基于大数据的热力调度研究-专题研究报告

PAGE《基于大数据的热力调度研究》专题研究报告编制单位：行业研究中心

编制日期：2026年5月

摘要本报告围绕"基于大数据的热力调度"这一专题，系统梳理了智慧供热行业的发展背景、技术体系、市场现状、关键驱动因素、主要挑战及未来趋势。报告通过文献研究、案例分析及政策梳理，形成以下核心判断：第一，在"双碳"目标与新型城镇化双重驱动下，中国智慧供热行业正处于快速扩张期。预计2027年市场规模将达到635.7亿元，年复合增长率保持在15%以上。第二，大数据热力调度的核心技术体系已初步成熟，涵盖热源仿真建模、多源联网调度、负荷预测算法、数字孪生等关键环节，其中基于深度学习的负荷预测精度已达90%以上。第三，行业仍面临数据孤岛、系统安全、投资回报周期长等现实挑战，需要政策、技术、商业模式三方协同突破。第四，源网荷储一体化、多能互补、AI大模型垂直应用是未来3～5年最重要的技术演进方向。本报告共约6000字，可为供热企业战略决策、技术方案选型及政府政策研究提供参考。

一、背景与定义1.1研究背景随着中国城镇化率突破65%，集中供热面积持续扩大。据住建部统计，2023年全国集中供热面积已超过150亿平方米，涉及采暖人口逾3亿。然而，传统供热系统普遍存在以下问题：（1）供需不匹配：供热负荷无法精准预测，导致过量供热或供热不足，能源浪费严重；（2）系统调控粗放：依赖人工经验调度，缺乏数据驱动的精细化调控手段；（3）能耗_high：中国供热系统平均能耗比发达国家高20%～30%；（4）用户体验差：室温波动大，投诉率高，服务质量难以保障。在此背景下，以大数据、人工智能、物联网为代表的新一代信息技术与供热系统深度融合，催生了"智慧供热"这一新型业态，其中"基于大数据的热力调度"是核心技术支柱之一。1.2核心概念界定本报告对以下核心概念进行明确界定：（1）智慧供热：基于新一代信息技术，对供热系统的"源—网—站—用户"全过程进行数据采集、分析决策和智能调控，实现按需供热、节能降耗、安全运行的新型供热模式。（2）大数据热力调度：利用大数据分析技术，对热源出力、管网水力工况、换热站运行参数、用户用热行为进行全链路数据建模，生成最优调度方案，并通过自动控制系统执行的技术体系。（3）新型智慧供热：在"双碳"目标下，供热系统向源网荷储一体化、多能互补方向升级的广义智慧供热形态，强调与新型电力系统的协同。1.3研究范围本报告研究范围涵盖：（1）中国城镇集中供热系统中的大数据调度技术应用；（2）相关政策、市场规模及竞争格局；（3）关键技术路线及典型案例；（4）未来3～5年发展趋势及战略建议。报告不涉及分布式独立供暖（如燃气壁挂炉）及非城镇供热场景。

二、现状分析2.1市场规模据共研产业咨询数据，中国智慧供热行业正处于高速增长通道：指标数值数据来源指标数值数据来源2023年市场规模约140亿元（估算）共研产业咨询2024年市场规模约151亿元，同比增长15.30%行业公开数据2027年预测规模635.7亿元共研产业咨询年复合增长率约15%～20%行业分析集中供热面积（2023）超过150亿平方米住建部从区域分布看，华北地区（北京、天津、河北、山西）占全国智慧供热市场的42%，东北地区（黑龙江、吉林、辽宁）占28%，西北地区占15%，其他地区合计占15%。随着南方采暖需求兴起，长江中下游城市（如武汉、合肥、南京）正成为新的增长极。2.2行业格局当前中国智慧供热市场参与者可分为三类：（1）硬件制造商：以汇中股份、天罡仪表、力创科技为代表，主营智能热量表、温控阀、传感器等硬件产品，市场竞争激烈，毛利率约30%～40%。（2）工程集成商：以同方节能、华清安泰、北明天时为代表，提供供热系统改造、设备安装、系统集成服务，毛利率约15%～25%。（3）整体解决方案提供商：以同方股份（同方智慧供热）、华为（智慧供热解决方案）、阿里云（供热大脑）、腾讯云为代表，具备提供"源—网—站—用户"全链路解决方案的能力，是未来竞争的主赛道，毛利率可达40%以上。目前市场集中度较低，CR5（前五大企业市场份额）不足20%，大量中小型企业参与竞争。随着技术门槛提升和客户对一体化解决方案需求增加，市场集中度有望在未来5年内显著提升。2.3技术现状大数据热力调度的核心技术模块包括：技术模块主流技术路线应用成熟度技术模块主流技术路线应用成熟度负荷预测深度学习（LSTM、Transformer）、气象因子回归较高（精度90%+）多热源联网调度混合整数线性规划（MILP）、遗传算法中等管网水力计算图论建模、计算流体力学（CFD）较高换热站优化控制PID自适应控制、模糊控制高数字孪生平台BIM+GIS+实时数据融合较低（示范阶段）用户行为分析聚类分析（K-means）、关联规则挖掘中等2.4政策环境国家层面持续出台政策支持智慧供热发展：（1）"十四五"规划：将智慧供热列为信息化与工业化融合的重点交叉领域，明确支持新一代信息技术在供热行业的落地应用。（2）《2024～2025年节能降碳行动方案》（国务院，2024年）：明确要求推进北方地区清洁取暖，推动余热供暖规模化发展，加快老旧供热管网更新升级。（3）《面向双碳目标的新型智慧供热发展蓝皮书》（中国能源研究会，2025年1月）：首次明确了"新型智慧供热"的定义和技术框架，为行业标准制定奠定基础。（4）住建部《"十四五"建筑节能与绿色建筑发展规划》：提出到2025年，全国完成既有居住建筑节能改造面积超过1亿平方米，为智慧供热技术推广提供广阔场景。

三、关键驱动因素3.1政策驱动"双碳"目标（2030年碳达峰、2060年碳中和）是智慧供热发展的最强政策驱动力。供热行业占全国终端能耗约10%，碳排放约占全国总量的7%～8%。通过大数据调度实现节能降碳，是供热行业达成双碳目标的必由之路。此外，国家发改委、住建部持续推进供热计量改革，推行"按用热量收费"机制，倒逼供热企业提升调控精度，为大数据调度技术创造了刚性需求。3.2技术驱动以下技术突破为大数据热力调度提供了可行基础：（1）物联网（IoT）传感器成本大幅下降，使得全网级数据采集的经济可行性显著提升；（2）5G网络覆盖扩展，支持海量供热设备实时在线监测；（3）云计算算力成本下降，使得供热企业能够以SaaS模式使用大数据平台，降低初始投资门槛；（4）深度学习算法在负荷预测场景中的精度不断提升，LSTM、Transformer等模型已在多个实际项目中验证有效。3.3市场驱动（1）能源价格上涨：煤炭、天然气价格波动增加了供热企业的成本压力，节能降耗成为生存刚需；（2）用户需求升级：居民对室内舒适度要求提高，"按需供热"成为基本服务标准；（3）碳交易市场启动：供热企业通过节能改造产生的碳减排量可在碳市场交易，形成额外收益来源，改善了智慧供热项目的投资回报模型。3.4社会驱动（1）城镇化持续推进，新增集中供热面积带来增量市场需求；（2）南方采暖需求兴起，夏热冬冷地区（如长江流域）的冬季采暖需求快速增长，且对智能化、个性化供热服务的接受度高；（3）人口老龄化加剧，老年人对室内温度稳定性要求更高，推动了智能温控服务的普及。

四、主要挑战与风险4.1技术挑战（1）数据质量问题：供热系统数据采集中存在大量缺失值、异常值，传感器精度不足、安装位置不当等问题导致数据可信度低，直接影响大数据模型的预测精度。（2）数据孤岛问题：供热企业的热源、管网、换热站、用户各端数据往往由不同厂家提供，系统互不兼容，数据格式不统一，难以实现全链路数据融合分析。（3）模型泛化能力不足：基于某一城市或某一供热系统训练的负荷预测模型，在迁移到其他城市或系统时，往往精度显著下降，需要大量本地化调参工作。（4）系统安全防护薄弱：供热系统联网后，面临网络攻击风险。2024年某北方城市供热系统曾因网络攻击导致大面积停暖，暴露了行业网络安全防护的短板。4.2市场风险（1）投资回报周期长：一套完整的智慧供热系统改造，初始投资约为每平方米30～80元，投资回报周期通常为5～8年，对中小供热企业构成较大资金压力。（2）商业模式不成熟：当前智慧供热项目以EPC（设计—采购—施工）模式为主，合同能源管理（EMC）模式虽有推广，但受限于节能量认定难、收益分成机制不清晰等问题，规模化推广仍面临障碍。（3）用户付费意愿低：供热作为基本公共服务，用户对"按需供热"的付费意愿较低，限制了个性化供热服务的商业化空间。4.3政策与合规风险（1）标准体系不完善：智慧供热领域国家标准、行业标准体系仍不健全，导致产品质量参差不齐，系统集成缺乏统一规范。（2）供热计量改革推进缓慢：部分地区供热计量价格形成机制不完善，影响供热企业投资智慧供热系统的积极性。（3）数据合规要求：供热数据涉及用户隐私（如室温数据可推测居民在家情况），在《数据安全法》《个人信息保护法》框架下，供热企业数据采集合规成本上升。

五、标杆案例研究5.1案例一：太原市智慧供热平台（同方股份）项目背景：太原市集中供热面积超过1.5亿平方米，是全国最大的集中供热城市之一。2017年，同方节能（同方股份子公司）启动智慧供热平台研发，逐步构建覆盖"源—网—站—用户"全链路的智慧供热系统。核心技术方案：（1）部署超过10万个智能传感器，实现全网数据采集；（2）基于LSTM模型建立热负荷预测系统，预测精度达92%；（3）开发多热源联网调度优化算法，实现5个大型热电厂+12个区域锅炉房的统一调度；（4）用户端推广智能温控阀，实现分户计量和按需调节。实施成效：系统投运后，太原市集中供热系统平均节能率达10.5%，年节约标煤约8万吨，减少CO₂排放约20万吨。用户投诉率下降60%，供热服务质量显著提升。该项目已成为全国智慧供热示范工程。5.2案例二：绥化市智慧供热改造（同方节能）项目背景：绥化市位于黑龙江省，冬季严寒，供热期长达6个月。2021～2022年，在当地政府政策及资金支持下，绥化市全面落地智慧供热系统。核心技术方案：（1）基于室外气温预测的热源调度系统，提前48小时调整热源出力计划；（2）换热站无人值守改造，通过智能调节阀实现二次网水力平衡；（3）建立供热系统数字孪生平台，实现运行工况实时仿真与优化。实施成效：系统投运当年，供热单耗降低7.5%，节约标煤1.4万吨。在2022年疫情期间，智慧供热系统实现了无人化运行，保障了城市供热安全。该案例验证了智慧供热系统在极端情况下的韧性和可靠性。5.3案例三：石河子市源网荷储一体化智慧能源管理平台（天富能源）项目背景：石河子市是新疆重要的工业城市，天富能源是当地主要的供热、供电综合能源服务商。2023～2024年，天富能源联合同方节能，推动传统热力平台升级为源网荷储一体化智慧能源管理平台。核心技术方案：（1）整合电、热、水、气多能流数据，建立统一能源管理平台；（2）利用电储能、热储能设施，实现热电协同调度，提升可再生能源消纳能力；（3）基于大数据分析的负荷预测与源网协调控制，实现系统整体能效最优。实施成效：该项目是"新型智慧供热"的典型实践，验证了源网荷储一体化技术在城市级供热系统中的可行性，为双碳目标下的供热系统升级提供了可复制的技术路径。

六、未来趋势展望基于政策导向、技术演进和市场需求的综合分析，本报告对未来3～5年大数据热力调度领域的发展趋势作出以下预判：6.1技术融合趋势（1）AI大模型垂直应用：通用大模型（如GPT、文心一言）与供热行业知识库结合，将催生专业的"供热大模型"，实现自然语言交互的供热系统运维、故障诊断及调度决策支持。同方股份已启动华知大模型的供热行业垂直应用研发，构建供热领域专属向量知识库。（2）数字孪生规模化应用：随着BIM、GIS、物联网数据的深度融合，数字孪生技术将从当前的示范阶段走向规模化应用，实现供热系统全链路的可视化监控与仿真优化。（3）边缘计算与云计算协同：为满足实时调控的时延要求，大数据热力调度系统将采用"边缘计算（实时控制）+云计算（全局优化）"的协同架构，提升系统响应速度。6.2系统形态演进（1）源网荷储一体化：传统"热源—管网—用户"的单向供热系统，将演进为"源网荷储"双向互动的新型系统，储能设施（蓄热水罐、电储热装置）的加入将大幅提升系统调节灵活性。（2）多能互补系统：供热系统将与电力系统、燃气系统、可再生能源系统深度融合，形成多能互补的综合能源系统。例如，利用风电、光伏的富余电力进行电加热储热，实现可再生能源消纳与供热保障的双重目标。（3）分布式与集中式融合发展：在集中供热管网难以覆盖的区域，分布式清洁供热（空气源热泵、地源热泵）将与集中供热系统协同运行，形成"集中+分布"的混合供热模式。6.3市场格局演变（1）市场集中度提升：具备全链路解决方案提供能力的企业将通过并购、合作等方式扩大市场份额，预计未来5年内CR5将提升至35%以上。（2）跨界竞争加剧：华为、阿里、腾讯等ICT巨头加速布局智慧供热市场，凭借云计算、大数据、AI等技术优势，对传统供热设备制造商形成降维打击。（3）国际化机遇：中国智慧供热技术和装备已具备国际竞争力，"一带一路"沿线国家（如中亚、东欧）的供热系统升级需求将为中国企业带来新的市场空间。6.4政策与标准演进（1）国家标准体系完善：预计2026～2027年，智慧供热领域将出台一批国家标准和行业标准，覆盖系统建设、数据采集、通信协议、安全防护等方面。（2）供热计量改革深化：随着计量技术和大数据分析技术的成熟，按用热量收费的机制将在更多城市推广，为智慧供热创造更完善的市场化环境。（3）碳减排激励政策：供热企业通过智慧供热改造产生的碳减排量，将纳入全国碳市场交易体系，形成稳定的额外收益来源，显著改善项目经济性。

七、战略建议基于上述分析，本报告提出以下战略建议，供供热企业、技术供应商及政府决策部门参考。7.1对供热企业的建议（1）制定分阶段智慧化改造路线图：建议按照"计量先行→管网平衡→热源优化→全系统联动"的路径推进，避免盲目追求"大而全"导致投资浪费。优先在能耗高、投诉多的区域开展试点，验证成效后再规模化推广。（2）加强数据治理能力建设：设立专门的数据管理部门，建立统一的数据标准和管理规范，打通"源—网—站—用户"数据链路，为大数据应用奠定基础。建议参考《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）开展数据治理能力建设。（3）探索多元化商业模式：在传统的EPC模式之外，积极探索合同能源管理（EMC）、供热服务外包、碳资产开发等多元化商业模式，分散投资风险，拓展收益来源。（4）重视网络安全防护：将网络安全纳入智慧供热系统建设的总体规划，建立覆盖设备层、网络层、平台层、应用层的纵深防御体系，定期进行安全评估和渗透测试。7.2对技术供应商的建议（1）加强核心技术自主研发：重点突破高精度负荷预测算法、多能流协同优化、数字孪生引擎等核心技术，形成自主知识产权，提升产品竞争力。（2）推动产品标准化和模块化：开发可灵活配置的标准化产品模块，降低定制开发成本，缩短项目实施周期，提升规模化交付能力。（3）布局AI大模型应用：尽早启动供热行业垂直大模型的研发，构建行业知识库，抢占技术制高点。建议与国内主流大模型厂商（如百度、阿里、科大讯飞）建立合作，加速技术落地。（4）重视信创适配：随着关键基础设施自主可控要求提升，应尽早开展产品与国产芯片、国产操作系统、国产数据库的适配工作，满足信创要求。7.3对政府部门的建议（1