时链科技接入DeepSeek构建供热领域大模型 30秒精准诊断热力失衡

日前,国内“AI+双碳”领域领军企业时链科技宣布,其自主研发的AIoT智能云控平台已全面接入国产开源大模型DeepSeek。通过混合专家微调(MoE)技术与LoRa通信参数的深度适配,时链科技成功构建供热垂直领域大模型,推动智慧供热系统实现全流程智慧决策。

时链科技结合供热行业know-how与DeepSeek R1 模型相结合,采用混合专家微调技术(MoE)与 LoRa参数高效适配,成功打造出形成供热垂直领域大模型。这一模型与AIoT智慧供热系统深度融合,彻底解决了传统供热行业长期面临的热网失衡、调控滞后、故障响应慢等难题。

城区级供热垂直领域大模型

基于DeepSeek R1大模型的AIoT智慧供热系统,汇集了超过2万个物联网传感监测点和205个换热站的GIS地理坐标数据,能够在30秒内完成供热系统的全链路智能诊断。其核心功能包括:

精准识别热力失衡区域

系统能够快速定位管网中的热损异常区域,帮助运维人员第一时间发现问题所在,避免因热力分配不均导致的用户投诉和能源浪费。

智能评估设备健康状态

系统通过对泵站、换热器等核心设备运行状态的智能评估,预测潜在故障风险,并自动生成包含设备参数调整建议的维护方案,确保供热系统的稳定运行。

优化热源负荷分配

系统可以根据不同区域的实际供热需求,动态调节热源负荷分配,从而实现能源的高效利用。这不仅提升了供热舒适度,还显著降低了能耗成本。

主动管理与高效运维

通过实时监测与数据分析,模型能够指导供热设备提前做出调整,变被动响应为主动管理,大幅提高运维效率。

借助该模型的智能算法,供热系统可以根据不同区域、不同时间段的实际供热需求,实现动态调节。通过对大量历史供热数据以及实时环境数据的分析,模型能够预测不同区域的供热需求变化,从而指导供热设备提前进行调整。这不仅提高了供热的舒适度,还能有效避免能源的浪费。同时,在设备故障预测方面,模型也发挥着重要作用。通过对供热设备运行数据的实时监测与分析,能够提前发现潜在的故障隐患,及时进行维护,保障供热系统的稳定运行。

AI供热运维助手

除了供热垂直领域大模型,时链科技还推出了基于DeepSeek的AI供热运维助手,为供热领域提供专业可靠的智能问答服务。用户只需输入问题,大模型便会结合供热系统的实时运行数据与历史处置记录,调用内置的“问题-决策-结果”三元组运维知识库,生成有据可依的专业解决方案,助力供热运维效率全面提升。

依托DeepSeek大模型的强大能力,时链科技现已完成包括供热系统智能诊断、供热运维助手以及知识智能问答等场景落地。未来,时链科技将继续深耕AI+双碳领域,推动大模型赋能更多场景应用,构建覆盖全业务链条的智能化应用体系。