城乡统筹发展网讯 每逢节假日，高速公路服务区便迎来一年中最热闹的时节。车辆排队入区，充电桩满负荷运转，餐厅后厨火力全开，空调系统嗡嗡作响。以重庆某大型服务区为例，这里拥有约200个停车位、400个厕所蹲位，日均车流周转率约1.7次，每年将产生较多的生活垃圾、餐厨废弃物和粪污。在“双碳”战略背景下，这样一个能耗密集、废弃物集中的交通节点，如何实现绿色转型？
“服务区面临的挑战是系统性的。”重庆市交通科技项目资助的联合研究团队负责人指出，“一方面，用电负荷随客流剧烈波动，但大多数服务区只有月度电费账单，缺乏日粒度数据，精准预测如同‘盲人摸象’；另一方面，每天产生的餐厨垃圾、粪污和绿化杂草只能外运处理，资源白白浪费，运输还要烧油排碳。”
面对这一困局，中机中联工程有限公司、重庆数字交通产业集团有限公司、重庆高速公路集团有限公司东北营运分公司、中机创新科技（重庆）有限公司、重庆渝信路桥发展有限公司等本地单位组成的科研团队，依托重庆市交通科技项目，给出了一套系统性解决方案：用人工智能算清每一度电的“细账”，用厌氧发酵技术把废弃物变成“地下气库”，再辅以光伏、地源热泵等清洁能源，为服务区装上一颗能够统筹全局的“智慧大脑”。
从“月账单”到“日曲线”：AI破解数据稀缺难题
在智慧能源管理中，预测是第一步。然而，高速公路服务区的电力预测长期受困于一个基础性矛盾：运营需要日粒度的精准预报，但手头上只有每月一张总账单。
“一年12个数据点，直接喂给深度学习模型，要么过拟合，要么失效。”研究团队介绍，传统的线性插值将月能耗平均分配到每一天，预测误差率高达25%左右，完全抹去了周末、节假日和极端天气驱动的用电波动。而基于Transformer的主流长序列预测模型虽然性能强大，却都是“数据饥渴型”，在小样本场景下难以收敛。
针对这一“数据粒度鸿沟”，团队创新提出了“多源日映射与TimeXer预测框架”（MDMTF）。该框架的核心是一个“客流驱动”的数据分解机制：基于每日客流量分布，将月度总用电量智能分解到每一天，同时严格遵守月度总量守恒的物理约束。在此基础上，团队引入了可学习的季节缩放因子，系统性地消除夏季制冷、冬季供暖造成的用电偏差。经过优化，用电量与客流量之间的相关性从0.526大幅提升至0.7637，增幅超过45%。
“简单来说，就是让AI学会‘翻译’——把粗糙的月度账单翻译成精细的日用电曲线。”研究团队解释道。翻译完成后，TimeXer深度学习模型登场。这一架构采用“分块嵌入”策略，将时间序列切分为具有局部语义的片段，既降低了计算复杂度，又保留了用电行为的连续变化模式。更重要的是，模型通过双流编码器和跨变量注意力机制，能够同时“读懂”历史用电规律、天气预报、节假日安排和客流变化等多源信息，实现内生变量与外生变量深度融合。
在严格的滚动时间分割测试中，模型面对2024年下半年完全未见过的真实数据，取得了MAPE 11.91%、R2 0.809的优异表现。与PatchTST、TimesNet、Autoformer等国际主流模型相比，预测精度分别提升了10%和24.7%。特别是在2024年国庆黄金周和2025年初寒潮期间，模型提前3~5天预测用电高峰，峰值位置相对误差控制在8%以内，95%预测区间覆盖了94.6%的真实样本。
“预测越准，调度越优。”团队负责人表示，基于精准的日负荷曲线，服务区可以提前调整空调、照明、储能和充电设施的运行策略，让每一度电都用得恰到好处，避免高峰期的能源浪费和供电紧张。
从“废弃物”到“地下气库”：垃圾厌氧发酵的减碳密码
算清了用电账，下一个问题是：电从哪来？除了电网供电和新能源，研究团队把目光投向了服务区每天产生的“麻烦”——废弃物。
目前多数服务区的处理方式是外运至市政系统，运输耗油、处理耗电，还要产生碳排放。团队对比了三种方案：现有外运处理、好氧堆肥和厌氧发酵。
实验数据给出了清晰的答案。在实验室中，研究团队对不同类型废弃物进行了160天以上的发酵测试。餐厨垃圾量虽然不大，但产气潜力最大，每吨可产约360立方米甲烷；粪污胜在量大稳定，全年不断，是理想的“基础原料”；杂草因木质素含量高，单独发酵几乎不产气，但与餐厨垃圾混合后效果显著。
“一个有趣的发现是，当杂草与餐厨垃圾按3:1体积比混合时，系统能稳定运行160天以上，微生物活性最高。”研究团队介绍，而测试服务区实际年产杂草与餐厨垃圾的比例为2.4:1，非常接近这一最优配比。纯杂草或纯餐厨单独发酵，系统分别在90天和120天后“崩溃”，但混合组全部跑满实验周期。“这就像饮食搭配，单吃米饭或单吃菜都不行，合理搭配才健康。”
在厌氧发酵罐中，这些废弃物在无氧环境下分解产生沼气，经提纯后可替代天然气，用于食堂烹饪、热水供应和供暖。消化后的残余物还能作为有机肥，直接反哺服务区的绿化带。
团队对三种方案进行了全生命周期测算。能源台账显示：厌氧发酵年净产出2.6兆瓦时，是唯一“能源正收益”的方案；好氧堆肥年耗电58.5兆瓦时；现有外运方式也要消耗0.8兆瓦时。碳排放账更为直观：厌氧发酵年净排放13.5吨二氧化碳，现有方式为22.9吨，好氧堆肥则高达125.1吨。采用厌氧发酵，每年可比现有方式少排约9.4吨二氧化碳，比好氧堆肥少排约111.6吨。9.4吨二氧化碳什么概念？大约相当于一辆燃油车绕地球行驶一圈的排放量，或者500棵树一年的吸收量。
多能互补：打造服务区的“智慧能源大脑”
AI电力预测和垃圾产气，并非两个孤立的技术模块。在团队设计的综合能源系统中，人工智能扮演着“智慧大脑”的角色，将多种能源形式统筹调度。
基于精准的客流预测，AI可以构建“客流-废弃物产生量-产气量”的预测链条，提前判断餐厨垃圾和粪污的产生规模，并基于物性参数智能指导混合发酵的最佳碳氮比，实现对厌氧发酵产甲烷总量的高精度预测。这意味着，服务区的“地下气库”不再是盲盒，而是一座动态可控的绿色能源站。
与此同时，系统接入专业气象数据，结合服务区的光照、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。当AI预判次日光照充足时，可提前降低储能放电深度，将光伏余电用于沼气系统的保温或污水预处理；当预测到连续阴雨导致光伏出力不足时，则提前调度沼气和地源热泵补足热能缺口。
“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。”团队负责人表示。从预测明天需要多少电，到判断一批餐厨垃圾能转化多少燃气，再到协调光伏、储能、生物质能和地源热泵的协同运行，AI正推动高速公路服务区从“被动用能”走向“主动感知、智能预测、动态调度”。
从“典型样本”到“重庆方案”
重庆作为西部交通枢纽，高速公路网络密集，服务区数量众多，能源运维成本和环境压力不容小觑。目前开展的研究虽然只是一个典型样本，但其背后蕴含的技术路径具有广泛的推广价值。
全国高速公路服务区超过2万个，如果类似规模的服务区都能采用“AI精准预测+废弃物厌氧发酵+多能互补”的综合模式，减碳总量将相当可观。更重要的是，这一模式不需要服务区具备完美的数据基础——即使只有月度电费账单，AI也能通过日映射技术将其转化为可用的高频数据；即使废弃物种类繁杂，厌氧发酵的“混搭”策略也能因地制宜地找到最优配比。
研究团队表示，未来工作将聚焦于三个方向：一是探索深度学习与统计模型深度融合，利用SARIMAX进行残差校正，进一步提升对极端突变尖峰的捕捉能力；二是构建在线学习模块，使预测机制能够自适应服务区运营模式的长期演变；三是将“数据增强+多能协同”的框架迁移到轨道交通、物流园区等同样面临数据稀缺问题的场景，验证其泛化能力。
从一张粗糙的月度电费单，到一条精准的日负荷预测曲线；从一堆令人头疼的餐厨垃圾和粪污，到一座持续产气的地下能源站——重庆科研团队正在用人工智能和绿色能源技术，重新定义高速公路服务区的运营逻辑。当AI的“智慧”与沼气的“绿色”在服务区相遇，一条通向近零碳未来的高速公路，正在山城重庆延伸向远方。
文/记者 亦歌
图/中机中联工程有限公司项目组
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二审/孙雨千
终审/刘辉
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