在碳中和目标引领下，制造业绿色转型已成为必然趋势，但不少企业面临一个关键挑战：如何在实现绿色转型的同时保持成本竞争力？思安以AI赋能的零碳供热系统，为企业提供了一条切实可行的双赢路径。
制造业要实现零碳供热，核心矛盾在于：光伏、风电等绿色电力具有间歇性、波动性的特点，而生产却往往需要持续、稳定的热能供应。
传统解决方案往往陷入两难：要么依赖储能来保证稳定，承担成本；要么承受能源波动，影响生产成本。以天然气为代表的燃料价格波动较为剧烈，某工业城市天然气价格单月涨幅高达29.67%，蒸汽成本突破400元/吨。
思安的创新方案，正是通过储热技术与人工智能技术的融合，将这一对看似不可调和的矛盾，转化为可协同、可优化的新优势。
在思安服务的大型制造园区，电储热锅炉系统与AI算法深度协同，实现了突破性进展。该系统将厂区光伏绿电或低谷电能高效转化为热能，存储于高性能固态储热材料中，再通过热交换器将储存的高温热能转换成热水、热风或蒸汽形式输出。
Si-De™ Engineer Agent调度工程师智能体成为系统的智能核心。基于深度学习算法，这一智能体能够实时预测用能负荷、分析电网电价信号、优化系统运行策略。
在园区能源系统管理中，它协助绿电消纳，将供热消纳效率从72.6%提升至100%，不仅实现园区光伏绿电的全额消纳，还通过“谷电储热、峰时供热”的智能模式，成功降低供热成本超30%。
此刻，AI极大赋能了极致的能源边界调控管理：基于预测模型，对设备出力、用户负荷和电费（动态）进行预测，切换设备运行工况，使其达到极致优化调控状态，满足节能绿色生产与供需平衡目标。
上述案例应用了三款产品，包括：
平台层：Si-De™ Engineer Agent调度工程师智能体
这是系统的“能源调度工程师”，具备多能协同调度和AI优化决策能力。它能够通过预测模型，对光伏发电出力、用户用热负荷和电力费价模型进行预测，通过对电储热系统运行工况的切换以及运行参数设置的控制策略优化，实现清洁能源全额消纳和热供需平衡。
你不会还没有这样的“同事”吧？Engineer Agent打造企业级“数字员工”，重塑企业用能管理生产力要素
智控层：E-DOMs™蒸汽系统运行智控终端
该终端采用国产化软硬一体设计，集成边缘计算核心与行业级控制模块，满足能源关键基础设施的安全要求。终端通过嵌入式传感器与物联接入网关，实现对供蒸汽/热水系统的秒级监测与数据融合。
E-DOMs™深度嵌入控制链路，改变“只监不控”的局限，提供一键启停、分组控制、工况切换等实时控制功能，实现对供热系统的“感知-分析-决策-控制”闭环管理。
能源层：电储热锅炉
采用模块化设计的电储热锅炉适配工业蒸汽、热水、热风等多场景需求。系统热效率高达92%以上，能够将绿电或谷电高效转化为稳定可靠的热能。
该系统完全基于电力驱动，在使用绿电时可实现全过程零碳排放。通过谷电储热、峰时供热的智能模式，不仅实现了环保目标，更创造了可观的经济效益。这一实践印证了“绿色转型不是成本，而是竞争力”的新逻辑。
随着AI技术和储能技术的不断进步，制造业绿色转型的门槛将持续降低。思安愿与制造业企业携手，共同推动产业绿色低碳转型，为实现双碳目标贡献力量。
