助力企业节能，提高用户舒适
北京航天智造科技发展有限公司（以下简称天智公司）隶属于航天云网公司，是一家以“互联网+智能制造”为核心业务的专业化公司，是复杂产品智能制造技术国家重点实验室和北京市复杂产品制造工程研究中心的组成单位。
天智公司在虚拟样机工程技术、复杂产品智能制造总体技术、智能制造系统支撑平台等制造业信息化技术及应用方面拥有深厚基础，是“云制造”等国家级重大项目的技术总体单位，在国际上率先提出了复杂产品集成制造及云仿真/云制造等智能制造系统相关创新技术理念。作为推进基于“互联网+智能制造”开展云制造业务的实施主体，天智公司承担航天云网的云制造、供应链系统、智慧工厂等核心业务，提供智能制造整体解决方案、智能工厂改造实施、企业信息化云服务等产品与服务。
航天云网工业互联网平台逐步发展成为一个跨行业、跨领域、跨地域“三跨”，全系统、全生命周期、全产业链“三全”的工业互联网平台，横向支持企业互联，纵向支持企业虚实结合的数字化应用。基于INDICS 平台的智慧供热云平台，通过对供热全过程、全要素数据的挖掘分析，深挖供热数据的潜在价值，为智慧供热提供决策服务支持，最终达到供热调节经济化、安全化、智能化的结果。
一、项目概况
1.项目背景
青岛金泽热力有限公司成立于2002 年6 月，厂区占地面积2.67 公顷，锅炉房一座，装有5 台29MW 热水锅炉，供热能力145MW，一次管网长度28 公里，二次管网长度126 公里，所辖换热站30 座，居民用户36479 户，工业用户6 户，
入网供热面积约348 万平米。
目前大部分供热系统存在以下问题：
（1）数据利用率低，存在信息孤岛
热源、管网、换热站、热用户的相关运行参数采集比较完善，但在数据的深层次分析、系统化运用、入户供热调节方面较欠缺，在一定程度上，造成了“数据资源”的浪费，同时，也为“数据分析节能”留存了空间。
（2）能耗参差不齐，能源浪费严重
热源、换热站存在＂髙投诉、低效率＂的情况，运行的好坏，直接影响供热品质。管理方面相对粗放，造成了能源浪费、室温合格率较低等问题，影响了供热品质。
（3）运行管理粗放，自控水平偏低
大部分换热站采用人工操作，依赖工作人员的习惯进行控制，系统调节处于盲目状态，缺少切实有效的操作依据，造成换热站运行管理不科学，节能工作难以展开，供热质量难以保障。
2.项目简介
综合运用物联网、云计算、大数据和数据模型应用技术，形成了“信息流为核心，大数据为导向，并行运算为支撑”的服务支撑体系。对现有业务系统进行数据整合，实现了热网循环各环节数据的获取、融合、挖掘、建模、可视化等功能，通过对供热全过程、全要素数据的挖掘分析，深挖供热数据的潜在价值，为智慧供热提供决策服务支持，最终达到供热调节经济化、安全化、智能化的结果。
3.项目目标
利用大数据、云计算、融合数据建模等技术，与传统供热行业的结合，搭建
面向热力行业的大数据云平台。以系统集成、异构数据融合、供热系统建模为核心，实现经济、安全、智能供热，达到满足居民供热需求与节约能源的目的。
（1）搭建面向热力行业的大数据云平台
将换热站PVSS 系统、热源DCS 系统、脱硫脱硝系统、余热回收系统、换热站SCADA 系统、分户计量系统、室温采集系统、收费系统、客服系统、GIS 系统等25 个系统，统一整合到智慧供热管理化平台，实现空间数据、实时数据、关系数据的融合共享。针对不同类型数据库建立相应数据库、数据仓库以及接口。通过对多源异构数据的融合，实现数据的集中存储和共享，按照供热模型处理规则，实现数据的关联分析，提高调度效率。
（2）建立数据驱动的供热模型
数据资源完成上下游整合，建立基于数据驱动的供热模型，分为热源预测模型、换热站优化模型、管网故障诊断模型等，将供热系统全部环节打通，从热源到换热站、用户，整体性分析，保证室温达标的基础上，更好的节约能源。为供热安全经济调节、操作智能化提供技术支持。
二、项目实施方案
1.项目总体架构和主要内容
（1）总体架构
基于INDICS 平台智慧供热云平台总体架构如图1 所示，包括资源层、IIOT 层、INDICS 平台层、应用层。
图 1 智慧供热大数据平台系统总体架构
资源层：主要涵盖热网运行过程的各个信息系统，包含换热站 PVSS 系统、热源 DCS 系统、脱硫脱硝系统、余热回收系统、换热站 SCADA 系统、分户计量系统、室温采集系统、收费系统、客服系统、GIS 系统等。
IIOT 层：提供自主知识产权的 Smart IOT 系列智能网关和虚拟网关 SDK ， 实现异构数据的协议转换，建立供热大数据平台的数据通路，构建平台的数据基础。
INDICS 平台层包括 IaaS 层、DaaS 层和 PaaS 层三部分。
1） IaaS 层：基于航天云网数据中心，提供计算资源、网络资源、存储资源
基础设施。
2） DaaS 层：在庞大的业务数据基础上进行统一数据清理、存储、处理，支
标 准体系
持不同类型的数据库实现供热行业结构化、半结构化、非结构化数据的存储。提
供大数据管理工具和集成的第三方大数据管理引擎，解决大数据存储与分析工具
的集化部署、服务配置管理、服务状态监控展示的问题，降低大数据平台运维
和使用的难度。提供数据流处理Spark 和PIG 等服务。内置多种数据挖掘算法库，
支撑整体的数据增值业务。
3）PaaS 层: 以Cloud Foundry 基础架构作为底层支撑架构，扩展基于Docker
和Kubernetes 的混合容器技术，提供弹性伸缩和服务编排功能。面向工业领域，
提供微服务引擎IMSE、面向软件定义制造的流程引擎IBPE、大数据分析引擎IBDA、仿真引擎ISE 和人工智能引擎等工业PaaS 服务，完成供热行业工业APP
的全生命周期管理。基于海量数据，深度挖掘数据信息，建立热源预测模型、换
热站优化模型、故障诊断模型、能耗分析模型等算法库。
应用层：面向供热行业，基于工业互联网平台开发多样化、个性化的热源预测、换热站优化分析、用热量分析、信息查询、管网能耗统计分析、GIS 服务、故障诊断、报告报表等工业APP。
如何搭建云平台（2）主要功能
智慧供热云平台能够提供基于专业供热数据的大数据挖掘与可视化分析展
现功能，通过整合热源、换热站、管网、气象、热用户数据及客服系统反馈信息，形成全热网统一的大数据挖掘分析平台，帮助青岛能源热电有限公司及下属热力分公司掌握
全热网供热各个环节运营状况及客户满意度，通过整合现有粗放、零散、低效的数据资源，实现热网的统一信息化协调监管，针对性改善服务质量，提供个性化服务，为节能降耗、运营管理和日常运作提供重要指导和支持。
图2 青岛能源智慧供热云平台
1）换热站二次供热温度优化曲线
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