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亚马逊云科技赋能,淄博热力实现智慧供热

  • 2021-05-24
  • 来源:能源杂志

大数据、云计算、人工智能与机器学习等新一代信息技术的进步,正在不断推动传统行业的数字化转型。基于AI能力,传统供热企业也开始逐步推动业务转型。淄博市热力集团有限责任公司经过几年的数字化改造,目前已经成为智慧供热领域的领跑者。

传统的供热企业,随着管网越来越大,管理变得愈加复杂,用传统的人工管理模式,负荷侧的提前预测、客户后期的服务变得越来越困难,因此很多企业在发展过程中容易遭遇发展瓶颈。再加上在设备更新过程中,更加智能的硬件设备需要有智能软件的匹配,从而催生了智慧供热。

淄博热力是一个老牌的供热企业,受行业整体不景气影响,企业曾处于亏损状态。从2014年起,淄博热力开始进行智慧化转型,2018年选择亚马逊云科技,研发了“综合智慧供热平台”,开创了国内机器学习智慧化供热的先例,目前企业不仅扭亏为盈,在取得良好经济效益的同时,还获得了良好的环保效益。

亚马逊云科技赋能,淄博热力实现智慧供热

据淄博市热力集团有限责任公司党委书记、董事长汪德刚介绍,淄博热力实现从传统管理模式到数字化管理模式的转变,极大地提升了业务和管理效率。基于机器学习的精准供热模型投产后,不仅可以及时、准确地预测前端供暖调节需求、调整小区级和房间级的供暖策略,确保住户在整个供暖季都获得舒适的室温体验,同时还大幅节约了热能。

据了解,淄博市热力集团有限责任公司能耗水平实现同比降低30%,每年节约标煤15万吨,每年减排二氧化碳40万吨,减排二氧化硫1300吨,减排氮氧化物1130吨。

淄博热力的智慧化转型离不开亚马逊云科技的技术支持。

亚马逊云科技针对不同需求的客户在机器学习技术堆栈三个层面提供广泛而深入的人工智能与机器学习服务,包括顶层开箱即用的人工智能服务、中间层的机器学习服务以及底层的机器学习框架和基础架构支持。最近,在人工智能(AI)服务层面,亚马逊云科技在北京区域推出了Amazon Personalize,客户无需具备机器学习专业知识,即可方便、快速地构建个性化推荐系统;在中间层,将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上亮相的包括Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新功能在北京区域和宁夏区域上线,让客户可以更轻松地构建端到端的机器学习管道;在算力层面,亚马逊云科技在北京区域和宁夏区域推出了Amazon EC2 Inf1实例,该实例基于亚马逊云科技自研机器学习推理芯片Amazon Inferentia,与当前成本最低的基于GPU的实例相比,可以提高多达30%的吞吐量,并使每次推断的成本最高降低45%。

亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,“Amazon SageMaker落地中国区域一年以来,我们见证了中国各个行业各种类型客户积极应用亚马逊云科技服务进行机器学习创新,我们希望通过将更多服务落地到中国区域,并坚持‘授人以鱼不如授人以渔’,甚至更进一步‘扶上马,送一程’的方式,帮助客户更快应用机器学习技术,把机器学习的能力交到每一位构建者手中,加速人工智能和机器学习的普惠。”

淄博热力就是这样通过亚马逊云科技获得赋能的。利用亚马逊云科技丰富的人工智能与机器学习服务,淄博热力能够快速构建、训练和部署机器学习模型,实现了精准供热,可以根据气象、工控数据、建筑物维护结构等信息计算出最佳的供热模式,并给出具体的操作指令,既让用户室温始终保持人体最佳舒适温度,又做到尽可能节约成本。

汪德刚总结说,“多年来,淄博热力利用信息化手段改造传统供热,致力于成为行业标准的制定者和行业发展的引领者。通过利用亚马逊云科技,借助机器学习能力创新,建成了基于机器学习和大数据分析的智能供热平台,帮助我们从传统供热向产业智能化方向转型,在满足用户需求的同时实现节能减排,建立绿色能源生态系统。未来,希望我们能借助先进的云技术持续创新,推动国内热力行业的数字化、智能化转型。”

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