借助云科技传统供热企业实现“华丽转身”
摘要:“引入机器学习后,我们公司实现了精准供热,热单耗从过去的0.45GJ/平方米降到了目前不到0.3GJ/每平方米。每年可以节约标煤15万吨,减排二氧化碳40万吨,减排二氧化硫1300吨,减排氮氧化物1130吨。”
中国经济导报讯 记者成静报道 对于住在我国北方的居民来说,冬季供热可是一件大事。目前,我国大部分小区都是集中供热,很多人都有这样一种体会:有的小区供热特别足,一进家就得脱衣服,晚一会儿就一身汗。特别是当遇到暖冬的时候,房间里更是热得大开窗户。
如何实现精准供热,在确保供热温度达标、用户舒适满意的同时,尽可能降低热消耗,实现节能减排?
近年来,山东省淄博市热力集团与亚马逊云科技开展合作,将人工智能和机器学习技术应用到供热中,基于机器学习和大数据分析的智慧供热平台,实现了依靠大数据进行的智慧精准供热,并向着碳中和、碳达峰的目标迈进。
据淄博市热力集团有限责任公司党委书记、董事长汪德刚介绍,通过跟亚马逊云科技进行合作,淄博热力集团使用Amazon SageMaker作为开发平台践行了站控户控模型训练和开发,并且利用亚马逊云科技的无服务器架构进行生产环境的自动训练和推理。在经过这种人工智能技术的赋能之后,供热企业可以通过模型提前预测并制定小区级和房间级的供热策略,提前对供热负荷进行预测,通过预测可以高精度地提高小区房间级的温度,实现精准供热。“经测算,通过机器学习模型的利用,我们实现能耗下降30%。”汪德刚说,尽管几年下来,集团在智慧供热方面总投资达到将近1亿元,然而,这笔投资是值得的。“引入机器学习后,我们公司实现了精准供热,热单耗从过去的0.45GJ/平方米降到了目前不到0.3GJ/每平方米。每年可以节约标煤15万吨,减排二氧化碳40万吨,减排二氧化硫1300吨,减排氮氧化物1130吨。”
责任编辑:唐雅丽