人工智能驱动工业余热回收的落地实践

AI 驱动余热回收

工业余热回收的难点在波动与匹配。人工智能通过预测产热与用热曲线，优化储热与切换策略，提升回收率，把废热变成收益。

应用场景

• 烟气余热：用于预热或发电。
• 工艺废热：驱动吸收式制冷或供暖。
• 园区级：多源协同调度。

实施建议

先绘热能图明确品位与时段，再上优化。设备方案见 行业分析，出口关注 关税。

常见误区

误区是只算节能不算匹配成本；余热品位低时回收经济性要细算，避免为回收而回收。

小结

余热回收靠系统匹配，AI 让波动工况下的调度更优，先算账再上设备。

回收策略

先绘制热能图明确品位与时段，再算回收经济性，优先做高品位、稳定的余热，避免为回收而回收导致亏本。

对间歇性强的高品位余热，优先配套储热削峰，再对外供能或发电，经济性比即时回收更稳。