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邁過能效目標線 供熱行業(yè)減碳用上“機器學習”

經(jīng)濟日報發(fā)布時間:2021-05-27 10:18:22  作者:張佳星

  “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(jīng)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(shù)據(jù)挖掘進行智慧精準供熱。據(jù)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(xiàn),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(xiàn)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(lián)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(jīng)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(lián)合供熱工業(yè)余熱項目”,利用高溫水網(wǎng)將余熱引入城市供暖主干網(wǎng),成為北方城鎮(zhèn)供暖節(jié)能最佳案例。

  機器學習技術實現(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)進行分析、處理、訓練,構建出智能化的供熱模型,可以根據(jù)氣象、工控數(shù)據(jù)、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(xiàn)精準供熱的目標。

  “通過機器學習實現(xiàn)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(shù)據(jù),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(xiàn)熱產出、熱供給、熱需求三方面的動態(tài)平衡,實現(xiàn)真正意義上的智慧供熱。”

  通過機器學習模型實現(xiàn)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(wǎng)、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(xiàn)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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