智慧供热行业数据治理实践与思考
孙晓峰，叶可，崔杨
(中航信数智科技（北京）有限公司，北京市 顺义区 101300)
Practices and Reflections on Data-Governance in Smart Heating Industry
SUN Xiaofeng, YE Ke, CUI Yang
(China TravelSky Digital Technology (Beijing) Co., Ltd., Shunyi District, Beijing, 101300)
ABSTRACT：This paper addresses the data governance challenges faced by the heating network operations of a heating company in Northwest China, proposing a methodology that establishes a unified coding standard system and employs chain-of-thought data annotation technology to enhance the quality of heating production operational data. By integrating advanced technological concepts such as big data and AI, the study analyzes the construction of high-quality datasets covering multiple scenarios including heat sources, operational pipelines, heat exchange stations, end users, and business collaboration at the current stage. Practical results demonstrate that the provision of reliable high-quality datasets serves as the fundamental basis for the application of smart heating mechanism models and artificial intelligence models, facilitating thermal enterprises in improving energy efficiency through model optimization, providing scientific decision support for energy-saving management in thermal production operations, and promoting the digital transformation and intelligent upgrading of heating enterprises.
Key words: smart heating;data governance;chain of thought data annotation; high-quality datasets;
摘要：本文针对西北某热力公司供热管网运行面临的数据治理问题，提出通过建立统一编码标准体系，运用思维链数据标注技术提升供热生产运行数据质量的方法。并结合大数据、人工智能等先进技术理念，分析了当前阶段覆盖热源、运行管网、换热站、热用户端及业务协同等多场景的高质量数据集建设内容。实践表明，可靠的高质量数据集供给是智慧供热机理模型及人工智能模型的应用基础，有助于热力企业通过模型优化提升节能效率，为热力生产运行节能管理提供科学决策支持，推动供热企业的数字化转型和智能化升级。
关键词：智慧供热；数据治理；高质量数据集；思维链数据标注
0 引言
随着智慧城市建设的深入推进，城市基础设施的智能化转型已成为提升城市治理能力和民生保障水平的重要途径。供热系统作为城市基础设施的关键组成部分，其运行效率、可靠性和智能化程度直接关系到民生保障质量和能源利用效率。在这一背景下，构建统一标准、自主可控、安全可靠的数据基础设施，已成为推动热力行业数字化转型和智能化升级的关键支撑。
当前，我国供热行业正处于从传统经验管理向数据驱动决策转变的重要转型期。这一转型不仅涉及技术层面的革新，更关乎行业发展模式和治理体系的深刻变革,在供热行业的具体实践中，这意味着需要建立覆盖热源、运行管网、换热站、热用户端及业务协同的全链条数据治理体系。以西北地区某热力公司（以下简称A公司）为例，该公司作为区域重要的供热企业，运营管理着1300多公里供热管网，服务热用户70余万户，供热面积约8000万平方米。如此庞大的供热系统在运行过程中产生了海量的运行数据，由于传统的数据管理方式面临着数据质量参差不齐、标准不统一、共享流通困难等诸多挑战。这些问题严重制约了数据价值的充分发挥，也影响了供热系统的运行效率和智能化水平提升。
智慧供热的发展依赖于高质量数据的支撑，高质量数据集建设在供热行业数字化转型中具有基础性地位。机理模型和人工智能模型的应用需要可靠的数据输入，而数据集的优劣直接决定了模型预测的准确性和实用性。通过系统化的数据治理，能够支撑供热系统的优化运行和智能决策，实现精准供热和节能降耗的目标。
本文基于A公司的实际案例，深入探讨智慧供热行业在数据治理方面面临的关键挑战，提出通过建立统一编码标准体系、运用思维链数据标注技术提升数据质量的方法路径，分析高质量数据集建设的具体内容和实施效果，以期为供热行业的数字化转型提供理论参考和实践借鉴。研究成果对于推动供热行业智能化升级、提升能源利用效率、保障民生供暖质量具有重要的理论价值和现实意义。
1 智慧供热数据治理问题分析
在我国西北地区，冬季供暖周期长、气候条件复杂、负荷波动显著，热力管网的运行数据管理面临诸多挑战。以A公司实践为例，数据管理问题主要表现在以下几个方面:
1.1 数据质量问题突出
在A公司运营的庞大供热系统中普遍存在传感器采集数据缺失、异常和不一致问题。同时，由于设备老化、环境干扰等因素，热源温度、压力、流量等关键运行参数数据采集不完整，部分老旧设备缺乏关键参数监测能力，导致数据质量难以保障。多套热网SCADA监控系统、能源管理系统等应用系统之间数据标准不统一，产生和使用的数据不一致、不准确，难以开展深入的对标分析和决策支持。
1.2 编码体系不统一
A公司在多年的信息化建设过程中，形成了多套业务应用系统，但各系统间设备标识缺乏标准化管理。热源、换热站、管网等核心设备在不同系统中采用不同的编码规则，导致数据整合困难，无法实现设备全寿命周期的统一管理。这严重制约了数据的共享和协同利用，增加了数据治理的复杂度。
1.3 信息孤岛现象严重
A公司已建系统包括热网SCADA监控系统、能源管理系统、热计量管理系统、智慧管理平台等，但这些系统之间未实现有效集成，形成了严重的信息孤岛。热源数据、管网数据、用户数据分散在各个应用系统中，缺乏有效整合，难以形成统一的数据视图，影响了企业对供热系统运行状态的全面掌握和精准调控。
1.4 通讯协议多样化
在A公司的实际运营中，多热源数据采集采用不同的通讯协议，包括Modbus、OPC、BACnet等多种工业通讯协议，这种协议多样化增加了系统集成的复杂度。不同厂商设备采用不同的通讯标准，导致数据采集系统需要支持多种协议转换，增加了系统维护成本和数据采集的不稳定性。
1.5 机理模型精度不足
A公司的供热系统覆盖属地六区一县，区域气候差异大、负荷波动显著，传统热力管网机理模型存在明显的局限性，模型在参数辨识、工况适应性方面存在不足，导致故障预警滞后，无法满足智慧供热对精准预测和实时调控的需求，难以适应复杂工况变化。
2 智慧供热数据治理建设思路
2.1 建立完善统一的数据标准
在数据集建设过程中，需要遵循统一的数据标准和编码规范。A公司通过全域的数据治理完成的公司级数据标准编制，包括数据分级分类管理、数据统一编码定义、数据质量管理等内容，为高
质量数据集建设提供了标准化支撑。同时，建立了完善的数据质量控制机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性，为智慧供热系统的可靠运行和优化决策提供可信的数据基础。
2.2 运用思维链标注技术提升数据质量
思维链标注技术是一种结合人工智能与领域知识的智能化数据治理方法，其核心在于通过构建数据间的逻辑链条，实现缺失数据的智能补全和异常数据的自动修正。在热力管网运行数据治理中，该技术通过标注缺失模式与机制、实施差异化标注策略、开展多重标注验证等环节，构建完整的数据质量优化闭环。在A公司的具体实践包括以下方面：
首先，在数据缺失处理方面，运用思维链标注技术能够有效应对热力管网运行数据中普遍存在的随机缺失和非随机缺失问题。对于传感器临时故障导致的随机数据缺失，经过参数设计可自动触发均值/中位数填充或线性插值；对于特定工况下数据采集中断等非随机缺失，则采用基于KNN算法的相似样本标注或结合热力学原理的机理约束标注方法进行智能补全。
其次，在数据异常检测与修正方面，思维链标注技术通过构建参数间的逻辑关联链条，能够有效识别和修正异常数据。例如，当供水温度与回水温度的逻辑关系异常时，系统会自动标注异常记录，并基于历史正常运行数据或物理机理模型进行修正。
这种基于逻辑链条的异常检测方法，相比传统的统计异常检测具有更高的准确性和实用性。
2.3 建立数据质量控制机制
为确保思维链标注技术的有效实施，需要建立完善的质量控制机制。这包括制定统一的标注规范，明确不同类型数据缺失的判定标准；建立交叉审核机制，由多专家交叉验证标注结果；利用预标注技术降低人工标注负荷；以及监控填补后数据分布变化，避免引入系统性偏差。A公司在数据治理过程中建立的认责管理机制和考核机制，为思维链标注技术的规范化实施提供了制度保障。
3 智慧供热高质量数据集建设场景
基于A公司的实际运营情况，智慧供热行业在"源、网、站、户"四大运行场景中具有丰富的高质量数据集建设需求，这些数据集的建设对于推动供热企业数字化转型和智能化升级具有重要意义。具体建设场景如下：
3.1 热源高质量数据集建设场景
在热源管理场景中，高质量数据集建设主要围绕热源设备的运行状态监测和能效优化。A公司运营着近200座锅炉房，需要构建包含热源ID、热源编码、热源名称、设计供水温度、设计回水温度、供水温度、回水温度、供水压力、回水压力等关键参数的标准化数据集。通过建立热源设备全寿命周期运行数据库，记录锅炉效率、燃料消耗、排放指标等数据，为热源能效优化和故障预测提供数据支撑。特别是针对燃气调峰锅炉房集群，需要构建包含负荷响应特性、启停优化策略、多热源协同运行等维度的专业数据集，支撑清洁供暖与民生保障的重要使命。
3.2 运行管网高质量数据集建设场景
运行管网作为供热系统的输送通道，其数
据集建设具有特殊重要性。A公司供热管网（其中一次供热管网近450公里，庭院管网近900公里）需要构建包含管网拓扑结构、水力特性、热力特性等多维度的综合数据集。具体包括供水网阻力参数、回水网阻力参数、管网材质、敷设年限、维护记录等静态数据，以及瞬时供水流量、累计供水量、瞬时回水流量、累计回水量、瞬时热量、累计热量等动态运行数据。这些数据的标准化采集和治理，为管网水力平衡分析、热损失计算、故障定位等应用提供基础支撑。
3.3 换热站高质量数据集建设场景
换热站作为热网与用户端的连接枢纽，其数据集建设关系到整个供热系统的调节精度和能效水平。A公司管理的1300余座换热站需要构建统一的运行监控数据集，包括换热器效率、水泵运行状态、阀门开度、二次侧供回水参数等关键指标。通过建立换热站运行特性数据库，记录不同负荷工况下的调节特性、能耗特性、故障模式等数据，为站级智能化调控和能效优化提供数据基础。特别需要关注换热站的调节滞后性、冷热不均等问题，构建相应的诊断和优化数据集。
3.4 热用户端高质量数据集建设场景
热用户端作为供热服务的最终环节，其数据集建设直接关系到供热质量和用户满意度。A公司服务的70余万户热用户需要构建包含室内温度、用热行为、供热质量投诉等多维度的用户数据集。通过热计量管理系统采集的用户用热量数据，结合室外温度、建筑保温特性等环境数据，构建用户供热需求预测模型所需的数据集。同时，需要建立用户满意度评价数据集，包括室温达标率、投诉处理时效、服务响应速度等指标，支撑供热服务的精细化管理和持续改进。
3.5 业务协同数据集建设场景
除了各场景内部的数据集建设，还需要构建跨场景的协同数据集，实现"源-网-站-户"全链条的数据贯通。这包括热源负荷与管网输送能力的匹配关系数据集、换热站调节与用户需求响应的协同关系数据集、多热源协同调度与全网优化运行的综合数据集等。
4 数据治理效果与展望
高质量数据集是支撑智慧供热机理模型和人工智能模型应用的前提条件。A公司通过数据治理构建的感知-分析-决策-执行闭环赋能体系，正是建立在高质量数据基础上的智能化运维模式。
A公司运营的1300多公里供热管网、70余万热用户每天产生海量的运行数据，这些数据经过治理和标准化处理后形成的优质数据集，为供热系统的优化运行、故障预测、负荷调节等智能应用提供可靠的数据输入，A公司基于高质量数据的故障预测模型能够更早地发现设备异常并解决问题，对供热大网、换热站等环节的设施设备调节进行更精准、更快捷的控制，显著提高了供热效率和质量，尤其在故障预测与诊断中起到关键作用，逐步推进被动维修向预测性维护的转变。
综上所述，结合人工智能技术的数据治理方法为智慧热力管网运行提供了可靠的数据基础，支撑了供热系统的精准调控、故障预测和节能运行，是推动供热企业数字化转型和智能化升级的关键支撑。
参考文献
无
作者简介：
孙晓峰(1982)，女，硕士研究生，经济师 主要从事人工智能、大数据在智慧供热领域的应用研究
叶可(1977)，男，高级工程师，人工智能、大数据技术 绿色数据中心建设.
崔杨(1988)，男，工程师，主要研究方向为 智慧供热、数据治理
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