5月24日消息，北方的朋友们对冬季供热早已习以为常。随着人工智能和大数据时代的到来，供热这一传统行业也开始从粗放管理转向精细化运营，焕发出新的活力。近日，记者对淄博市热力集团有限责任公司进行了专访，了解到淄博热力的智能化转型为传统企业提供了一个成功范例。
淄博市热力集团有限责任公司是市属国有企业，业务覆盖集中供热、供冷、热力设计、清洁能源利用及热力装备制造等多个领域，目前其集中供热服务面积已超过3000万平方米。
这家曾经累计亏损数亿元的老牌企业，在近几年成功扭亏为盈。通过三年的人工智能能力建设，淄博热力的能耗降低了30%，每年节约标准煤15万吨，减少二氧化碳排放40万吨，二氧化硫排放1300吨和氮氧化物排放1130吨，成为热力企业减排的标杆。
淄博市热力集团党委书记、董事长汪德刚表示，尽管企业在引入人工智能之前已有一定的信息化基础，但面临两大业务发展挑战。一是如何在“3060”目标（2030年前碳达峰、2060年前碳中和）的指引下，实现精准供热，确保供热温度达标和用户满意的同时，尽量降低热消耗，达到节能减排的目标。二是如何提高业务管控效率和用户满意度。
为了解决这两大挑战，淄博热力与亚马逊云科技合作，建立了基于机器学习和大数据分析的智能供热平台。汪德刚指出，这一举措为推动智慧供热的深入实施提供了技术支撑，帮助企业从传统供热向产业智能化转型，主动为用户提供更精准和多样化的服务，满足用户需求的同时实现节能减排，构建绿色能源生态系统。
汪德刚提到，选择亚马逊云科技的原因在于其企业基因中的创新精神。同时，从公司文化、团队到科技赋能，淄博热力都感受到亚马逊云科技作为全球云计算领导者的独特魅力。
淄博市热力集团党委委员、副总经理王荣鑫补充道，经过多年的探索，淄博热力在供热工艺上积累了一些独特的核心技术，期望通过软件固化这些技术。然而，在固化过程中发现软件研发的迭代速度较慢。因此，淄博热力选择了亚马逊云科技，利用其云计算的快速迭代优势进行软件开发。
淄博热力的智慧供热项目经历了三个步骤。第一步是清理过去几年的数据，并整合原有的IT基础架构，向云基础架构过渡。
第二步是探索机器学习，尝试将各种机器学习算法应用于淄博热力的应用场景数据。通过分析和预处理历史数据，利用机器学习算法训练，建立智能供热模型，能够根据气象、SCADA工控数据和建筑维护结构等信息，计算出最佳供热模式并给出具体操作指令，实现精准供热，并在小范围内进行试点。
第三步是扩大试点，不仅针对淄博的天气情况，还针对国内北方多个城市的天气数据进行状态模拟和测试。通过这三个步骤，整理数据，夯实基础，从局部应用拓展到全面应用。
淄博热力还建立了基于数据的辅助决策模型，通过实时数据采集和处理，管理层可以及时从多个维度感知企业生产运行状态。业务部门借助大数据智能分析平台，能够快速、客观真实地获取客户的用热数据，迅速定位和解决问题，提高了客户满意度。
汪德刚表示，根据3060目标的要求，智慧供热的需求将持续增长，下一步将与亚马逊云科技深入合作，将智慧供热技术的应用提升到新的高度。同时，也计划积极探索将此技术推广至燃气等相关行业。
