在北方一座中型供热企业的控制室里，以往每到供暖季，运行人员就需要频繁地查看仪表数据，手工记录温度、压力等参数，然后根据经验调整系统运行状态。如今，这里的工作模式发生了明显变化：智能系统会自动分析运行数据，并给出调整建议，工作人员的主要任务转为确认和执行这些优化建议。这种转变，正是 Innatech（蕴元科技）将人工智能技术实际应用于供热行业的一个缩影。

供热系统作为一个复杂的工业过程，包含着热源生产、管网输送、用户末端等多个环节，各环节相互关联、数据繁杂，形成了典型的 “多变量耦合” 工业场景。传统的运行方式主要依赖运行人员的经验积累，不仅难以应对动态变化的工况，更无法实现全系统的精准控制和高效管理。Innatech 提供的工业 AI 解决方案，核心在于跳出通用 AI “一刀切” 的思维，通过对供热业务的深度拆解，为行业量身定制智能工具 —— 就像给不同需求的行业定制专属模型一样，供热行业的 AI 系统也需要精准匹配 “能耗控制、温度调节、故障预警” 等核心痛点，最终通过数据分析和算法模型，为供热企业的日常运行提供切实可行的决策支持。

热源运行的效率提升：AI 为锅炉装上 “智能导航仪”

锅炉是供热系统的核心设备，其运行状态直接影响着整个系统的能耗水平。在实际运行中，由于煤质变化、设备磨损、工况波动等多种变量的影响，锅炉往往无法持续保持在最佳工况，传统依赖人工判断的方式不仅滞后，还容易出现误判。

Innatech 开发的锅炉运行优化系统，采用了工业 AI 特有的 “场景化训练逻辑”：先通过需求分析明确锅炉运行的核心痛点 —— 比如排烟温度异常、氧含量失衡等关键问题，再收集锅炉长期运行的合规数据构建专属数据集，随后用适配工业场景的算法进行模型训练，经过多轮模拟工况测试验证后，最终部署到供热企业的私有控制环境中。这套系统的独特之处在于，它并非完全取代人工操作，而是通过实时监测排烟温度、氧含量、炉膛负压等关键参数，建立完整的运行评估体系，为运行人员提供明确的调整建议。

比如，当系统检测到排烟温度异常升高时，会提示运行人员检查锅炉受热面积灰情况；当氧含量偏离最佳范围时，会给出风量配比调整建议。在 Innatech 参与的某供热站改造项目中，通过使用这套系统，站点运行效率提高了 2.1%，一个采暖季节约燃气约 8 万立方米。更值得一提的是，该系统还具备运行趋势分析功能，能够通过数据变化规律提前预警设备异常，帮助运维人员及时发现并处理潜在故障。

除了实时优化建议，系统还会定期生成运行分析报告，帮助管理人员了解设备长期运行状况。这些数据不仅用于指导日常运行，还为设备检修计划的制定提供了科学依据。一位使用该系统的运行主管表示：“现在我们可以更准确地把握锅炉的运行状态，既保证了安全运行，又提高了能源利用效率。”

管网运行的平衡调节：破解 “近热远冷” 的智能方案

供热管网的水力平衡是保证供热质量的关键环节。由于管网拓扑结构复杂、用户用热需求动态变化，再加上管道老化、阻力不均等问题，“近热远冷” 成为行业普遍存在的难题。传统的水力平衡调节主要依赖运行人员的经验，往往需要反复调试，耗时耗力且效果不稳定。

Innatech 开发的水力平衡辅助系统，同样遵循 “量体裁衣” 的工业 AI 构建思路。系统先针对管网调节的核心需求 —— 精准识别不平衡节点、快速给出调节方案，收集不同时段、不同区域的管网压力、温度、流量等历史数据，构建适配具体管网拓扑结构的专属模型。通过在管网关键节点安装监测设备，系统实时采集运行数据，构建出完整的管网运行状态图谱，智能识别不平衡状况并提供具体调节方案。

在某老旧小区管网改造项目中，使用该系统后，管网平衡度得到显著改善，人工调节时间从原来的每天 2-3 小时减少到系统辅助下的半小时以内。这套系统的优势还体现在其持续学习能力上：随着运行数据的不断积累，模型会自动优化调节策略，形成更贴合该管网特性的专属方案。此外，系统还能及时发现管网异常，比如当某处压力突然下降时，会立即预警提示可能发生的泄漏事故。一位现场运行人员反馈：“现在调节管网不再是凭感觉，系统给出的调节建议既准确又实用，大大提高了我们的工作效率。”

用热需求的预测分析：精准把控每一度的智慧算法

准确预测热需求是实现供热系统经济运行的重要前提。传统的天气补偿器只能根据室外温度进行简单线性调节，无法充分考虑建筑热惯性、风速、日照、人员行为模式等多种非线性因素的影响，容易导致 “供热量过剩浪费” 或 “供热量不足投诉” 的问题。

Innatech 开发的热负荷预测系统，通过融合多源数据构建精准预测模型，其核心逻辑是 “个性化适配”：先梳理影响热需求的各类关键因素，包括历史供暖数据、气象预报信息、建筑类型、入住率等静态与动态参数，再针对不同建筑特性（如住宅、办公、商业建筑）分别训练子模型，确保预测结果贴合实际用热场景。

在实际应用中，系统会每 15 分钟更新一次预测结果，并自动生成相应的调节建议。对于保温性能较差的建筑，系统会适当提前提升供水温度；对于办公建筑，系统会结合上下班时间自动调整运行策略。在某商业区供热项目中，使用该预测系统后，系统调节的及时性得到显著提高，用户关于室温波动的投诉量减少了约 40%。这些精细化的预测策略，在保证供热质量的同时，有效避免了能源浪费。项目负责人表示：“通过精准预测，我们既确保了用户的舒适度，又实现了节能目标。”

运行管理的系统优化：智慧平台打造供热 “中枢大脑”

随着供热系统规模的不断扩大，涉及的设备、数据和人员越来越多，传统分散式的管理模式已难以满足现代化运营的需求，数据孤岛、响应滞后等问题日益突出。Innatech 开发的智慧供热平台，通过整合生产、输配、用户端等各个环节的数据，为管理人员提供了全方位的运行视图，堪称供热系统的 “中枢大脑”。

该平台的核心功能包括运行监控、能效分析、故障预警等多个模块，其底层技术同样基于工业 AI 的定制化逻辑：针对供热管理的全流程需求，整合各环节的合规数据，构建覆盖全链条的统一数据中台，再通过多模块协同算法，实现从实时监控到决策支持的全流程智能化。在运行监控方面，平台可以实时展示各站点的运行状态，自动识别异常工况；在能效分析方面，平台能够对比不同时段、不同区域的能耗数据，帮助发现管理漏洞；在故障预警方面，平台通过分析设备运行趋势，提前发现潜在故障隐患。

在某供热企业的数字化改造项目中，使用该平台后，运行报表的生成时间缩短了约 1 小时，管理人员能更快地掌握系统运行状况。除了基础功能外，平台还提供了移动端应用，使管理人员可以随时随地了解系统运行状态。当出现异常情况时，系统会通过手机 APP 及时推送告警信息，确保问题得到快速处理。一位企业管理人员评价：“这个平台就像给供热系统装上了‘智慧大脑’，让我们的管理决策更加科学、高效。”