中文

新聞中心

News Center

AI在能源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2024-10-15 瀏覽次數(shù):


    一、傳統(tǒng)能源管理系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)
    能源管理系統(tǒng)(EMS)在現(xiàn)代工業(yè)和商業(yè)環(huán)境中已經(jīng)成為優(yōu)化能源使用、降低成本和提高效率的關(guān)鍵工具。隨著技術(shù)的進(jìn)步和能源需求的不斷增長(zhǎng),傳統(tǒng)的EMS面臨以下挑戰(zhàn):
    能源需求波動(dòng)大:隨著生產(chǎn)活動(dòng)和氣候條件的變化,能源需求呈現(xiàn)出高度波動(dòng)性,需要更加靈活和智能的管理策略。
    能源價(jià)格波動(dòng):能源市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)頻繁,需要精確預(yù)測(cè)和優(yōu)化能源采購(gòu)策略。
    多能源系統(tǒng)的復(fù)雜性:包括電力、天然氣、可再生能源等多種能源形式,需要協(xié)調(diào)管理和優(yōu)化。
    設(shè)備維護(hù)和故障預(yù)防:復(fù)雜的設(shè)備系統(tǒng)需要高效的維護(hù)和故障預(yù)防策略,以保證持續(xù)運(yùn)行。
    碳排放和環(huán)境法規(guī):隨著環(huán)保要求的提高,企業(yè)需要更加精細(xì)地管理碳排放,符合法規(guī)要求。

    能源管理系統(tǒng)

     
    二、康派智能AI模型
    AI的核心是算法和模型的建立,康派智能的能耗預(yù)測(cè)模型是按照麥肯錫六步法思路進(jìn)行創(chuàng)建,且已在多個(gè)項(xiàng)目有實(shí)際應(yīng)用,并均已獲得良好的評(píng)價(jià),康派智能能耗預(yù)測(cè)模型建立過(guò)程主要步驟如下:
    步驟一:識(shí)別問(wèn)題;識(shí)別影響能耗的主要因數(shù),包含但不局限于產(chǎn)量、溫度、環(huán)境以及其他主要參數(shù)。
    步驟二:定義問(wèn)題;確定影響能耗的主要因數(shù)。
    步驟三:收集數(shù)據(jù);通過(guò)計(jì)量設(shè)備或工控系統(tǒng)對(duì)接獲取核心數(shù)據(jù);
    步驟四:建立模型;使用采用多元回歸模型、SVM、LGB等機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及LSTM、NBeats、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練再利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),繪制實(shí)際電耗和預(yù)測(cè)能耗的變化曲線。
    步驟五:解釋產(chǎn)出;通過(guò)評(píng)價(jià)指標(biāo)、交叉驗(yàn)證、殘差分析、學(xué)習(xí)曲線等方式進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。
    步驟六:溝通結(jié)果;定期評(píng)估優(yōu)化效果,記錄能耗變化和成本節(jié)約。

     
    三、康派智能AI模型的其他應(yīng)用
    (1)精準(zhǔn)的能耗預(yù)測(cè)
    AI可以基于歷史數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報(bào)、生產(chǎn)計(jì)劃等因素,進(jìn)行高精度的能耗預(yù)測(cè),幫助企業(yè)制定更合理的能源使用和采購(gòu)計(jì)劃,避免能源浪費(fèi)。
    (2)智能需求響應(yīng)
    通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析用電數(shù)據(jù),AI可以動(dòng)態(tài)調(diào)整用電策略,響應(yīng)電網(wǎng)的需求響應(yīng)信號(hào),平衡電網(wǎng)負(fù)載,降低用電成本,并獲取需求響應(yīng)市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)。
    (3)故障預(yù)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)
    AI算法能夠分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),提前識(shí)別潛在的故障模式,并發(fā)出警報(bào)。預(yù)測(cè)性維護(hù)可以減少設(shè)備的非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,提高設(shè)備的可靠性和使用壽命。
    (4)優(yōu)化能源使用策略
    AI可以實(shí)時(shí)優(yōu)化能源分配和使用策略,考慮多種因素(如能源價(jià)格、設(shè)備狀態(tài)、生產(chǎn)需求等),以達(dá)到最佳能效。例如,在多能源系統(tǒng)中,AI可以智能調(diào)度電網(wǎng)電力、自發(fā)電系統(tǒng)和儲(chǔ)能設(shè)備。
    (5)能源價(jià)格預(yù)測(cè)與交易優(yōu)化
    AI能夠分析能源市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和歷史價(jià)格數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)未來(lái)的能源價(jià)格波動(dòng),幫助企業(yè)在價(jià)格低谷時(shí)采購(gòu)電力,避免高峰期的高額電費(fèi),并優(yōu)化能源交易策略。
    (6)碳排放管理與優(yōu)化
    AI可以實(shí)時(shí)監(jiān)控能源使用和碳排放情況,識(shí)別高排放源,并提供優(yōu)化建議,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)。AI還可以模擬不同能源使用策略對(duì)碳排放的影響,輔助決策。
    (7)自適應(yīng)控制
    AI可以基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),自主調(diào)整能源使用策略,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)控制。例如,根據(jù)室內(nèi)外溫度和濕度等環(huán)境因素,動(dòng)態(tài)調(diào)整空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù),以達(dá)到最佳舒適度和能效。
    (8)虛擬電廠管理
    AI可以整合和優(yōu)化分布式能源資源(如太陽(yáng)能、風(fēng)能、儲(chǔ)能系統(tǒng)等),形成虛擬電廠。通過(guò)智能調(diào)度和控制,AI可以最大化虛擬電廠的發(fā)電和儲(chǔ)能效益,并參與電網(wǎng)調(diào)頻等輔助服務(wù)市場(chǎng)。