DeepSeek与数字孪生融合，让供热更智慧

科技创新是推动民生工程高质量发展的核心动力。作为城市能源保障的重要支柱，供热行业的数字化、智能化转型直接关系民生福祉与城市治理效能。济南能源集团所属热力集团立足行业前沿，以技术革新破解传统供热管理难题，为能源领域数字化变革提供实践样本。

在能源转型与智能化浪潮的推动下，济南热力集团聚焦智慧供热领域的创新探索与实践，以DeepSeek大模型为技术引擎，深度融合供热生产各环节；同时，充分发挥数字孪生技术优势，赋予供热系统“智能调控”的能力，全力打造新一代智慧供热网络。

AI数字员工，24小时守护供热稳定

“传统的供热业务流程需要大量人工操作，容易出现人为失误。”济南热力集团数控部相关负责人表示，“而基于DeepSeek - V3模型打造的AI数字员工，则可以凭借其卓越的自然语言处理和问题解析能力，精准捕捉语音或文字指令，自动调用平台功能，实现供热业务流程自动化。”

随着技术的不断迭代，AI数字员工将具备24小时智能监盘能力，就像一位不知疲倦的守护者，时刻盯着供热系统的运行状态；一旦发现异常工况，它会立即报警通知相关人员，并提供专业的处置方案，全方位保障供热系统的稳定运行，大大提高工作效率，提升供热系统的安全性和稳定性。

“工艺机理+大模型”双驱动

在设备预测性维护领域，济南热力集团构建了“工艺机理”+“大模型”双驱动的数字孪生体系。通过构建设备全生命周期数据深度融合体系，让单体设备内部机理参数与运行状态呈现1:1的精准映射；此外，在设备集群层面构建起动态交互的协同机制，更实现了从“被动维修”到“主动预防”的运维模式革新。

“这种多维度的系统建模方式，将为DeepSeek大模型提供涵盖微观实体特征与宏观系统行为的认知框架，实现从离散数据分析到复杂系统推演的范式升级。”相关负责人表示，“工艺机理的融入，让大模型可以更好地对换热器、水泵、阀门等设备对象进行更智能的诊断，并给出解决方案；而数字孪生模型对系统未来状态的精准预测，又进一步提升了大模型诊断分析的准确性，助力构建基于大模型的设备预测性维护能力。”

供热系统自主优化

精准负荷预测是智慧供热的关键环节之一。能源DeepSeek推理模型与工艺数字孪生模型协同发力，聚焦供热核心业务场景，将实现供热管网运行数据、气象数据、用户行为、viHeating®仿真计算数据等多维度数据的接入。

“针对小样本场景，我们深度剖析历史运行数据，融合工艺模型生成可解释训练数据，将进一步提升热负荷预测模型的准确性。”相关负责人坦言，“借助融合工艺机理与行业大模型的供热系统数字孪生模型，应用模型预测控制、在线实时优化等技术，在线动态计算热工水力平衡，可以实现热力站调控过程的全局统筹调度与自主优化运行。”

赋能供热企业智慧决策

除了上述应用，济南热力集团还集成了DeepSeek自学习能力，构建起专家级知识库。将大量的专家经验转化为管网规划、换热站改造、调度方案、应急预案等文档资料，并通过大模型的文档解析能力，实现知识的高效归档与智能分类。该知识库的建立，将为供热企业生产管理办法、规范文件等提供智能化问答服务，为信息检索与响应铺设一条精确且高效的“快速通道”。

“根据天气变化等实际情况，智能调控系统还会动态调整热网负荷，为热用户提供更好的用热体验。”相关负责人满怀期待地说道，“我们的技术人员可以通过大模型自动读取换热站实时运行数据。系统结合viHeating®模型在线水力计算与专家知识库，自动生成供热管网、换热站的优化设计和改造方案。”

2024年，济南能源集团所属热力集团开发并实施的“智慧供热大脑长输管网综合调度平台建设及应用示范”项目，入选了国家互联网信息办公室发布的《数字化绿色化协同转型发展优秀案例集【2024】》，是全国同行业唯一入选项目，为济南热力集团与DeepSeek大模型的融合创新打下了坚实基础。

下一步，济南热力集团将深化探索供热行业与AI大模型的融合，打造智慧能源系统的新质生产力，为推动中国能源绿色低碳转型贡献“热”力量。

（通讯员 侯乐乐）