主标题：基于工业互联网平台的智慧热电管理系统
　  副标题：“随心配、省成本”的热电运行管理系统

　　引言：
　　上海优也信息科技有限公司成立于2016年，核心团队成员来自于龙头工业企业团队和卓越软件团队，公司致力于提升基础工业的精益运营转型、数字化转型，利用自身卓越的运营管理实践、深厚的工业底蕴，将先进的工业互联网技术与产业进行深度融合，为客户提供能效提升、节能降碳的一体化解决方案。优也愿景：通过工业知识软件化使管理经验沉淀、复用、推广，为中国节能增效1%GDP。
　　本案例服务广东某纺织企业，有3台锅炉和汽机，给下游主生产提供蒸汽和电力，同时外购电力满足生产要求。
　　降本增效提质一直是该企业的工作重心，因燃煤成本占整个热电生产成本的70%以上，所以提高经济煤种或煤泥的掺烧比例，可大大降低燃料费用，提高盈利能力，但目前热电工况变化调整靠人的经验来进行，造成很多设备问题和安全隐患，亟需一套智能化软件来指导现场人员，在满足安全、环保的边界条件下实现全厂动态调整过程中的经济性最优。
　　针对客户痛点，市场上鲜见此类成熟的商品化软件开发及应用；同时也有些企业试用国外相关软件，效果不甚理想。
　　目前电厂或者企业缺乏专业智慧热电调度平衡优化管理软件来指导生产，依靠运行人员的操作经验，无法做到系统性优化，造成能源费用浪费。
　　当前，以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系。工业互联网不仅是数字化转型的实现途径，更是实现新旧动能转换的关键力量。为抢抓新一轮科技革命和产业变革的重大历史机遇，世界主要国家和地区都在加强制造业数字化转型和工业互联网战略布局，全球领先企业也都积极行动，产业发展新格局正孕育形成。
　　数字化升级最核心的目标是利用先进算法挖掘数据价值，将最佳决策反馈回管理、生产环节，从而实现资源效率最优。

　　一、项目概况

　　广东某纺织企业有深厚的热电运行经验，结合上海优也先进的工业互联网技术以及在热电上的应用实践，达成战略合作，共同打造热电行业工业互联网平台，持续开发和建立国内最具应用价值的电力行业边缘计算、运营管理应用、节能环保应用以及全产业链协同解决方案。从树立纺织行业工业互联网平台标杆为切入点，最终目标是将该示范标杆推广至全国，促进整个行业及生态的产业升级。

　　1、项目背景

　　工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人的网络互连为基础，通过对工业数据的深度感知，实时传输交换，快速计算处理及高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式的变革。工业互联网日益成为新工业革命的关键支撑和深化“互联网+先进制造业”的重要基石，对未来工业发展产生全方位、深层次、革命性影响，是推进制造强国和网络强国建设的重要基础，是全面建成小康社会和建设社会主义现代化强国的有力支撑国家层面的工业互联网战略。
　　工业互联网克服了空间对信息传递的制约，也克服时间对历史数据再利用的限制。应用工业互联网技术管控和优化能源的生产和使用过程，对能源生产端设备和能源使用端设备运行进行感知、分析、预测和控制，实现能源生产与使用的协同优化，从而提高企业能源效率、减少排放、降低能源成本，为企业应用工业互联网技术带来可见的价值和效益。
　　上海优也信息科技有限公司独立开发具有自主知识产权的、面向工业企业生产场景的工业互联网平台Thingswise iDOS，集云计算与微服务、大数据、机器学习与人工智能、模型和应用研发工具为一体。基于新工业互联网架构Thingswise iDOS，针对工业现场能耗工序多、局部管控冲突多等能源管控难点，优也开发了智慧热电管理系列工业APP，聚整体性协调管控与个性化辅助决策为一体，助力企业实现节能减排。
　　根据2019年数据统计，该企业全年外购能源总成本为22,530万元，其中锅炉煤与外购电占总能源成本的94%，如图 1所示。该企业与优也开展能源管理智能化合作，应用Thingswise工业互联网平台和智慧热电管理系列工业智能应用软件系统，进一步提升能源管理水平，降低能源成本。

　　图 1：该企业能源成本结构

　　2. 项目简介

　　优也团队对热电厂、主生产车间进行现场调研，根据企业能源管理需求以及诊断情况，建议客户安装基于工业互联网平台的锅炉热效率管理系统和智能热电平衡优化系统，以优化能源供应、降低能源成本。本项目主要包含四个部分内容：
　　1）数据采集与传输，主要包含以下工作内容：
　　部署与配置DCS OPC服务器；部署与配置网络、网闸、网关；数据访问、连接与传输。
　　2）工业互联网平台Thingswise安装与部署，主要包含以下工作内容：
　　在数据中心企业云上配置平台运行虚机；在虚机上安装配套数据库、资源管理软件；安装部署Thingswise iDOS工业互联网平台。
　　3）智能能效应用APP的定制化开发与安装部署
　　定制化开发“锅炉热效率管理系统”与“智能热电平衡优化系统”两个应用APP；在Thingswise平台上安装部署应用APP；数据连接测试与闭环调试应用APP。
　　4）交付与培训
　　针对热电厂用户培训两个APP的使用方法；协助热电厂优化相关用户使用该系统后的职能分工；针对IT人员培训Thingswise iDOS系统架构与管理、工业应用开发、部署。

　　3. 项目目标

　　项目目标是为客户部署Thingswise iDOS工业互联网平台，定制化开发与部署智慧热电管理系统，实时监测全公司能源需求变化以及外购能源价格变化，动态优化热电厂供能方案，并提供辅助决策，帮助公司持续实现能源效率提升和能源成本降低。

　　二、项目实施概况

　　优也Thingswise iDOS数据驱动工业互联网平台正是可以打通生产全流程各工序、多系统之间的数据壁垒，在跨工序工艺统一和规范化归集、储存和管理的基础上，建立各种特定算法模型，通过对大量的生产过程数据进行实时分析，全面实现有效的企业各种应用场景的系统决策能力。
　
　　1. 项目总体架构和主要内容

　　（1）项目总体架构
　　Thingswise iDOS是集云计算/微服务、大数据、人工智能、模型和应用研发工具为一体的工业互联网平台。从数据流进来，到建立模型，数据可视化，建立数字孪生体和开发应用是一个松散耦合，并可在数据层和模型层进行横向复用，将制造系统的数据通过模型化算法化软件化沉淀在平台上，成为企业的数字资产。既可以是优也来开发，也可以由客户自行开发，也可以其他合作伙伴来开发，形成一个可以协作共赢的局面，如图2所示。 　　对于公司甚至集团来讲，需要用一个统一的工业互联网平台来重构和赋能制造系统，协同各个服务商之间的服务，保证集团对数据和知识的统一管理。采用Thingswise iDOS数据驱动工业互联网平台进行制造系统重构的好处体现在下面四个方面：

• 数据一体化：将集团下多个企业所有的数据资产统一在一个平台上进行一体化分布式的管理；
• 灵活拓展性：基于Thingswise iDOS平台可边缘可云端灵活部署的能力，可以满足集团在企业内部，不同企业间拓展业务管理的需求；
• 知识软件化：通过Thingswise iDOS使能，将企业的工业知识，专家经验，业务逻辑通过算法和模型沉淀在平台上，实现知识加速制造变革的积淀。
• 协同共享：基于Thingswise iDOS的应用开发者可以来自优也，集团IT团队或其他服务商，集团既能作统一协同，规范性的管理，又能促进多元创新，百花齐放。

　　（2）Thingswise iDOS搭建
　　工业互联网平台部署主要包含三部分内容，边缘网关配置、IaaS资源层部署以及PaaS层部署，整体方案如图3所示。 　　边缘网关功能为数据采集和传输协议适配。本项目数据源包含热电厂DCS数据和存于能源管理系统的主生产厂能源计量数据。两者数据均通过OPC DA方式进行访问数据源并通过HTTPs通讯协议进行数据转发与通讯。详细数据采集方案如图4。 　　IaaS资源层指数据资源存储和计算基础设施，包含服务器、存储、网络和虚拟化，主要有公有云和企业私有云两两种种形式。本项目将在客户企业私有云开辟虚部署Thingswise iDOS平台，虚机配置资源要求如表1。 　　PaaS层亦称工业平台层，采用优也Thingswise iDOS（工业数据操作系统），主要功能包括资源部署管理、大数据系统、数字孪生体框架、数据建模框架、应用开发和微服务组件库，以上都是基础功能框架，根据需求可能安装不同组件。
　　（3）智慧热电管理系统建设方案
　　通过对客户的能源利用现状的实地调研，基于对蒸汽、电力、压缩空气等能源介质的生产与使用情况的诊断与分析，优也建议在Thingswise数据驱动工业互联网平台上定制化开发两个工业APP：
　　锅炉热效率管理系统，实时辅助锅炉的操作优化，提高锅炉运行效率。
　　智能热电平衡优化系统，预测蒸汽和电力总需求，优化锅炉和汽机负荷，最小化供热供电总成本。

　　3.1锅炉热效率智能管理系统

　　自备电厂锅炉，其燃料煤成分多变，上下游协同性要求强，运行负荷具有较大的波动，且随着运行年份的增长，其热效率会呈现下降趋势，达不到设计效率。然后，锅炉热效率的下降，直接后果是单位煤耗的增加，运营成本随之增加。基于在线采集数据，离线化验分析数据以及设计参数等，实时计算与显示锅炉热效率和各项热损失，对锅炉运行的关键参数进行统计、对标，核算因为锅炉热效率下降而带来的成本损失。同时，基于对关键参数的监控，实现对锅炉主操执行操作的辅助推送，真正实现锅炉运营和数字化技术的耦合。
　　3.1.1解决问题
　　解决常规根据蒸汽量和耗煤量正平衡计算锅炉热效率滞后性问题，实现根据烟温、烟气含氧量等在线数据实时反平衡计算和显示锅炉热效率。解决常规正平衡计算锅炉热效率无法得知锅炉热损失在哪里和比例的问题，实现实时精确计算排烟热损失、气体不完全燃烧热损失、固体不完全燃烧热损失等各项热损失。解决当锅炉热效率下降时锅炉主操调整锅炉操作不及时的问题，实现对关键参数的实时监控以及对锅炉主操执行操作的辅助推送。
　　3.1.2 输入输出

输入	输出
各锅炉的以下数据 1.在线数据：空气温度，烟气温度，空预器入口含氧量，烟气氧含量和一氧化碳含量，燃料耗量，空气流量，给水温度、给水流量，蒸汽产量 2.离线数据：燃料成分分析，大渣、飞分成分分析，表面温度	1.锅炉热效率 2.锅炉各项热损失 3.锅炉运行参数报警 4.锅炉调优策略指令 5.各指标历史最优前1/4位

　　3.1.3 产品特点
　　本套系统基于Thingswise iDOS工业互联网平台，能够对锅炉的燃料数据及运行数据进行采集并统一管理，实现对不同锅炉的一体化管理及锅炉热效率的实时显示，并同时对锅炉热损失进行追溯、分析，对关键KPI进行实时显示并对标历史最优值，对锅炉的运行、优化提供辅助决策，对锅炉运行年化损失进行详细核算。本套系统的详细功能及特点如下：
　　锅炉热效率实时显示锅炉各项热损失实时追溯历史数据实时分析与对标锅炉状态实时监控与警报关键KPI轨迹曲线显示与回溯管理、调优策略实时推送累计经济损失实时计算多台锅炉信息协同
　　3.1.4 客户价值
　　指标可视化——关键KPI可视化管理、经济性数据量化显示沉淀运营咨询的知识，将热力学计算数据与经济性数据进行链接，从经济、损失、收益的角度来考量锅炉的运行过程，给管理者的决策提供辅助依据。
　　数据可追溯——历史大数据统计分析、数据对标管理历史指标数据将被储存、分析、对标管理。数据可追溯，为统计、诊断、制作各类报表提供了便利；数据的对标管理，为系统的优化运行提供了方向和手段。
　　信息可协同——多源数据打通、不同对象一体化管理基于Thingswise iDOS其独特的四层架构模式，在底层的“数据引擎层”实现了多源数据的接通。可针对同一企业内的多台锅炉进行一体化、协同管理，便于重要信息的实时掌握以及不同锅炉之间的协同运行优化。
　　3.1.5项目内容
　　现场调研：针对锅炉机组进行详细的诊断调研，包括配置、原煤信息、运行条件、数据条件、业务需求等。功能设计：根据诊断调研结果进行产品的功能设计，包括模型和功能界面，需客户确认。详细设计：数据库设计；锅炉热效率和热损失模型，涉及到各类热损失的计算；历史数据的前四分位和后四分位计算；操作辅导推送策略设计；进行产品的详细设计、开发，包括所有的模型代码和APP，并完成离线测试及部署；客户确认。部署测试：包括了Thingswise iDOS平台的部署和APP的部署，并完成实时数据的接入和测试，根据测试效果对APP进行调整和优化。产品交付：平台和APP部署完成后，组织人员培训并对产品进行交付。 　　3.2智能热电平衡优化系统
　　本系统基于Thingswise iDOS工业互联网平台，在打通上下游数据的基础上，在安全运行、保供生产的前提下，优化发电和供热过程，实现能源供应经济性能最优。
　　智能热电平衡优化系统开发包含以下主要内容与任务：
　　1) 根据业务需求以及在生产和考核上的冲突，综合考虑经济性、安全性和现实条件基础，优化输入与输出模型，实现推送内容更具可行性、实操性；
　　2) 建立蒸汽锅炉、蒸汽系统管网、汽轮机以及发电机的数学模型以及他们的数字孪生体；
　　3) 设计能源成本最优算法，基于包括峰谷平电价、蒸汽需求量等外部条件的变化，通过热电网络智能寻优系统，自动寻找最佳热电生产方案和运行参数，实现热、电能源总成本最低
　　4) 设计锅炉调度算法，根据每一台锅炉的负荷、蒸汽参数、燃料形式以及运行上下限，来综合排列每一台锅炉的调节顺序、幅度等，来应对下游的蒸汽需求变化。
　　3.2.1 解决问题
　　解决根据蒸汽管网压力调节锅炉负荷滞后问题，实现蒸汽需求的提前预测从而提前调整锅炉负荷。解决操作时根据经验分配锅炉负荷和汽机负荷的问题，实现严格基于历史数据、数学模型的、达到供能总成本到最低的最优负荷分配方案。解决热电厂运行模式最优经验难以传承的问题，实现通过电厂运行模型化和软件化的形式传承最佳操作经验
　　3.2.2 输入输出

输入	输出
每日各车间生产计划 蒸汽主管流量、压力、温度 各锅炉耗煤量，产蒸汽量 各台汽机输入蒸汽量，发电量，抽气量 二级蒸汽流量计蒸汽流量 各变压器输出功率 外购燃料煤价，外购电峰谷平电价	1.蒸汽和电力需求总量15分钟短期预测以及一日内长期预测 2.优化的各台锅炉负荷、各汽轮机进气量和抽气量、蒸汽减温减压量、自发电量、外购电量。优化频率为每15分钟 3.每日锅炉和汽机运行平均效率 4.当前1小时外购电费用、燃煤费用，吨蒸汽成本、以及兆瓦时自发电成本

　　3.2.3 产品特点
　　本套系统将根据企业的管网系统的配置和实际需求进行定制开发，切实为企业解决实际存在的问题，降低能源供应总成本，提升收益。本套系统的详细功能及特点如下：
　　全管网系统的数字孪生，实时仿真系统运行状态；下游蒸汽消耗的预测；锅炉及汽轮发电机组的负荷-效率曲线绘制；锅炉负荷的实时优化配置；供热蒸汽参数优化；根据自发电成本、外网电价以及用气需求量实时优化供汽及供电方案；实时推送生产调度策略。
　　3.2.4 客户价值
　　系统实时仿真——实体系统的数字孪生实现其运行状态的实时表征供热管网上下游系统涉及的设备实体多，流程复杂而且跨度长。基于工业互联网平台和数字孪生体技术，对系统涉及的实体建立数字化镜像，实现对实体运行状态和特征的实时计算。
　　用汽可预测——历史大数据分析、预测，指导蒸汽供给利用大数据技术，结合生产计划，对蒸汽消耗进行分析，并利用算法对蒸汽的消耗进行预测。在此基础上，可以对锅炉的蒸汽生产提供量提供辅助决策意见，实现蒸汽管网的平衡，提升锅炉操作的安全性和灵活性。
　　锅炉负荷配置优化——不同锅炉的负荷实现经济分配每台锅炉有每一台锅炉都存在自己的安全运行上下限和经济运行上下限。在数据打通、信息可视化的基础上，根据蒸汽总需求量，通过优化算法实时计算每一台锅炉的合理运行负荷并推送给锅炉主操，提升锅炉运行的经济性能。
　　最优化经济收益——优化热电生产形式不同阶段的购电价格具有明显的差别（峰谷平），而蒸汽消耗量又受到下游用汽设备运行状态的变化而不断变化。根据外购电价以及蒸汽需求量这些边界约束条件的变化，优化热电厂生产负荷和模式，达到供电和供热的整体经济最优。
　　3.2.5 项目内容
　　现场调研：针对整个管网系统进行详细的诊断调研，包括涉及的所有锅炉、汽机、用汽设备、管网结构、数据条件、业务需求等。并收集数据库中的历史数据以备分析。功能设计：根据诊断调研结果进行产品的功能设计，包括模型和功能界面，需客户确认。详细设计：数据库设计；历史数据分析；各锅炉负荷-效率建模；汽机与发电机建模；锅炉-汽机-发电机经济性模型开发；优化算法开发；根据确认的产品功能，进行产品的详细设计、开发，包括所有的模型代码和APP，并完成离线测试及部署，需客户确认。部署测试：包括了Thingswise平台的部署和APP的部署，并完成实时数据的接入和测试，根据测试效果对APP进行调整和优化。产品交付：平台和APP部署完成后，组织人员培训并对产品进行交付。

　　2. 网络、平台或安全互联架构

　　（1）系统安全
　　平台系统实施封闭式分层防护，在系统网络（防火墙）、服务器、虚机容器实行系统封闭。
　　如图6所示。

　　（2）应用安全
　　统一平台级别身份验证和基于角色授权管理提醒，确保应用安全管控。如图7所示。 　　（3）PaaS层数据安全性
　　PaaS层主要提供基础服务、保存数据、保存文件、提供计算能力等。如图8所示。
　　3. 具体应用场景和应用模式

　　工业互联网平台的核心技术路线在于对生产数据和工业知识进行统一的规范化管理，并运用统一的分析框架和统一的应用框架进行系统开发，带来数据、模型、算法的可复用性，从而极大降低开发的成本和提高开发的效率。
　　Thingswise iDOS平台的核心技术路线在于通过“数据”、“分析”和“应用”实现对生产过程以数据驱动的闭环优化，并且能够做到开放协同，共享复用，灵活应用。
　　数据：制造系统的设备种类众多、多个系统独立运行、数据多源异构，在不同应用场景对需要的设备数据或生产数据有重叠，在传统的工业软件设计里，系统设计都是垂直的方式，各个应用系统间存在信息孤岛。在Thingswise数据驱动工业互联网平台下，可以横向打破这个壁垒，将数据进行统一的、规范化的归集、处理和储存，实现生产数据横向复用管理。
　　分析：在传统的生产管理中，大部分的决策是基于人的知识和经验来进行，如何把这些工业知识通过模型和算法进行固化，并能够在未来进行共享、复用和提升也是核心的技术路线需要考量的部分，如图9：知识沉淀的路径。为了能够灵活横向共享和复用，这可以由Thingswise平台的算法模型运行框架进行统一的、规范化的管理，并能支持多个算法模型高效运行。这些模型由工业的行业专家或数字模型专家针对具体的案例需求，利用相应的数据进行建立和验证模型；把这个过程与应用软件的开发分离，应用软件的开发可以由多个合作伙伴共同开发，可提高系统功能研发的效率，并为企业拓展更多的应用和引入其他合作伙伴带来高效的协作方式。 　　应用：应用的核心是面向不同的角色推送辅助决策，帮助日常进行高效的生产决策和管理，这些决策通常由针对具体业务场景的特定应用软件来执行, 把模型分析的结果、业务逻辑以及用户交互界面结合在一起而实现。Thingswise平台提供一个统一和规范化的应用开发和运行（DevOps）环境，可由开发者进行开发、运维者进行运行和管理，增强应用运行的可靠性、降低应用开发和迭代更新的工作量、降低系统运维管理的复杂度。

　　4. 安全及可靠性

　　Thingswise iDOS从工业和互联网两个维度来保障客户的安全需求。
　　从工业现场来看，iDOS提供安全保障智能化生产的连续性、可靠性，防护智能设备、工业控制设备及系统的安全。
　　从互联网来看，iDOS提供安全保障在于个性化定制、网络化协同及服务化延伸等智能应用的安全运行以及提供持续的服务能力，防止重要数据的泄露，解决工业应用安全、网络安全、工业数据安全以及智能应用的服务安全。
　　5. 其他亮点
　　智慧热电管理系统共设计开发有102个算法，涵盖汽轮机、锅炉、蒸汽管网、下游用电、各类成本指标以及系统调优等方面，通过大数据模型、机理模型、非线性规划模型和神经网络模型等算法，通过建立锅炉、汽轮机组等热电厂设备的能源转化效率和经济成本数学模型，及时跟踪能源需求变化和价格变化，基于数学规划算法，智能产生锅炉、汽轮机组的最优负荷以及外购电量的生产策略，智能辅助自备热电厂的生产调度，实现生产设备和蒸汽管网的稳定运行，并降低全厂能源供应成本。

　　三、下一步实施计划

　　1. 计划1
　　分四个阶段共3个月实施本项目

　　2. 计划2
　　项目组织管理计划如下。
　　优也方项目主要团队成员如表2：
　　表2:优也方项目团队

职能	姓名|角色	职责
项目总指导		总体指导项目的规划和实施
项目负责人		负责项目的综合协调沟通，项目计划，执行，进程控制、项目质量管理、风险管理和沟通管理
Thingswise平台负责人		负责Thingswise平台部署与集成
锅炉热效率智能系统\智能热电平衡系统产品负责人		负责锅炉热效率智能系统\智能热电平衡系统产品定制化开发
数据模型开发		负责数据建模及数据分析
软件前端开发		软件前端开发实现
软件后端开发		软件后端开发实现
数据采集与传输		数据采集与传输

　　为配合项目实施顺利，客户应成立专项项目团队，建议的团队的规划如下：
　　表3:客户方项目团队规划建议

项目岗位	项目责任描述	技能要求	岗位要求	人数	参与时间
主管领导	负责在公司内推动智慧能源管理项目。负责项目的启动、协调公司内资源、决策等关键任务。			1	10%
项目经理	负责安排项目执行计划。监督和管理项目执行，并负责项目实施质量管理。项目经理应该有权力和能力提供项目实施所需的资源和信息。	具有一定的管理经验和基本的IT技能。有较强的协调和业务安排能力。		1	30%
IT/数据中心系统管理员	负责数据中心系统管理和系统维护，配合数据平台的搭建和负责运营管理。	具备数据中心管理资质	信息部门负责计算机软件、硬件管理的技术人员。	1	40%
关键用户(各系统关键用户)	负责需求说明，参加系统应用培训，熟练掌握系统应用。	熟悉相关业务工作，熟悉电脑操作。	各系统核心用户	每个系统2人	10%

　　四、项目创新点和实施效果

　　1. 项目先进性及创新点
　　本项目针对能源热电行业工业互联网建设的难题，研究了工业物联网、工业大数据、云计算、人工智能等先进信息技术在该行业智能生产领域的应用，本项目在工业大数据管理技术、数字孪生体开发与复用技术、低时延流式分析和处理技术和能源节降应用软件开发等方面取得了实破和技术创新。

　　2. 实施效果
　　工业互联网与工业场景应用的融合将带来全厂的智能化提升，上海优也开发的智慧能效系统可以进一步提升某集团自备电厂能源管理水平，降低能源成本，通过Thingswise iDOS平台的数字孪生实时表征热电厂的实体系统，而且利用算法对下游蒸汽用量进行预测，计算和显示锅炉热效率，并对锅炉各项热损失进行分析和追溯，最后对锅炉和汽轮机的负荷实现实时负荷经济最优化分配。
　　集团自备电厂安装有三台蒸汽锅炉和三台汽轮机，下游存在多个电能和热能使用端。应用智能热电平衡调度系统和锅炉智能管家系统后，可以精准预测下游用能需求，智能调节机组负荷，实现节降年化成本预计500-800万元。