技術原理：
智能熱網監控及運行優化技術通過集成物聯網、互聯網、云計算和自動化控制相關技術，搭建智能化供熱管理平臺，實現從熱源、熱力站、管網到熱用戶的全供熱系統的集中監控和熱量計量，并利用內置的分析模型，自動分析歷史數據，總結溫度運行規律、經濟流量、熱指標、能耗指標等，模擬和預測供熱系統運行和發展趨勢，提前預警，從而優化熱網調度，提高熱力企業運營管理水平和供熱系統安全可靠度。結合大數據和人工智能AI技術，可以實現基于用戶室內溫度的調控優化，最終達到熱源節能、熱網安全運行以及熱用戶舒適供熱。
主要技術指標：
集群監控能力上限大于100萬戶；算法能夠基于對已積累的供熱系統運行數據、管網資料以及用戶末端運行數據，得出供熱管網特性，結合氣象參數及室溫要求，能夠預測未來72小時內的熱負荷。
節能效果：
采用智能熱網管理平臺管理供熱系統后，我國北方城鎮地區采暖耗熱量可降低約0.04GJ/(㎡·a)，實現平均節能率9%-15%。
應用領域：
此技術可廣泛應用于熱電聯產集中供熱系統和區域鍋爐房集中供熱系統。
技術應用案例一
某發電廠原供熱網管網最大供熱能力為137萬㎡，無法滿足供熱需求，且該供熱管網是大規模的直供網，水力工況調節困難，導致末端用戶供熱質量較差，同時換熱首站混水泵與中繼泵的電耗較高。為了滿足熱負荷發展需求，利用智能熱網監控及運行優化技術對該供熱管網進行了智能化升級，實施直連混水改造，并新建智能熱網監控中心，解決一次網水力不平衡問題，對供熱效率不佳的6座熱力站進行樓棟平衡改造的同時對典型用戶實施室溫監測。改造后，水耗、熱耗和電耗均比同期有較大幅度下降，其中節省熱量11.94%，節省電耗14.76%，節省水耗40.42%，僅此三項指標節約運行費用總計1264萬元，提高了供熱管網供熱能力，解決了新用戶入網問題，增加了新用戶入網收入。
技術應用案例二
某熱力公司承擔的供暖期從當年11月到次年4月，長達150天左右，供熱面積近1500萬㎡，共110個換熱站，供暖地區一月平均氣溫為-15.2℃，極端氣溫最低可達-41.5℃，熱網覆蓋范圍大、項目區域較廣、數據傳輸保持精準且同時完成數據監控等均是項目實施難點。該熱力公司共有兩個熱源，熱源一廠為4臺70MW的燃氣鍋爐，熱源二廠為6臺70MW的燃氣鍋爐。改造后，建立了大型IDH智能熱網調度中心，搭建了500多個公共建筑熱計量調控系統，110個換熱站實現了分布式變頻無人職守節能控制，有效降低了水耗及燃氣消耗量，實現了遠程自動化無人值守運行，節約能耗約15%。
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