科技日报记者张佳星报道，清华大学教授石兆玉曾为我国供热行业设定了一个能效标准：每1GJ（约10亿焦耳）热量需满足3平方米的供热需求。这一标准已成为全国供热行业的努力方向。5月24日，淄博市动力集团公司和淄博市热力集团的董事长汪德刚在接受记者采访时提到，借助“两大科技手段”，淄博市的供热效率已超越了这一标准。

这两大科技手段分别是利用工业余热和基于大数据分析的智慧供热系统。据估计，在科技的支持下，淄博市每年可减少二氧化碳排放量达40万吨。

化解“自然矛盾”变废为宝

实现碳达峰和碳中和目标，要求供暖行业采用更加清洁的能源。传统的燃煤供暖方式正逐渐被淘汰。根据国家能源局发布的《2021年能源工作指导意见》，北方地区的清洁供暖率应达到70%。为此，行业开始探索利用废弃热能，如热电联产等技术，将电厂的余热用于供暖。

淄博市作为一个工业化城市，拥有丰富的工业余热资源。因此，热力集团不仅依赖电厂提供的热能，还积极开发其他工业余热。山东省首个以清洁智能供热为研究方向的省级工程实验室落户于淄博市热力集团，致力于研究如何将建材厂、化工厂等企业的余热转化为供热资源。

尽管清洁热源具有分散性的特点，但通过高温水网将其引入城市主干供热网络，已经成功解决了这一问题，成为北方城镇供暖节能的最佳案例之一。

“厚此薄彼”，机器学习精准供热

在同一座城市内，不同的住户享受同样的供热服务，但室温可能相差很大。为了实现舒适的家庭温度，供热必须更加精准。为此，淄博热力公司利用亚马逊云科技的机器学习技术，开发了一套智慧供热调控系统。

该系统通过对历史数据进行分析、处理和训练，建立了智能化的供热模型。模型可以根据气候、工控数据和建筑维护结构等信息，计算出最佳供热方案，并提供具体操作指令，实现精准供热。

汪德刚表示，通过机器学习实现的精准供热，可以让用户家中的温度始终保持在舒适的范围内。这种方法与之前的简单算法供热相比，能够综合考虑天气、建筑新旧程度等多种因素，甚至可以对未来的供热需求做出精确预测。将这些预测反馈到供热系统的智能化管理平台，可以实时准确地预测供热负荷，从而实现热产出、热供应和热需求之间的动态平衡，真正实现智慧供热。

通过这种精准供热方式，淄博市热力集团的供热能耗最多可降低30%。但汪德刚认为，实现碳达峰和碳中和目标还有许多工作要做，例如优化热源、管网和建筑节能等。目前，他们正在将实验中的算法和模型产品化，期望能在其他地区推广，助力国家早日实现碳中和和碳达峰的目标。