AI csökkentette az energiafelhasználást egy kínai távhőrendszerben

Közel 400 millió embert szolgál ki a kínai hálózat

Az eredményről Juxihong Julaiti, a China Unicom vezető adatelemzője és az OPTIMA Lab alapító igazgatója beszélt az AI for Good Global Summit 2026 egyik ülésén. A rendezvény szeptember 23-i beszámolója szerint Kína működteti a világ legnagyobb távhőhálózatát, amely csaknem 400 millió embert lát el, mintegy 25 milliárd négyzetméternyi területen.

A rendszer egyes részein a téli átlaghőmérséklet körülbelül mínusz 20 Celsius-fok, a minimum pedig elérheti a mínusz 30 fokot. Julaiti szerint egyetlen tél energiaigénye olyan nagy, hogy az az Egyesült Államokban New York városát több mint egy évtizeden át elláthatná energiával. „Ezért az energiafogyasztás igen jelentős. Már egy kis energiamegtakarítás is jelentős lenne”, mondta a China Unicom szakértője.

A rendszer egyszerre jelez előre és keres hibákat

A bemutatott projekt egy changshai magántávhő-szolgáltató hálózatán fut. A szolgáltató hat hőforrást használ: három erőműből származó hulladékhőt, valamint három saját kazánt, amelyek akkor kapcsolhatók be, ha a visszanyert hő nem elegendő. A hálózat több mint 140 alállomást és hozzávetőleg 60 000 embert szolgál ki.

Az AI-rendszer három feladatot kapcsol össze. Előrejelzi a hőigényt, segít szabályozni a hőellátást, és rendellenességeket keres a hálózatban. A modell az időjárást, a korábbi terhelést, valamint az egyes épületek hőtartó képességét is figyelembe veszi. A rendszer termikus késleltetéssel is számol, mivel egy módosítás hatása hat és tizenkét óra alatt jut el a beltéri hőmérsékletig.

A csapat 340 napnyi, két fűtési szezont lefedő adaton tanította a modellt, majd további 172 nappal ellenőrizte. A forrás a tanítási szakaszra 77 százalékos átlagos abszolút százalékos hibát közöl, miközben az éles működés későbbi eredményei 8 százalék alatti hibaarányt mutatnak.

A hibakeresés két szinten működik. A rövid ciklusú ellenőrzés 30 percenként fut le, és hat, az ügyfél által kiemelt rendellenességtípust vizsgál. Egy külön, 24 órás elemzés a lassabban kialakuló problémák felismerésére szolgál.

Az emberi felügyelet megmaradt

A szolgáltató korábban naponta csak háromszor vagy négyszer módosította kézzel a hőellátást. Ez a beszámoló szerint „cikkcakkos” szabályozáshoz vezetett, amely jelentősen eltérhetett a tényleges igénytől. A túlzott ellátás energiát pazarolt, az elégtelen pedig kellemetlenül alacsony beltéri hőmérsékletet okozhatott.

Az AI fokozatos módosításokat javasol, az alállomások eltérő elhelyezkedését és a különböző adatforrásokat is figyelembe véve. A döntést egy operátor ellenőrzi végrehajtás előtt, a hatását pedig rögzítik a későbbi szabályozás javításához. „Nem váltjuk le az operátorokat. Figyelniük kell a rendszert, és meg kell győződniük arról, hogy a vezérlés megfelelő, így értékesebb döntésekre összpontosíthatnak”, mondta Julaiti.

A teljes fűtési szezonon át, az előző évtől 2026 elejéig működő rendszerben a hőigény-előrejelzés hibája 24, 48 és 72 órás időtávon is 8 százalék alatt maradt. Az áramfogyasztás több mint 10 százalékkal, a hálózat teljes hőigénye 7 százalékkal csökkent. A rendellenesség-felismerés 100 százalékos pontosságot és teljességet ért el, amit Julaiti a jelenleg vizsgált, viszonylag egyszerű hibákkal magyarázott.

A következő cél a teljes hálózat optimalizálása

A jelenlegi megoldás korlátja, hogy a döntések továbbra is egyes alállomások szintjén születnek. Ha például három alállomás egyaránt a rendelkezésre álló energia 40 százalékát kéri, az egyenként indokoltnak tűnő igények együtt már meghaladhatják a hálózat kapacitását.

A következő fejlesztési szakaszban ezért a teljes hálózat globális optimalizálása, valamint a módszer más távhőszolgáltatókra való kiterjesztése kerül előtérbe. A changshai ügyfél a bevezetés támogatására szenzorgyártó vállalatokat vásárolt fel. A csapat emellett nagy nyelvi modellel működő, szakterületre szabott chatbotot fejleszt, amelyen keresztül az operátorok lekérdezhetik a rendszert, és áttekinthetik a meghozott döntéseket.