NB-IoT全稱為窄帶物聯網協議，在華為的推進下，于2016年6月，在3GPP正式凍結，確立了協議標準。

NB-IoT具備四大特點：

廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的網絡增益20dB，相當于提升了100倍覆蓋區域的能力；

具備支撐連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；

更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；

更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。

為什么智慧供熱應用選擇NB-IoT？

我國北方城鎮供熱被稱為區域供熱或者集中供熱，即在人口密集區，建設覆蓋一定居住人口的熱力管網以及支撐該人群取暖熱負荷的集中熱源。以水為載體，將熱源生產的熱沿著熱力管網輸送至各個居住小區，而在小區內建設獨立的二次網循環系統，通過換熱機組將熱力主管網的熱交換至二次網，通過二次網在住宅中的循環散熱，保證住戶室內在寒冷的冬季保持溫暖舒適，從而將熱源生產的熱消費掉。因此，城鎮供熱系統有兩大特點：供熱系統網絡化、覆蓋人口密集區。這兩大特點，決定了城鎮供熱系統在信息化過程中非常適用基于運營商的物聯網絡。即NB-IoT協議。

運營商的蜂窩網絡覆蓋了全球超過50%的地理面積，90%的人口，是一張覆蓋最為完整的網絡。因此，基于運營商的物聯網協議非常適合包括城鎮供熱在內的城市公共事業服務的信息化建設。

圖片來源：瑞典Nxity

當前，5G作為我國國家戰略，5G網絡的建設走在世界各國之前，三大運營商已經完成NB-IoT協議在現有4G網絡中的部署，全國范圍內已經可以商用。而在5G網絡中，本身就包含NB-IoT協議。因此可以說，在中國，基于NB-IoT協議的物聯網，已經完全可以商用。

NB-IoT云控閥在智慧供熱中如何應用

在城鎮供熱若干年的信息化進程中，換熱站自控以及熱力管網的水力計算一直是核心業務系統。系統管理控制的思路是熱源的負荷預測，以及一次管網的熱負荷分配。而隨著智慧供熱概念的提出，以及互聯網、大數據、云服務等新技術的推動，城鎮供熱企業作為傳統工業生產企業，已經可以改變看天生產的粗獷管理方式，通過信息化系統，物聯網技術，熱消費側的各種設備數據采集精確把握用戶用熱需求，通過實時控制設備來實現真正意義上的按需供熱，達到二次網水力平衡調節，減少過量供熱的浪費現象，不但能夠大幅節能，而且為北方城市的冬季減霾做出貢獻。

基于末端控制的調節思路如下圖：

過量供熱：頂底邊用戶用熱需求不同，供熱不均

解決方案：通過智能云控閥(NB-IoT)調節達到用熱平衡，按需供熱。

智能云控閥作為末端能效調節設備，不僅僅能夠節能增效，相當程度上也能夠提升供熱公司針對熱用戶的服務功能，在實現更精細的用戶管理基礎上，最大限度地減少人力成本。

服務更專業

智能云控閥不僅僅具備流量調節功能，同時采集熱用戶回水溫度，結合熱用戶所在換熱站的運行數據，例如二次網供溫、循環泵運行頻率，二次網供壓等數據，在云端進行運算，讓運維人員更了解用戶，了解熱用戶的實時用熱情況，從而提升熱用戶的體驗和感受。

管理更規范

智能云控閥同時具備鎖閉閥的一切功能，因此，與供熱公司的繳費系統、客服系統結合，可以通過云控閥實現更精細，更規范的管理。例如對于欠費用戶，可以通過閥門限制熱用戶的用熱，控制室溫，達到催繳的目的。對于報停用戶，可有效的關斷熱供給，進一步減少熱浪費。

運維成本更低

智能云控閥作為一個物聯網設備，基于運營商網絡，保持永久連接狀態，運維人員通過Web，手機APP隨時可以到達該設備。從而大大減少運維人員跑用戶、跑站、與用戶當面溝通等高運維成本。

智慧供熱給供熱行業帶來的變革

所謂智慧供熱，即利用當今先進的互聯網+、物聯網、大數據、云服務等產品技術，改變傳統供熱企業粗放的生產及管理運營方式，提高能源利用效率，實現數據支撐下的按需供熱，大大減少過量供熱等能源浪費。要知道，我國北方城市一個冬天的供熱能源消耗，和英國全國一年所有能源消耗相當。只有熱用戶用熱、供熱企業供熱更精細、更智慧，讓每一份熱發揮價值，我們才能真正建設節約型社會，才能讓人們享受冬日溫暖的同時，還大家青山綠水。

如何利用物聯網、云服務、大數據等先進技術，我們認為，首先，要改變供給側節能的思路，從末端控制著手，每棟建筑的建筑年代、建筑特性、節能保溫效率、每戶家庭的面積、朝向、用熱習慣等都不相同，因此，必須對每戶家庭熱供給進行調節控制，才能真正實現按需供熱，不浪費每一份熱。而當前的物聯網技術，云服務技術，為我們實現真正的智慧供熱提供了可能。

每一戶家庭的入戶管道上加裝基于NB-IoT協議的智能云控閥，每個智能閥都通過運營商網絡連接云端，向云端調度控制服務上傳數據，并響應指令，進行用熱調節。根據該家庭的面積、朝向、天氣影響、甚至用戶行為習慣等參數，根據用戶實際用熱需求實時調節家庭用戶的熱供給，讓用戶在滿足室內舒適恒溫的基礎上充分節能。

由于供熱系統的時延特性及網絡化特征，末端進行調節后，對應的二次網系統，換熱站各個設備也需要實時隨動，即換熱站也需要根據小區實際用熱從一次管網取熱，一次管網熱供給通過換熱站中的一次網電動調節閥門完成，由智慧供熱平臺通過云端向換熱站中的控制系統下發指令，完成調節。一次管網中的每個小區，即每個換熱站根據實際用熱需求調節后，參數繼續向上反饋，由云端智慧大腦通知熱源生產系統(DCS)，這樣，熱源系統得到的生產負荷是最接近實際需求，具有實時數據支撐的精確調度目標。通過整個云端智慧大腦對于完整供熱網絡環節的實時調節和調度。完成智慧的按需供熱。如下圖：

隨著物聯網設備在城鎮供熱領域的普及，以及城鎮供熱智慧大平臺的建設，未來城鎮供熱必將發展成為一個智慧的、全覆蓋的、實時可控的、高效節能的城市公共事業服務網絡。一個連接整個管網設備，連接所有運維人員、管理人員、決策人員的智慧大系統。

智慧供熱發展路線圖

城鎮供熱作為一個高度復雜的大延時系統，僅僅依靠系統各個環節的人力經驗實現智慧化管理是很難的。因此，大數據及AI(神經網絡及機器學習)將會發揮巨大作用。

基于物聯網、云服務等技術，我們能夠實現城鎮供熱系統的實時監測與控制，那么，如何讓系統更智慧，就需要更多的數據積累，需要大數據與機器學習等AI技術的應用。例如對于熱用戶的室溫推測，對于熱用戶室溫影響的因素很多：

戶內供熱數據：戶型、面積、朝向、采暖方式(地熱、)回水溫度等

相鄰用戶數據：左鄰、右鄰，及上下相關熱用戶的戶內數據

小區建筑數據：小區所在維度、小區入住率、建筑外墻保溫數據等

氣象信息：歷史溫度數據、實時溫度數據、天氣預報數據，陰晴日照數據、風速等

可以看到，以上多種數據對建筑用熱需求均有影響。因此，引入大數據及AI技術應用是非常必要的。智慧供熱系統需要不斷的積累、完善，通過對系統內各種歷史數據、天氣變化、以及不同建筑用熱特征等積累數據進行自學習，建立相應的模型，采用機器學習的優化算法，不斷完善，讓系統更智慧。

實際上，大數據技術應用并不是只應用于數據大，而是需要滿足以下兩個條件：

數據在一定的范圍內足夠完整

小區供熱二次管網涉及到的換熱站、機組、樓前設備、戶內設備監控數據，熱用戶繳費數據，熱用戶戶型、面積、朝向以及居住人口等用熱數據等組成了一個完整的供熱、用熱系統，并且我們現有的技術手段，能夠收集和獲得這些數據。

數據能夠持續不斷產生

城鎮供熱系統中，各個設備的數據是具備生長性的，這些設備上的數據源源不斷地生成，而且不僅是物聯設備數據，系統中運維人員的行為數據，決策人員的操作數據等，都會進入云平臺進行數據復用，產生價值。(攬月云平臺僅數千個換熱站設備數據，18-19采暖季數據記錄突破100億條)

因此，城鎮供熱系統完全具備大數據的應用基礎，而作為一個綜合性、復雜的、具備顯著時延特點的大數據系統，基于大數據的AI技術，即神經網絡與機器學習，將會在這個領域大展身手。讓系統中的每個閥門、每個泵等受控設備的每一次調控，背后都是通過AI學習過的虛擬專家的智慧決策，這才是真正意義上的智慧供熱。

我們期待大數據及AI技術能夠在城鎮供熱及其他社會公共事業服務領域廣泛應用，通過先進技術的應用，降低社會綜合成本，為建設真正節約型城市和社會出力。