今年以来，深度求索的DeepSeek开源大模型，凭借其卓越的推理能力和创新的技术架构，正在为工业AI领域注入强劲动力。
济南热力集团有限公司联合神思电子技术股份有限公司、英集动力科技有限公司，结合济南能源集团本地化部署的DeepSeek大模型和数算法全要素融合调度平台，与智慧供热大脑系统深度融合，借助大模型的自然语言交互和分析推理能力，焕新升级了“AI数字员工”“设备预测性维护”“精准负荷预测”及“专家级知识库”等核心功能。
依托 DeepSeek-V3 模型，打造 AI数字员工
平台依托 DeepSeek-V3模型卓越的自然语言处理和问题解析能力，打造出AI数字员工。它不仅能够精准理解语音或文字指令，自动调用平台功能，实现供热业务流程自动化，还具备24小时智能监盘能力，一旦发现异常工况，立即报警通知并提供专业处置方案，全方位保障供热系统的稳定运行。
设备预测性维护，构建“工艺机理”+“大模型”双驱动数字孪生
设备数字孪生技术通过构建设备全生命周期数据深度融合体系，不仅实现了单体设备内部机理参数与运行状态的精准映射，更在设备集群层面构建起动态交互的协同机制。这种多维度的系统建模方式，为DeepSeek大模型提供了涵盖微观实体特征与宏观系统行为的认知框架，实现了从离散数据分析到复杂系统推演的范式升级。
工艺机理的融入，大模型可以更好的对换热器、水泵、阀门等设备对象进行更智能的诊断，并给出解决方案。同时数字孪生模型对系统未来状态的精准预测，提升大模型诊断分析的准确性，助力构建基于大模型的设备预测性维护能力。
精准负荷预测，助力供热系统自主优化
能源DeepSeek推理模型与工艺数字孪生模型的协同发力，聚焦供热核心业务场景，实现供热管网运行数据、气象数据、用户行为、viHeating仿真计算数据等多维度数据接入，针对小样本场景，深度剖析历史运行数据，融合工艺模型生成可解释训练数据，进一步提升热负荷预测模型的准确性。
借助融合工艺机理与行业大模型的供热系统数字孪生模型，应用模型预测控制、在线实时优化等技术，在线动态计算热工水力平衡，实现热力站调控过程的全局统筹调度与自主优化运行。
专家级知识库，赋能供热企业智慧决策
集成DeepSeek自学习能力，将大量的专家经验转化为管网规划、换热站改造、调度方案、应急预案等文档资料，通过大模型的文档理解功能归档到知识库，实现供热企业生产管理办法与规范文件的智能化问答，提升信息检索与响应效率。依据实际用户反馈，动态调整知识图谱中的权重，为供热企业提供专家级的决策支持。
用户可以通过大模型自动读取换热站实时运行数据，结合viHeating模型在线水力计算与专家知识库，自动生成供热管网、换热站的优化设计和改造方案。
能源DeepSeek与智慧供热大脑的融合，展现了AI大模型技术在能源领域的应用潜力。2024年，济南热力集团携手浙江大学、英集动力、神思电子共同开发实施的“智慧供热大脑长输管网综合调度平台建设及应用示范”项目，入选了中华人民共和国国家互联网信息办公室发布的《数字化绿色化协同转型发展优秀案例集（2024）》，是全国同行业唯一入选项目。
下一步，济南热力集团将持续深化探索与AI大模型的融合，打造智慧能源系统的新质生产力，为推动中国能源绿色低碳转型贡献力量。（来源 济南热力）
