AI赋能智慧供热系统：自然交互、数据驱动与自主决策

AI赋能智慧供热系统

• 核心技术体系包括自然交互、数据驱动和自主决策，推动智慧供热系统从人工调度向人机融合的智慧调控转变。
• 多智能体系统（MAS）协同优化解决复杂系统决策问题，实现供热系统“自动驾驶”，提升系统灵活性、可靠性和效率。

核心技术体系

• 自然交互：通过主动推理、多模态融合和场景智能，打造供热数字化客服，提升服务质量。
• 数据驱动：基于数字孪生技术，融合工业机理与运行数据，实现供热管网数字孪生建模、高精度负荷预测和机器决策模型调优。
• 自主决策：基于多层级智能体架构，结合数字孪生模型预测和优化，实现供热系统供需互动调度控制、多热源联网供热系统协同优化和储热策略优化。

工程实践案例

• 案例1：济南城市级智慧供热系统“自动驾驶”
  • 覆盖1400万m²供热面积，3000+座换热站，实现全网自主优化运行、热力站控制参数自适应调节、源网协同动态调控和异常工况应急响应。
• 案例2：银川城市级智慧供热“生产-收费-客服”一体化
  • 实现智慧供热全场景数字化管理，通过数字人提供多渠道服务，提升管理效率。
• 案例3：华能北京热电厂厂级多热源协同供热优化
  • 建立厂级供热系统数字孪生模型，实现热电联产机组多模式协同优化运行，提升经济效益。

研究结论

• AI驱动智慧供热实现人机协同，推动供热产业向绿色、智能方向发展，提升供热系统安全性、高效性和灵活性。
• 未来智慧供热系统将基于数字孪生和多智能体架构，实现自主优化运行，适应新型能源系统动态需求。