长期的行业调研显示，现阶段建筑智能化应用存在一系列的问题，比如系统故障率高、数据未充分利用等，影响了建筑智能化系统功能的发挥，建筑机电系统运行效果、也影响了建筑智能化在建筑中应用的高度和广度,使得高耗能及换热设备功效难以长期高效合理运行.
鲜活的工程案例反映出系统常年在「亚健康」状态下「带病运行」，系统运维师傅通常不具备发现和解决风险隐患的专业能力，聘请专业工程师进行现场诊断则伴随着高昂的时间和经济成本。
近年来，随着具备强大自学习和推理能力的大语言模型在各个领域的渗透和应用，其显著减少重复性人力和成本的潜力，可以在提高供热系统效率和供热安全及供热舒适方面发挥巨大作用。
AI智热引擎经过不断探索，采用「数据驱动」和「知识驱动」的方法开展供热系统的故障诊断，数据知识双驱动在提高供热系统运营效率、节能和安全管理方面应用前景广阔。
我们研发的AI智热引擎自主研发自动匹配引擎，自动识别元知识库关键词，或其同义变体，并匹配出最接近的点位，实现一天内快速生成匹配结果，支撑海量项目批量部署。
该AI智热引擎运行管理模式实现新变革，将传统”人工巡检+经验调节”升级为”智能监测+算法决策”故障预警准确率达85%， 设备非计划停运时间减少70%。
这套AI智热引擎基于机理模型建立供热系统、供热设备数字孪生模型，基于数字模实现系统，全局优化计算，寻优控制。
AI智热引擎创造舒适与节能双重效益，通过建立供热小区精细化负荷模型与换热站动态供热能力模型，实现”一站一策”的精准调控，比人工经验优化具有显著的节能量提升效果，在换热站已配备PID气候补偿控制的基础上，再实现额外5%-20%的节能效果。在用户舒适度方面，对用户室内温度波动范围进行优化，提高室温舒适度，供暖稳定性提升60%。
成果
- 实现了换热站智能监控系统正常运行
- 实现了准确率较高的负荷预测，准确率在95%左右
- 实现了较全面和深入的故障诊断，准确率较高
- 实现了基于人工智能算法的二次供水温度优化控制，二次供水温度得以降低，节能率在5~20%，智能优化 控制思路。
- 实现了供热10万平米社区当年收回投资成本，按最低节能5%稍微盈余，来年净盈。
注：以上产品信息由生产厂家提供，有购买意向者请咨询: texmscc@gmail.com
