3月15日24時，隨著供暖鍋爐爐膛內的火焰緩緩熄滅，北京的又一個供暖季結束了。在剛過去的冬天，門頭溝區(qū)5萬余戶居民發(fā)現，家里更暖和，供暖也更穩(wěn)定了。

【資料圖】

看著后臺監(jiān)測數據陸續(xù)歸零，北京市熱力集團有限責任公司供熱技術發(fā)展研究中心副主任王海鴻才算松了口氣，“經過這個供暖季的實際檢驗，智慧供熱系統的大范圍運行不再有障礙。”歷時5年，他所帶領的團隊完成了物聯網、云計算、大數據、智能控制等一系列先進技術的集成，將智慧供熱系統從實驗室推向了千家萬戶。

現在，本市已有2000萬平方米的供熱面積享受了智慧供熱系統的精準服務。在門頭溝黑山鍋爐房服務的供熱區(qū)域，室溫更加舒適，供熱投訴數量明顯降低，且單個供暖季的區(qū)域熱源及一次網節(jié)能率達到了3.81%，相當于減少二氧化碳排放2361噸。

“這個比例看起來雖不太起眼，但考慮到北京供熱總面積的龐大基數，節(jié)能的總量將十分可觀?！蓖鹾ｘ櫿f，在接下來的幾年時間里，北京熱力智慧供熱系統的服務范圍將不斷擴大，最終實現全市覆蓋。

王海鴻在供熱值班室

王海鴻（右）與李文杰（左）巡查供熱設備

入職第一課是“下井”

“我大學就讀的是熱能系，但在那個時候，它還是個‘冷’專業(yè)?！蓖鹾ｘ櫯c供熱領域的結緣十分偶然。“最早這個專業(yè)名字很直白，就叫鍋爐系，你說燒鍋爐有啥可學的，但慢慢深入學習之后，發(fā)現這個行業(yè)正在不斷升級，急需先進技術的支持，逐漸就‘干一行愛一行’了?！?/p>

2015年，王海鴻成了北京熱力集團引進的第一位全日制博士研究生。不過，他入職后的前6個月壓根兒沒進過實驗室，而是在各個熱力廠站、各處管線之間不斷奔波。“每個熱力人，不管你是什么崗位的，到公司的第一個任務都是下井。”

主干線的熱力井，深度超過10米，井下熱浪滾滾，高溫能讓手機瞬間“癱瘓”。雖然在學校學習和做科研多年，但當王海鴻綁上安全繩，真正跟隨師傅下到熱力井下時，他才直觀地感受到了一線工作人員的艱辛。

王海鴻先后在輸配班組、研究中心等崗位輪崗實習。一次，他所在的班組接到一個緊急搶險任務——熱力管線發(fā)生泄漏！由于泄漏位置處在鬧市區(qū)，周邊噪聲較大，工作人員必須進入探溝用耳朵“尋找”漏點。探溝挖開后，班組里的一個小伙子毫不猶豫地鉆了進去，憑借經驗反復觀察、聆聽，終于確定了漏點位置。由于探溝過于狹窄，其他人緊緊抓住他的腳踝，才將他從溝里拽了出來，地下的熱浪已讓小伙子汗透重衣。

發(fā)揮自身所學，讓大家不用再冒著危險爬井！在一次次的搶修任務中，王海鴻堅定了自己的目標：要在降低一線工作人員勞動強度和危險系數的同時，不斷提升供熱管線運行維護的效率。

不過，現實遠比想象復雜。在走遍北京市內的各處熱力廠站后，王海鴻發(fā)現，“人工”和“經驗”依然是保障居民供暖工作中不可或缺的要素。傳統的供熱體系，主要依靠一個個閥門的開閉來調節(jié)終端溫度，而只有經驗豐富的老師傅，才能精準掌握閥門開閉的尺度。

“閥門松半圈、緊半圈，每棟樓的需求都不同，全靠老師傅在站點工作十幾年甚至幾十年積累的經驗?！蓖鹾ｘ櫿f，閥門控制著每棟樓流入的水量，往往是居民發(fā)現家中溫度過低投訴后，工作人員再有針對性地進行調整。在供暖季初期，或是外界氣溫出現大幅波動時，投訴往往會集中出現。如果僅靠人力來調節(jié)，響應速度必然緩慢，也很難做到精準控溫。

同時，傳統供暖方式所導致的同一棟樓內“頂層開窗、底層穿襖”現象并不罕見，“欠供”和“過供”并行，既不能保證供熱質量，也導致了大量的能源浪費，讓供熱管網變得更“聰明”勢在必行。早在2010年前后，北京熱力就已經全面推開了無人值守的熱力站升級，實現了熱力站的自動化，壓差傳感器、變頻泵組等設備的更新，為供熱系統后續(xù)智能化發(fā)展打下了良好基礎。

但王海鴻很清楚供熱領域與其他工業(yè)場景的差異。每一個小區(qū)，甚至每一棟建筑，其保溫系數、儲熱密度等參數都不同，依靠工程師手工計算出每棟樓的供熱模型，是一項不可能完成的任務。因此，以經典的建筑物熱力模型為基礎，引入人工智能進行自適應、自學習，是智慧供熱系統建設的必由之路。

“智慧熱管家”上崗

2019年，供暖面積約13.5萬平方米的豐臺區(qū)頂秀金石家園小區(qū)，率先迎來了一位“知冷知熱”的“智慧熱管家”。

根據歷年數據，該小區(qū)有超過10%的家庭室溫低于20攝氏度，而半數以上的家庭室溫高于24攝氏度。房間離熱力站近，供熱就更充足，而在供熱管線末端的建筑，室溫則明顯偏低，冷熱不均的現象格外明顯。

為了解決這一問題，450個室溫采集器被安裝進了居民家中，每個單元的供熱閥門則升級為電動調節(jié)閥，換熱站及樓口也都裝上了數據采集及控制設備。監(jiān)測設備將一手數據源源不斷地匯集到后臺，而對這些數據進行自主監(jiān)測、處理的，則是由王海鴻主持研發(fā)的人工智能供熱系統和無人值守智能監(jiān)控系統。

從“經驗主導”轉向“人工智能”，這條路并不好走。王海鴻坦言，供熱行業(yè)的市場需求很小，研發(fā)成本卻居高不下，因此企業(yè)在面臨智能化轉型時，普遍選擇直接采購國外軟件。但由于供熱行業(yè)存在極強的國情差異，采購而來的軟件往往“水土不服”。直到2017年，市科委立項開發(fā)基于數字孿生的大型供熱管網系統智能化調控工業(yè)軟件項目，供熱軟件系統的國產化終于邁出了重要一步。

作為項目牽頭人，王海鴻與多所高校展開了密切合作。但在交流過程中，王海鴻意識到，由于供熱行業(yè)特殊的參數和工況，項目無法參照其他工業(yè)軟件的開發(fā)經驗，必須從頭摸索、量身定制。開發(fā)團隊既要懂熱力工程，能建立數學模型，也要懂編程，把想法變成算法，這就需要不斷磨合、調整?！败浖_發(fā)其實不難，但要讓人工智能從頭開始學習，匹配供熱行業(yè)的需求，只能從最基礎的參數和工況入手?！?/p>

軟件所需的數據和公式，都需要長期有針對性的積累，很多經驗性的公式更是要想辦法提煉融入。依托無人值守熱力站收集豐富的歷史數據，系統有了充足的“養(yǎng)料”，迅速成長起來，從自動化走向智能化。

頂秀金石家園小區(qū)成為了這套系統的第一個用戶。但當時，這位“管家”還處在“試用期”，性能并不穩(wěn)定。為了讓它更好地服務小區(qū)的千余戶居民，王海鴻把工位搬到了小區(qū)的熱力站，隨時監(jiān)控新系統的動態(tài)。

雖然在實驗室內運行良好，但當系統第一次被應用到居民家中，王海鴻還是遭遇了危機——

“剛開始接進來的時候，系統狀態(tài)很穩(wěn)定。閥門打開度在90%，結果我就出去吃個飯的工夫，回來一看，變成零了，小區(qū)直接停暖了?！本用窈芸彀l(fā)現了供暖異常，投訴電話接踵而至?！爱敃r客服明確說‘不準再瞎胡鬧了’，居民投訴太多，這個項目必須停。但我們頂住了壓力，堅持繼續(xù)試驗?！?/p>

問題究竟出在哪兒？這個故障困擾了王海鴻近兩周?！爱敃r我一度對自己產生了懷疑，是不是技術水平不行？項目就這樣失敗了嗎？”但他不甘心，依然不斷分析故障原因，并帶著問題請教經驗豐富的一線工作者。果然，一位老師傅的提醒讓王海鴻豁然開朗：“閥門不能調得太猛?！?/p>

在系統的原始設定中，沒有對閥門的開閉幅度加以限制，于是人工智能將溫控理解為“熱了就關、冷了再開”的“全有全無”模式。但供熱管網是互相連通的體系，單個閥門流量變化過大，就會引發(fā)區(qū)域內閥門間的震蕩，導致系統失穩(wěn)。當在后臺設定了開閉幅度上限和調節(jié)速度限制后，問題迎刃而解。

“我們前期也做過實驗室模擬，但實驗規(guī)模太小，這種震蕩、激波的工況不會出現。這個經歷也給我提了個醒，人工智能必須和一線的經驗模型結合，才能保障系統的安全穩(wěn)定運行?！蓖鹾ｘ櫿f。

“北京智慧”走向全國

經過近1個月的磨合，智慧供熱系統與小區(qū)實際運行需求終于完成了匹配。從熱力站的溫度、壓力、流量，到管網、樓口的精準調節(jié)，再到終端的室內溫度，都在系統后臺實時展示，形成了全面的數據庫。

供熱服務也變被動為主動。建筑物具有熱惰性，通俗地講，便是其內部溫度變化相較于大環(huán)境具有一定的滯后性。為了保持室溫穩(wěn)定，系統能根據天氣預報信息預測樓內溫度的變化趨勢，從而提前下發(fā)指令，科學分配每個單元的熱量。

系統自動調控的功能，能保證設定溫度與室內實際溫度偏差在1攝氏度以內。2019年供暖季，頂秀金石家園小區(qū)室溫保持在20至24攝氏度之間的用戶達90%，屋內更加舒適，且由于該小區(qū)是熱計量收費小區(qū)，居民要繳納的供熱費用也明顯降低。

室溫均衡度上升53.4%、熱單耗降低8%、電單耗降低26%、熱力站尖峰負荷減少17.54%……這是智慧供熱系統交出的第一份優(yōu)異答卷。而最為直觀的表現，便是居民對供熱的投訴率降低了31%。

“第一炮”順利打響，王海鴻嘗試將系統推廣到更大的范圍。在北京熱力門頭溝黑山服務站，從鍋爐房到一次管網，再到熱力站，系統在算法層面完成了100%國產化替代，供熱軟件“卡脖子”難題得以破解。

除了讓居民的居住環(huán)境更加舒適，這套系統還能有效節(jié)約供熱能耗。在2021年至2022年供暖季，僅黑山鍋爐房一個站點，所供區(qū)域的熱源及一次網節(jié)能率就達到了3.81%，節(jié)約了1420噸標準煤，減少二氧化碳排放2361噸——相當于多種植了約4萬棵樹。

2022年，門頭溝區(qū)完成了960萬平方米的智慧供熱改造。2萬余臺室溫采集器入戶，155座熱力站實現數字孿生智能控制，安裝電動調節(jié)閥門567處……在智慧供熱指揮中心的界面上，精準到戶的實時溫度數據跳動不停，平臺“大腦”也在飛速運轉并針對性地下達調控指令，調節(jié)頻度可達小時級。而源源不斷的數據也讓系統不斷地學習、迭代，一次次判斷越來越精準。

“以前是老師傅在管線邊奔走，現在是大學生坐在電腦前監(jiān)測控制。一線工作人員不用再跳到供熱井里，手動去擰沉重的閥門，工作量明顯減輕，也避免了遭遇閥門銹蝕、漏水燙傷等危險。”在項目推進的過程中，王海鴻不僅關注技術本身，更是將培養(yǎng)人才隊伍作為工作重點。先進的系統需要搭配優(yōu)秀的工程師加以維護，為了讓高學歷人才“留得住、有所為”，他申請成立了北京熱力集團第一個博士工作室，激發(fā)青年人才積極性，在一線需求和技術研發(fā)中搭起橋梁，打通科研成果轉化的瓶頸。

“去年門頭溝區(qū)的智慧供熱改造，是這套系統第一次大范圍鋪開。剛開始調試的時候，因為各處的數據采集設備都是新安裝的，各種數據錯誤、傳輸問題接連不斷?！北本崃瘓F門頭溝分公司技術設備部工程師李文杰是王海鴻科研團隊的一員，系統調試期間，這位“90后”小伙子和同事幾乎是連軸轉，在實驗室和現場之間奔波，排查數據波動原因，維修自動控制設備。工作雖然辛苦，他們卻干勁兒十足，僅用3個月就完成了攻堅，使得改造區(qū)域119個小區(qū)的5萬余戶居民，在供暖季到來時享受到了舒適、穩(wěn)定的暖意。

“現在回過頭看，我們恰好踩到了人工智能技術的‘奇點’，在一個合適的時間啟動了合適的項目?！蓖鹾ｘ櫢锌嶙鳛槊裆こ?，必須要有先進的技術護航，也正是因為這樣的信念，才讓我國在智慧供熱領域走到了國際領先水平。

2022年，本市共完成了2000萬平方米的智慧供熱項目改造，今年的改造面積將擴大到5000萬平方米，后續(xù)的改造步伐還將持續(xù)加快。對于一些改造難度大的老舊小區(qū)，物聯網閥門的加裝也能保證供水量調節(jié)更加精準?，F在，這項“北京智慧”已經走向了全國，在濟南、鄭州、大同等城市推廣開來。

把大地當作“恒溫箱”

智慧供熱系統的應用，讓頂秀金石家園小區(qū)的節(jié)能等級上了一個臺階，不僅按需供熱變?yōu)楝F實，建筑還由“三步節(jié)能”提升為“四步節(jié)能”——節(jié)能水平由65%提升至75%。而要想降低碳排放，實現“雙碳”目標，除了節(jié)能，王海鴻還把關注的目光投向了另一個領域：北京的地熱資源豐富，如何更好地利用這一優(yōu)勢，這就是王海鴻的新課題——跨季節(jié)儲熱。

土壤本身擁有良好的保溫性能，向地下挖一個幾米深的地窖，就能實現“冬暖夏涼”。王海鴻提出利用這一規(guī)律，在擁有地熱資源的區(qū)域，在地下200米左右的地方建設儲熱設施，冬季取熱、夏季補熱，實現熱量的平衡，便能在不增加碳排放的前提下，保證市民的居住溫度需求。

但由于本市只有集中供熱，不存在集中供冷，這就導致冬季“借”走的熱量，到了夏季無人“還”，無法實現循環(huán)?！叭绻怀椴凰?，地熱資源也會像地下水一樣被‘抽干’，學術上叫作熱失衡?！蓖鹾ｘ櫿f，最常見的回灌熱量是來自夏天空調制冷產生的廢熱，但居民散在的空調外機排出的熱量無法有效收集利用，于是，他想到了發(fā)電廠產生的余熱。

“電廠夏季的余熱主要作為廢熱排放掉了，很可惜。如果把它們儲存起來，等到供暖季再用熱泵系統提取出來變成產品，供冬季供暖使用，就能減少供暖季的一部分碳排放?！蓖鹾ｘ櫴挚春眠@項新技術的應用，在熱力管網和供熱廠內、建筑物附近空間建設地熱儲熱單元，便可儲存低價格廢熱。對于電廠來說，熱量回收后，裝置的回水溫度降低，也能提高發(fā)電效率，可謂一舉兩得。

此前，北京熱力集團已就“熱網、地熱跨季節(jié)儲熱、供熱系統”完成了專利申請，王海鴻計劃今年選取試點區(qū)域，將這一項目落地推廣，為北京率先實現“雙碳”目標助力。

“北京的碳減排任務，有一半在建筑領域，而建筑領域的碳減排主要在供熱行業(yè)?！蓖苿庸峒夹g的發(fā)展向“雙碳”發(fā)展戰(zhàn)略看齊，是王海鴻的目標?，F在，他正在持續(xù)推動多項碳減排項目落地。例如，基于有機溶液儲運的氫能空氣源熱泵科技示范項目已在石景山區(qū)投入使用，首次實現了氫能在供熱領域的應用，以5000平方米的供暖季核算，氫能供熱可降低二氧化碳排放量約90噸?！跋Ｍㄟ^節(jié)能及能源重構，推動供熱領域向清潔、綠色轉型升級?！睂Υ?，王海鴻充滿信心。

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