与能耗、客服数据进行集成化应用，可有效提升生产相关投入的边际效用。

（2）用户互动与拓展服务

供热企业降本增效的基础是社会满意度，社会满意度的核心是用户满意度，用户互动与拓展服务是提升用户满意度和企业竞争力的关键。因此，应通过多种渠道实现智能化数字化应用在用户互动方面的服务。首先，长春供热集团建立了智慧客服热线，方便用户咨询、报修和反馈问题；其次，保证热线畅通、客服人员专业；最后，通过智能语音回访系统对用户诉求全流程进行闭环管理（图3）。同时，建立了用户诉求数据库，通过数字化应用对用户诉求进行全面统计分析，对重点区域、重点时段、共性问题进行归类建档，对重点用户做到服务前置，进一步提升用户满意度。

图3 长春供热集团用户服务平台

长春供热集团还将智能化数字化应用与微信公众号、微博等主流社交媒体平台相关联，定期发布供热相关知识，包括室内供热设施选择、供热设施保养方法等内容，并及时回复用户留言和评论。在拓展服务上，一是开展多元化的缴费方式，除了传统的窗口缴费，该集团提供网上缴费、银行代扣、移动支付等便捷手段，方便用户缴费；二是提供增值服务，例如在手机APP上为用户提供室内供热系统的清洗、维护预约服务，帮助用户提高用热感受。

在国家“双碳”目标的驱动下，供热行业正处于快速发展阶段，不少供热企业正在尝试从自动化运行到智能化运行的转变，但想实现真正的智慧化供热仍任重道远。近些年，长春供热集团按照“两大功能区、一张屏、九大数据、六个业务系统”的体系架构，紧密结合企业现状，经过不断的“去人工化”，积极构建“智慧供热”生产客服调度中心，集“互联网+”、物联网、大数据、人工智能等信息技术为一体的智能化、数字化应用已初具规模，智慧化供热生产方式正在逐步实现。

展望未来，长春供热集团将以智能化、数字化应用为基础，以智慧化数字应用为方向，找齐智能化数字应用快速发展过程中的不均衡点，深挖智慧化数字应用中的不充分点，奠定智慧化数字应用新基础，构建供热生产降本增效新模式，努力争做我国供热行业从传统供热方式向智慧供热迈进的排头兵！