北方某建于2005年的老旧小区，共12栋楼，采用传统集中供暖模式。每年冬季，顶楼与边户居民反映室内温度偏低（常低于18℃），而中间楼层住户却频繁开窗散热（室温超过24℃）。热力公司只能整体调节供水温度，导致系统热损失大、能耗居高不下，且投诉率常年超过30%。物业与热力公司面临平衡温度与成本的巨大压力。
核心矛盾：统一供水温度无法适应建筑朝向、楼层、保温差异带来的个性化热需求，造成“过热”与“过冷”并存，能源浪费显著。
1. 缺乏精细化调控能力：传统系统以楼栋或单元为最小调节单元，无法感知和响应每户的实际温度需求，调节滞后且粗放。
2. 水力失调与热力失衡：管网设计老旧，远端与近端流量分配不均，加剧了不同位置的温差。
3. 依赖人工经验：调度员依据室外天气和经验手动调节总阀，无法实时匹配动态变化的热负荷，响应慢、精度低。
4. 数据孤岛：室温、阀门状态、能耗数据分散，缺乏统一分析平台，难以进行能效评估和优化决策。
通过“物联网感知层 + AI算法决策层”的双层架构，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的智慧供热升级。
在每户安装无线室温采集器，在单元供热入口加装智能调节阀与热量表。通过LoRa或NB-IoT网络，将室温数据、阀门开度、瞬时热量实时上传至云端监控平台。此步骤在非供暖季施工，7-10天可完成全小区部署，建立完整的“感知-执行”闭环基础。
核心是部署我们研发的Adaptive Thermal Balance引擎。算法以“各户室温趋近设定值（如20℃±0.5℃）”为目标，结合未来72小时气象预测、建筑热惰性模型、住户历史用热习惯，实时反向计算出各单元乃至各户入口阀门的最优开度指令，并下发执行。系统每15分钟自动优化一次，实现动态按需分配。
技术要点：算法初期需2-3周学习建筑热特性，随后进入自动运行。平台提供可视化大屏，实时展示全网平衡度、能耗对比及预警信息。
1. 用户体验提升：实现“楼栋均衡、户内恒温”，基本消除过冷过热现象，投诉率预计下降80%以上。
2. 节能降耗显著：通过精准按需供热，避免过量输送，预计降低总供热能耗15%-25%，投资回收期通常在2-3个供暖季内。
3. 管理智能化：变被动响应为主动预测调控，减少人工干预，形成数据驱动的科学运营模式，为后续的碳计量与交易奠定数据基础。
此方案不仅适用于老旧小区改造，也可为新建供暖系统提供高标准智能化起点，是供热行业数字化转型的关键实践。