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智信远景:向云“升温”四部曲

秋冬季来临,对于所有需要“温暖”的人来说,供热是不可或缺的生活服务。

事实上,我国城市供热投资额和供热面积不断增长。2020年年初,我国首次出台城市供暖行业相关政策,特别强调加大节能减排力度。

《关于解决“煤改气”“煤改电”等清洁供暖推进过程中有关问题的通知(征求意见稿)》中提出,要因地制宜拓展多种清洁供暖方式、适度扩大地热、太阳能和工业余热供吸面积等。

眼下,在“双碳”目标的驱动下,各行各业正纷纷探索节能减排与绿色发展的双赢目标。供热企业如何利用云计算、人工智能等新兴技术,真正实现供热精细化、智能化管理更成为该领域日渐升温的话题。

智信远景的笃信与自信

作为首家在供热行业提供SaaS服务的平台方案商,智信远景对于用云技术护航热力服务充满了笃信与自信。

当前,智信远景不仅通过云技术解决了热力行业的区域维护问题;同时,还运用供热二次网调节技术,攻克了传统供热行业中长期存在的水力平衡失调掣肘;并将人工智能和机器学习引入热力行业,提升了热力智能化服务水平。

智信远景的王牌方案–揽月云平台也被业界视为供暖界最接地气的智慧大系统。

该平台基于运营商稳定可靠的NB-IoT网络,为供热管网中的各种工业设备赋能,为连接供热管网所有设备提供智慧管理服务。目前,揽月云平台面向城市集中供热企业的应用中接入2,000多个换热站,覆盖供热面积1.2亿平方米左右,累计节能约4,000万千瓦时,折合燃煤50,000吨。

智信远景CEO 张小迎表示,揽月云平台聚焦三个重点:第一是安全,即系统的安全性监测和报警的功能时刻做到让整个供热系统平稳运行;第二是舒适性,通过技术手段做到真正按需供热;第三,在云端,结合机器学习和人工智能的算法,实现供热系统智慧的调控。

事实上,在上云之前,智信远景其实面临着两个很重要的挑战:研发上,智信远景一方面需要整个平台架构以云原生的方式实现快速迭代,另一方面,智信远景亟需实现平台自动化控制,升级能够根据天气、温度以及节能条件相关的智能化控制能力;在运维上,智信远景既要保证服务的稳定性和连续性,同时更要做到对整体供热运营预测的准确性。

“随着供热系统的负载随气候趋冷而不断增大,智信远景要不断地了解每一个数据库的参数,然后要去扩展节点,同时通过需要经验和算法出色的完成平台维护和调控,显然,选择亚马逊云科技作为云底座是最佳选择”。智信远景CTO 张选潮补充道。

据悉,自2019年与亚马逊云科技合作以来,揽月云平台面向城市集中供热企业的应用中新接入500多个换热站,覆盖供热面积3000万平方米左右,累计节能量折合标煤10万吨,相当于减少二氧化碳排放量30万吨。

向云“升温”四部曲

在张选潮看来,揽月云平台整体构架向云成长经历了“升温”四部曲。

首先是研发“升温”:得益于Amazon EKS、Amazon RDS、Amazon Athena等产品,当应用迁移至亚马逊云科技平台之上,揽月云平台稳定性和业务连续性得到增强。更重要的是,智信远景的研发团队不需要再投入成本于基础架构运维,而是将更多的精力投入到研发创新中。

其次是创新效率“升温”:凭借亚马逊云科技的产品和服务,智信远景在构建、优化云原生揽月云平台上事半功倍。利用Amazon EKS容器服务,对原有应用进行云原生改造,缩短版本迭代和上线时间,版本发布上线完全不需要系统维护人员参与,代码提交后3分钟内即可自动完成构建和发布,其创新迭代速度得到了很大提升。

事实证明:通过亚马逊云科技众多开箱即用的服务,智信远景将更多精力投入到核心的业务研发中,其产品功能发布周期由3个月降低至1个月。

第三,数据转化效率“升温”:利用亚马逊云科技的智能湖仓,智信远景只用4周时间即搭建起数据分析服务;同时,智信远景向Amazon S3接入1.1TB供热数据,700+数据标签,覆盖了供热系统从热源、热网直至房间所有环节的数据,并快速提供数据分析服务挖掘数据洞察,辅助业务决策;加上Amazon Lambda的无服务器服务,智信远景完成了各层数据仓库的数据转换和计算。

第四,智能控制能力“升温”:供热具有时延性,影响因素复杂众多,要做到真正按需供热,则需要大量末端设备的数据来支撑预测算法,比如室内温度采集器、智能温度控制器、入户智能控制阀门装置等,而随着物联网设备数据量指数级的增长,在云上进行数据存储与计算已是必然。

“我们面临的挑战是如何快速应用新的技术,供热行业目前绝大部分客户的调控方式还是基于经验,另外是传统的算法。但如果还想让调控技术再往上进一步做得更好,空间是有限的。所以我们是想引入机器学习的模型,把他们之前调控的好的数据和方法建立成模型实现智能化管控”。张选潮表示。

由此,智信远景选择发挥Amazon SageMaker的优势,在负荷预测和智能调度上,将更多数据参数加入模型进行训练,比如住房户型、面积、光照以及阀门调整后温度变化的时间延迟、人的行为变化(住户人数变化、节假日是否需要供热)等等,努力精准做到随需而用。

张选潮强调,“我们通过数据仓库的Amazon S3做我们的数据源,然后利用Amazon SageMaker用两周的时间,就使机器学习模型上线了三个最主要的模型,实现机器学习模型快速构建,使得揽月云平台实现了毛刺数据的识别和剔除,保证对换热站负荷的准确预测与智能调控,提升产品在市场上的竞争力”。

事实证明,通过使用亚马逊云科技技术,智信远景帮助石家庄一个18万平方米的小区,进行云端管理调控供热,在保证温度舒适的情况下最终实现节热44%,第一年节能费用62万元。”

该案例同时也说明,通过云计算进行节能减排不仅可行,而且效果显著。数据显示,该小区通过揽云平台,同比减少了1550吨的碳排放。

“目前的供热单位能耗是0.27GJ,如果按照平均数0.35GJ,智信远景能做到20%以上的节能效果和节能率,其从而产生的经济效益是非常可观的。目前,每年在供热上消费的燃煤大概接近于2亿吨,如果达到20%的话,其实这样的节能效果值得推广”。张选潮如是说。

展望未来,随着二次网技术不断向行业下沉,按需供热的部署实现加速之后,供热系统就更需要人工智能、机器学习技术的支撑。

所以,智信远景而言,无论是亚马逊云科技的Amazon SageMaker的应用亦或是Amazon Lambda、Amazon S3所提供的技术支撑,都会成为热计量升级、节能创新以及供热智能管控的幕后助手。

针对供热行业,智信远景预测,物联网边缘设备的应用智能以及云端AI的应用一定会成为趋势,未来也将与亚马逊云科技继续进行更深的合作创新。

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