方案概述

随着我国城镇供热体系建设逐步完善，行业发展已从 “规模扩张” 阶段转向 “提质增效” 的精细化运营阶段。在国家 “双碳” 战略、城市安全韧性提升、智慧市政建设的整体导向下，供热系统的智能化升级正从热源、管网的基础建设，向运营管理的全流程深度延伸，运维管理的智慧化水平成为供热企业核心运营能力的重要组成部分。

与此同时，热网系统覆盖范围广、设备数量多、运行工况持续复杂，对设备运行的安全性、稳定性、经济性要求持续提升。传统依靠人工经验的运维管理模式，已难以适配供热高质量发展与精细化管控的要求，行业亟需更主动、更精准、更高效的运维管理方式，来支撑供热系统长期稳定运行。近年来，物联网感知、边缘计算、人工智能大数据分析等技术逐步成熟并规模化落地，为热网运维模式的升级提供了坚实的技术支撑。通过数据驱动的方式替代经验驱动，实现设备运行状态的实时研判、风险的提前识别、运维的精准调度，已经成为供热运维领域的明确发展方向。

          建设目标

以 AI 智能边缘计算为中枢，构建 "感知-分析-预警-处置-反馈" 全链路闭环，推动热网运维由“被动抢修”向“主动预防”转变，

实现安全、高效、智慧的预测性运维。

          现状挑战

一、被动抢修代价高

当前供热系统运行管理仍以人工巡检和经验判断为主，故障发现主要依赖巡检人员现场排查和老师傅经验，缺少对关键设备、管网运行状态的实时监测和智能预警，难以及时捕捉早期异常。往往要等到故障显现、影响供热后才发现并组织抢修，整体处于“事后被动处置”状态。被动抢修不仅增加维修和人力成本，还可能造成能耗上升、供热质量波动、用户投诉增多，甚至带来安全风险，综合代价较高。

二、事故隐蔽难发现

人工巡检受巡检频次、覆盖范围和人员经验等因素限制，对设备及管网运行中的早期异常征兆难以及时发现。一些初期故障表现不明显、位置隐蔽，仅靠现场看、听、摸和经验判断容易漏检或误判，难以及时捕捉温度、压力、流量、振动等参数的细微变化。由于缺乏连续监测和智能预警，小隐患往往不能在第一时点被识别和处置，逐渐发展为设备损坏、管网泄漏等较大故障，甚至演变为影响供热安全稳定运行的事故，最终由“小故障”拖成“大事故”，显著增加抢修难度和综合代价。

三、运维经验沉淀难

当前供热运维高度依赖老师傅的个人经验，很多故障判断和处置方法来自长期现场实践积累，属于难以言传的隐性知识，往往靠“口传心授”和师傅带徒弟的方式传承，缺乏标准化、系统化的知识沉淀，难以复制和推广。一旦老师傅退休、调岗或人员流动，关键经验就容易断层。与此同时，年轻运维人员需要较长时间熟悉供热设备、管网结构、运行工艺和故障处置流程，还要积累现场判断和应急处置能力，培养周期长、独立上岗慢，短期内难以完全接续老师傅的经验，容易造成运维力量青黄不接，影响故障发现和处置效率。

四、突发停机影响广

非计划停机往往由突发故障引发，供热中断具有突然性和不可预知性，直接打乱正常供热秩序。停热期间用户室温下降，供热企业可能面临热费减免、退费或收费困难等热费损失；同时，供热质量不达标会引发用户集中投诉，客服热线压力增大，重复投诉和上门处置增多。若停热时间较长、影响范围较广，还容易在社区群、短视频平台和媒体端发酵，形成舆情风险，甚至引起监管部门关注，损害企业服务形象和社会信誉。

          系统架构

          核心产品

          非计划停机由“事后抢修”转向“事前预警”

通过加强对关键设备运行状态的持续监测、趋势分析和异常识别，提前发现设备潜在故障并触发预警，推动运维模式从被动抢修向主动干预转变。依托预警信息精准安排检修和维护，减少无效巡检与过度维修，把有限的人力和备件资源聚焦到真正需要处理的设备上，降低非计划停机风险，提升设备可用率和运维效率。

          提升反哺价值度，支撑调度优化

将设备侧运行数据、预警结果和健康状态反哺生产调度，为按需供热、水力平衡调节和运行策略优化提供数据支撑，促进“以需定供、按需调节”。通过调度与设备运维协同，减少冷热不均和过量供热，提升供热质量与系统运行能效，形成设备监测反哺调度、调度优化带动供热品质提升的良性闭环。

          降低用户投诉率，提升服务满意度

依托事前预警和调度优化，缩短问题发现与处置周期，推动供热服务由“被动接诉”向“主动治理”转变。供热质量更加稳定，重复投诉和集中投诉减少，用户投诉率下降，供热服务满意度和用户获得感进一步提升。

 热网设备预测性运维覆盖热源-管网-站房-配电全链路核心设施

落地场景围绕设备劣化预判、风险前置管控、运维效率提升三大方向展开，应用场景如下：

一、热力站核心设备预测运维

针对热力站循环泵、补水泵、板式换热器、电动调节阀等核心设备，通过振动、温压、运行电流等多维度感知终端，结合 AI 视觉辅助监测，预判轴承磨损、叶轮结垢、密封泄漏、阀门卡涩、换热效率衰减等劣化趋势，提前识别设备异常征兆，避免非计划停机。

二、锅炉房热源设备预测运维

面向燃气锅炉、燃烧器、循环水泵、烟气余热回收装置等热源核心设备，实时采集炉体温度、烟气参数、燃烧工况、设备运行数据，预判锅炉结垢、燃烧效率劣化、风机轴承故障、烟道堵塞等风险，提前识别安全隐患，保障热源稳定输出与能效水平。

三、管网设施状态预测运维

覆盖一次管网、二次管网及井室阀门、补偿器、疏水装置等管网附属设施，基于全网温压、流量及井室环境数据，结合水力模型与历史运行规律，预判管网腐蚀泄漏、水力失衡、阀门失效、补偿器疲劳劣化等风险，精准定位异常管段，降低爆管与大面积供热波动风险。

四、配电与动环系统预测运维

针对站房配电柜、变压器、动力回路等配电设施，通过电气接点测温、电能质量监测，预判接点过热、绝缘老化、回路故障等电气隐患；配套站房动环监测，提前识别水浸、烟感异常等环境风险，保障供热设备供电稳定与站房运行安全。

五、运维管理智能决策支撑

面向供热企业运维调度、巡检管理、备件管理环节，基于设备健康度评级生成差异化巡检策略，替代传统固定周期巡检，减少无效作业；预判故障备件需求，优化库存调度；将专家故障研判逻辑固化为算法模型，实现运维经验标准化复用，支撑运维决策数字化升级。