6月13日至19日是我国第32个全国节能宣传周，今年宣传周的主题是“绿色低碳,节能先行”。工业作为国民经济的支柱性产业，也是能源消耗和尾气排放的主要占比所在。在“双碳”目标下，合理有效的提高工业能源利用率、降低排放成为了国家乃至世界产业发展重点关注方向。在日内瓦国际发明展公布的评选结果中，由我校电子信息与电气工程学部赵珺、王伟、韩中洋、金锋、陈龙等老师研发的项目“工业能源系统多时间尺度预测与智能调度优化技术”一举斩获国际金奖。

赵珺教授团队长期致力于复杂工业过程控制、工业人工智能应用等方向的研究。早在2008年，赵珺教授团队就关注到了工业系统中能源利用方面的诸多问题，并展开由机理、数据、知识混合驱动代替单纯人工调配的相关研究，对能源趋势预测、优化调度等应用技术进行集中攻关，帮助更多企业实现了节能减排、降本增效。从单一时间尺度的点预测到多时间尺度的区间预测，从单个项目的承担到工业企业及园区的普及，从定制化开发到平台化推广，在这个真正服务于工业生产实际的方向上，团队人员进行了长达十几年的钻研。

在生产工艺和设备相对固定的背景下，从人工智能、工业大数据分析这些技术入手，通过模型算法的优化形成解决方案，成为了降低工业能耗排放的可行之法。通过长期现场调研，团队确定了将趋势预测和调度优化作为这项技术的核心，即以预测为基础，优化计算能源平衡调度方案，从而降低人工经验的依赖性和局限性，达到优化效果的同时也能适应企业紧迫需求。

如何将理论付诸实践以达到预期应用效果，是技术人员要攻克的难关。为了提高系统的智能化水平和场景适用性，现场调研是不可忽视的一环，两三个月的实地勘察对于各位老师来说更是“家常便饭”。在反复调研中，搜集整理现场人员提供的信息是件难事，不同对象的经验不同、话术不同，且思维跳跃，这对后续的零散信息甄别及汇总能力要求很高；再将这些信息转化为开发人员所理解的内容，进入计算机处理编辑成软件，也需要很强的整合应用能力。另外，如何面对不同的应用场景、基础设备、能源介质、响应时长等实施相应的预测具体模型建设，以适当的时间尺度给出预测结果；如何提取来自实际运行数据、现场专家经验等多方面的知识并进行合理表达、融合和运用，也需要不断研究突破。为了确保理论在实际操作上的落地，团队中的主要成员基本都有各自专攻的技术，在软件开发好后的一段时间内持续跟进。在实际应用的过程中，团队人员也在对技术不断进行更新迭代，在兼顾大部分工厂的基础需求的同时，也针对各个工厂情况进行查缺补漏。这项技术在实际生产中起到的巨大作用产生了示范效应，进而衍生出了更多企业的强烈需求。

项目闲暇时做好技术积累，项目实施时做好调研应用，团队成员以这样的节奏不断落实，完成了产品的版本迭代，技术日臻成熟。现如今，工业能源系统多时间尺度预测模型的平均精度在90%以上，调度优化技术可为现场节能1.5-2%，相关软件已在十余家工业企业及园区中得到应用。除此之外，团队还牵头承担国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”专项“工业园区多能流综合管控与协同优化”项目，主持或参与多项面向工业系统运行优化的国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划等项目。研究成果也成功应用于生产实际，为企业累计增收节支超10亿元，获得了显著的社会和经济效益，面向国民经济主战场，团队成员们践行“创新科技、服务国家、造福人民”的宗旨。“我们的目标始终是服务于工业实际，企业需要什么、我们就研发什么技术。”项目负责人赵珺老师表示。

当然，对于这项技术的发展，团队成员们还有更多想法。不断推进技术的本地化过程，落实对不同园区的针对性，以达到更好的实际成效；在流程工业上，将业务范围继续拓宽，形成覆盖计划、调度、运行、控制的整体性解决方案，结合实际情况给出更为具体合理的建议；在国家出台的有关双碳方针的指引下，对节能减排加大力度的同时，将研究往“实现绿色低碳转型”方向上倾斜，对钢铁中碳素流等相关部分进一步探索，积极响应国家的生态战略。团队成员将继续扎根于这块技术领域，不断响应工业国民经济主战场的实际需求，推进产品平台化、智能化技术革新，在这条科研道路上笃行不怠、砥砺前行。

内容来源：党委宣传部 新闻中心   

文字作者：林雨芊、于舒雯

编辑排版：肖瑶

责任编辑：周学飞、任亭钰