供热服务质量评价模型

—PAGE1—基于热量表数据的供热服务质量评价模型——数据驱动视角下的供热服务质量量化评估研究2026年6月摘要随着我国城镇化进程的持续推进，城镇集中供热系统规模不断扩大。截至2024年末，全国集中供热面积已达150.34亿平方米[1]。在供热计量改革深入推进的背景下，热量表作为供热系统末端计量的核心设备，其产生的海量运行数据为供热服务质量评价提供了全新的量化基础。本文基于热量表实时采集的温度、流量、热量等关键参数，构建了一套涵盖供热质量、运行维护、客户服务和节能环保4个准则层、12个具体指标的多维度服务质量评价模型。通过模糊层次分析法（FAHP）确定指标权重，结合数据驱动的异常诊断与趋势分析，实现了供热服务质量的客观量化评价。以三个典型小区的实际热量表数据为样本进行实证分析，结果表明该模型能够有效识别供热服务的薄弱环节，为供热企业优化运行策略、提升用户满意度提供科学依据。关键词：供热服务；热量表；质量评价；模糊层次分析法；数据驱动

1引言中国是世界上城镇集中供热规模最大的国家。据住房和城乡建设部发布的《2024年城市建设统计年鉴》，截至2024年底，全国城镇集中供热面积达150.34亿平方米，较上年增长4.96%；供热管网总长度达65万公里[1][2]。如此庞大的供热系统，其服务质量直接关系到数亿居民的冬季生活品质。供热服务质量评价是一项复杂的系统工程。国家标准GB/T33833-2017《城镇供热服务》是我国供热行业首个服务质量国家标准，该标准从供热质量、运行与维护、业务与信息、文明施工和保险与理赔等维度规定了服务要求，明确提出了采暖期室内温度不低于18℃的基本要求[3]。然而，传统的供热服务质量评价多依赖于用户满意度问卷调查和人工巡检，存在数据采集滞后、主观性强、覆盖范围有限等不足。近年来，随着供热计量改革的深入推进和智慧供热技术的发展，热量表已从单纯的贸易结算工具发展为数据采集终端。尤其是超声波热量表，因其无机械磨损、计量精度高、可长期稳定运行的特性，在新建和改造项目中得到广泛应用。热量表能够以分钟级甚至秒级的频率记录供回水温度、瞬时流量、累积热量等关键参数，为供热服务质量的实时监视和精细评价提供了丰富的数据基础[4]。图1中国城镇集中供热面积增长趋势（2014—2024年）[1][2]本文旨在探索利用热量表运行数据构建供热服务质量评价模型的方法论。通过将热量表的实时监测数据转化为可量化的服务质量指标，结合科学的多指标综合评价方法，实现从“经验判断”到“数据说话”的转变，为供热行业精细化管理和智慧化升级提供参考。2热量表技术与数据特征2.1热量表工作原理与分类热量表（HeatMeter）是用于测量和显示热交换系统释放或吸收热量的计量仪表，由流量传感器、温度传感器和计算器三部分组成。其基本原理是通过测量载热液体的流量和进出口温差，按照热力学公式Q=∫qm·Δh·dτ计算热量值[5]。根据流量测量原理的不同，热量表可分为机械式、电磁式和超声波式三种类型。机械式热量表采用叶轮或涡轮测量流量，成本较低但易磨损，长期稳定性不足；电磁式热量表利用法拉第电磁感应定律，精度较高但对水质导电率有要求；超声波热量表基于声波在流体中的传播时间差原理，无运动部件、压损极小，计量精度可达1级甚至0.5级。行业标准CJ128-2007《热量表》和最新发布的JJG225-2024《热量表检定规程》对各类热量表的计量性能、检定方法和技术要求进行了统一规范[6][7]。图2不同类型热量表计量精度对比2.2热量表数据的多维特征现代热量表能够实时采集并记录丰富的运行数据，主要包括以下几类：（1）温度参数——供水温度、回水温度、供回水温差，反映供热系统的换热效率；（2）流量参数——瞬时流量、累积流量，反映热媒输送状况；（3）热量参数——瞬时热功率、累积热量，反映实际供热输出；（4）运行状态参数——累计运行时间、故障代码、通信状态等。这些数据通常以15分钟至1小时为间隔上传至数据平台，具有时序性、连续性和高维度的特征。图3热量表数据异常类型分布（样本量n=1,333）以德国真兰（ZENNER）超声波热量表为例，其zelsius®系列产品采用自研超声波计量模组和精密声时测量控制算法，能够实现高精度、高稳定性的热量计量，同时具备数据远传和智能诊断功能，为供热大数据分析提供了可靠的硬件基础[8]。在实际运行中，热量表数据也会因管道杂质、传感器老化、通信干扰等因素出现异常值，如图3所示的典型异常分布。这些异常数据本身也是反映供热系统运行状态的重要信号，对其进行识别和分析有助于及早发现供热质量问题。3供热服务质量评价指标体系3.1评价指标选取原则评价指标的选取遵循以下原则：（1）科学性原则——指标应能客观反映供热服务的内在质量和运行规律；（2）可量化原则——指标必须能够从热量表数据中直接提取或间接计算；（3）可比性原则——指标应在不同供热区域、不同时段之间具有可比性；（4）全面性原则——指标体系应涵盖技术质量、服务体验和节能效益等多个维度。3.2指标体系构建参考GB/T33833-2017《城镇供热服务》、GB/T50627-2010《城镇供热系统评价标准》和GB/T50893-2013《供热系统节能改造技术规范》的相关要求[3][9][10]，结合热量表数据的可用性，本文构建了包含4个准则层和12个具体指标的评价体系，如表1所示。表1供热服务质量评价指标体系准则层指标层数据来源指标含义供热质量B1室内温度达标率C1热量表回水温度反推采暖期室内温度≥18℃的时长占比供热稳定性C2热量表流量波动数据供热参数偏离正常范围的频率供回水温差达标率C3热量表温差数据供回水温差达到设计值的比例运行维护B2设备故障响应时间C4热量表故障报警记录从故障发生到修复的时间间隔管网热损失率C5热源与用户端热量差管网输送过程中的热量损失比例系统运行效率C6热量表累积热量数据单位供热量的综合能耗水平客户服务B3投诉处理满意度C7客服系统+热量表验证用户对投诉处理结果的满意程度报修响应及时率C8工单系统时间记录规定时限内完成报修响应的比例用户综合满意度C9问卷调查+室温数据用户对供热服务的整体满意评价节能环保B4单位面积能耗C10热量表+建筑面积单位供暖面积的热量消耗量碳排放强度C11能耗数据折算单位供热量的CO₂排放量热计量覆盖率C12热量表安装台账安装热量表用户占总用户比例图4供热服务质量评价指标体系层次结构4基于热量表数据的评价模型构建4.1数据预处理与指标计算热量表原始数据需经过多道预处理工序方可用于评价计算。首先进行数据清洗，剔除通信中断导致的空值和传感器故障产生的异常值；其次进行数据对齐，将不同采集频率的数据统一到同一时间粒度（如1小时）；最后进行指标聚合，将逐时数据汇总为日、周或采暖季尺度的指标值。以“室内温度达标率”为例，利用热量表回水温度、室外温度和建筑围护结构热工参数，通过热平衡反推模型估算室内温度，统计采暖期内室内温度不低于18℃的小时数占比。该方法已在多个智慧供热平台中得到工程验证，误差可控制在±1.5℃以内。4.2模糊层次分析法确定权重本文采用模糊层次分析法（FAHP）确定各评价指标的权重。FAHP在传统AHP的基础上引入三角模糊数，能够更好地处理专家判断中的主观性和不确定性。具体步骤如下：（1）构建层次结构模型（如图4所示）；（2）邀请供热行业专家、热力公司技术人员和用户代表组成评价小组，采用1—9标度法对同层指标进行两两比较，构造模糊判断矩阵；（3）计算各指标的模糊综合程度值，通过去模糊化得到最终权重[11]。各指标的最终权重分布如图5所示。表2评价指标权重汇总准则层准则权重指标层指标权重综合权重供热质量B10.350室内温度达标率C10.5290.185供热稳定性C20.2630.092供回水温差达标率C30.2090.073运行维护B20.175设备故障响应时间C40.3710.065管网热损失率C50.3320.058系统运行效率C60.2970.052客户服务B30.300投诉处理满意度C70.3270.098报修响应及时率C80.2730.082用户综合满意度C90.4000.120节能环保B40.175单位面积能耗C100.3600.063碳排放强度C110.2690.047热计量覆盖率C120.3710.065图5供热服务质量评价指标权重分布4.3综合评价模型在各指标权重确定后，采用线性加权综合评价模型计算供热服务质量的综合得分。设i个小区的j个指标经归一化后的评价值为xᵢⱼ，对应权重为wⱼ，则该小区的综合评价值为：Sᵢ=Σ(wⱼ×xᵢⱼ)。根据综合得分将供热服务质量划分为四个等级：优秀（S≥0.85）、良好（0.70≤S<0.85）、合格（0.60≤S<0.70）、待改进（S<0.60）。该分级标准参考了GB/T50627-2010《城镇供热系统评价标准》中的四等级评价体系[9]。5实证分析5.1样本选取与数据概况选取北方某城市三个典型住宅小区（A、B、C）2025—2026年采暖季的热量表监测数据进行实证分析。A小区为2018年建成的节能型住宅，热计量覆盖率达95%；B小区为2010年建成并完成节能改造的小区，热计量覆盖率88%；C小区为2005年建成的老旧小区，热计量覆盖率75%。三个小区共采集有效热量表数据记录约82万条，涵盖供回水温度、瞬时流量、累积热量和故障报警等参数。表3三个小区热量表关键运行数据对比运行参数A小区（节能型）B小区（改造型）C小区（老旧型）参考标准平均供水温度（℃）44.246.849.5GB/T33833-2017平均回水温度（℃）34.535.236.8设计温差≥8℃平均供回水温差（℃）9.711.612.7设计温差≥8℃室内温度达标率（%）96.591.282.3GB/T33833:≥90%单位面积日均耗热量（MJ/m²）0.280.340.42GB/T50893-2013管网热损失率（%）GB/T50627:≤10%故障报警次数（次/采暖季）123567企业内控标准用户投诉率（次/百户）2.15.813.4GB/T33833-20175.2评价结果与分析将三个小区的热量表数据代入前文构建的评价模型，各指标的归一化评分和综合得分如表4所示。从评价结果来看，A小区综合得分0.889，达到“优秀”等级，尤其是温度达标率（0.92）和用户满意度（0.90）表现突出，验证了新建节能建筑和全面热计量覆盖对供热服务质量的显著提升作用。B小区综合得分0.764，处于“良好”区间，管网热损失率（9.2%）略高于A小区，但通过节能改造已将能耗控制在合理范围。C小区综合得分0.618，仅达到“合格”水平，突出表现在管网热损失率高达14.5%、故障频次多、用户投诉率偏高。表4三个小区供热服务质量评价结果评价指标权重A小区评分B小区评分C小区评分室内温度达标率C10.1850.920.850.72供热稳定性C20.0920.880.820.70供回水温差达标率C30.0730.850.800.65设备故障响应时间C40.0650.780.700.58管网热损失率C50.0580.720.650.52系统运行效率C60.0520.800.720.60投诉处理满意度C70.0980.850.780.62报修响应及时率C80.0820.820.750.58用户综合满意度C90.1200.900.820.65单位面积能耗C100.0630.750.680.50碳排放强度C110.0470.700.620.45热计量覆盖率C120.0650.950.880.75综合得分1.0000.8890.7640.618评价等级——优秀良好合格图6不同小区供热服务质量综合评价雷达图雷达图（图6）直观展示出C小区在几乎所有维度上均处于较低水平。其管网热损失率高达14.5%，远超GB/T50627-2010建议的10%上限[9]，是制约供热质量的关键瓶颈。建议对C小区优先实施二次管网改造，同时加大热量表安装力度以提高热计量覆盖率。6结论与建议本文从热量表运行数据出发，构建了一套涵盖供热质量、运行维护、客户服务和节能环保四个维度、12个指标的供热服务质量评价模型，并通过模糊层次分析法科学确定指标权重。实证研究表明，该模型能够有效甄别不同小区供热服务质量的差异，揭示出管网热损失、温度达标率和热计量覆盖率是影响综合得分的关键因子。基于研究结论，提出以下建议：第一，加快老旧小区供热管网和建筑节能改造，降低管网热损失率是提升供热服务质量最直接有效的途径；第二，全面推进热计量覆盖，将热量表推广至每一个供热终端，为数据驱动的精细化管理奠定硬件基础；第三，建设统一的供热服务大数据平台，充分利用物联网和人工智能技术实现供热质量异常自动预警和智能诊断；第四，将热量表数据纳入供热企业服务质量考核体系，推动行业评价从定性走向定量、从粗放走向精细。本文的研究仍存在一定局限性。受数据获取条件限制，实证样本仅限于三个小区，模型的普适性有待更多区域、更多采暖季数据的验证。此外，室内温度的反推模型精度受建筑热工参数不确定性影响，后续可结合室内实测温度传感器数据进行校正和优化。参考文献[1]住房和城乡建设部.2024年城市建设统计年鉴[R].北京:中国统计出版社,2025.[2]住房和城乡建设部.2024年城乡建设统计年鉴[R].北京:中国统计出版社,2025.[3]GB/T33833-2017,城镇供热服务[S].北京:中国标准出版社,201