夜雨聆风在双碳战略下，集餐饮、住宿、充电于一体的高速公路服务区正面临高能耗、高碳排的转型挑战。节假日客流激增，服务区会增加多少用电量？连续高温天气下，空调负荷什么时候达到峰值？每天产生的餐厨垃圾、污水和周边秸秆，除了运走处理，能不能就地变成新的能源？
这些问题如何解？中机创科给出了自己的答案——将AI引入综合能源管理，为高速公路服务区打造一颗更懂能源的智慧大脑，精准预测绿能，实现以废产能、多能互补。
服务区用多少电，AI提前算一算
一年中，高速公路服务区的用电量起伏不定。能耗随节假日车流暴涨，生物质能随人流剧烈起伏，风光地热能则受天气制约。更困难的是，许多服务区只有月度用电数据，缺少完整的每日用电记录。
面对数据少、变化多、规律复杂的难题，中机创科项目团队创新提出MDMTF（多源日度映射与时序预测）模型，将月度电量与每日客流、温度、节假日等信息进行关联，通过数据映射和AI学习，把粗颗粒度数据转化为可分析、可预测的日尺度用电曲线。简单来说，就是让AI学会回答三个问题：什么时候用电最多？为什么会增加？下一阶段需要准备多少能源？
与PatchTST、TimesNet等国际主流模型同台竞技，中机创科的模型在关键预测精准度上比开源模型提升了10%到24.7%，决定系数达0.809。这意味着，即使在数据有限的情况下，AI也能够较好地识别周末、节假日和季节变化带来的用电波动。预测越准确，服务区就越有机会提前调整空调、照明、储能和充电设施的运行策略，让每一度电都用得更合理。
服务区的“垃圾”，也可能是一座能源库
中机创科不仅关注如何降低能耗，还探索新的能源从哪里来。服务区每天产生的餐厨垃圾、粪污废水，以及周边农田和林地产生的秸秆、杂草，看似是需要清运处理的废弃物，换一个角度看，却是可以持续开发利用的生物质资源。
通过融合路网运行数据与实时客流信息，AI可以构建“客流-废弃物产生量-产气量”的预测链条，提前预测餐厨垃圾和粪污的产生规模，还能基于物性参数，智能指导混合发酵的最佳碳氮比，从而对厌氧发酵产甲烷的总量进行高精度预测。这可以让服务区拥有一座动态可控的地下绿色气库，源源不断地为食堂烹饪和热水供应提供生物天然气。
在此基础上，系统还可接入专业气象数据，并结合特定服务区的光照、风速及地下热物性条件，对分布式光伏、光伏光热一体化系统和地源热泵的运行出力进行预测，为多种能源的协同调度提供依据，从而缓解新能源出力波动和间歇性带来的影响。
让高速公路不仅通向远方，也通向绿色未来
人工智能真正的价值，不是展示一条漂亮的预测曲线，而是让工程决策更加准确，让能源配置更加合理，让低碳方案真正落到服务区的屋顶、设备间、餐厨空间和污水处理设施中。从预测一座服务区明天需要多少电，到判断一批餐厨垃圾能够转化多少能源，中机创科工程有限公司正推动人工智能与工程设计、交通基础设施和绿色能源深度融合。
未来，随着服务区客流、气象、设备运行和能源消耗等数据不断积累，人工智能的作用将不再局限于单一预测，而是逐步延伸到能源系统的全过程管理。它既可以提前判断用能需求、为可再生能源出力，也可以根据数据实时变化，自动优化光伏、储能、生物质能和地源热泵之间的协同运行，并及时识别设备异常和能源浪费。届时，高速公路服务区将从被动用能走向主动感知、智能预测、动态调度，让能源供应更稳定、运行成本更可控，也为近零碳服务区建设提供更加精准、高效的技术支撑。
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