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AI在能源管理系統(tǒng)中的應用

發(fā)布時間: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鍵工具。隨著技術的進步和能源需求的不斷增長,傳統(tǒng)的EMS面臨以下挑戰(zhàn):
    能源需求波動大:隨著生產(chǎn)活動和氣候條件的變化,能源需求呈現(xiàn)出高度波動性,需要更加靈活和智能的管理策略。
    能源價格波動:能源市場價格波動頻繁,需要精確預測和優(yōu)化能源采購策略。
    多能源系統(tǒng)的復雜性: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。
    設備維護和故障預防:復雜的設備系統(tǒng)需要高效的維護和故障預防策略,以保證持續(xù)運行。
    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,康派智能的能耗預測模型是按照麥肯錫六步法思路進行創(chuàng)建,且已在多個項目有實際應用,并均已獲得良好的評價,康派智能能耗預測模型建立過程主要步驟如下:
    步驟一:識別問題;識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:定義問題;確定影響能耗的主要因數(shù)。
    步驟三:收集數(shù)據(jù);通過計量設備或工控系統(tǒng)對接獲取核心數(shù)據(jù);
    步驟四:建立模型;使用采用多元回歸模型、SVM、LGB等機器學習模型以及LSTM、NBeats、Transformer等深度學習模型進行訓練再利用訓練好的模型進行預測,繪制實際電耗和預測能耗的變化曲線。
    步驟五:解釋產(chǎn)出;通過評價指標、交叉驗證、殘差分析、學習曲線等方式進行模型評價。
    步驟六:溝通結果;定期評估優(yōu)化效果,記錄能耗變化和成本節(jié)約。

     
    三、康派智能AI模型的其他應用
    (1)精準的能耗預測
    AI可以基于歷史數(shù)據(jù)、天氣預報、生產(chǎn)計劃等因素,進行高精度的能耗預測,幫助企業(yè)制定更合理的能源使用和采購計劃,避免能源浪費。
    (2)智能需求響應
    通過實時監(jiān)控和分析用電數(shù)據(jù),AI可以動態(tài)調(diào)整用電策略,響應電網(wǎng)的需求響應信號,平衡電網(wǎng)負載,降低用電成本,并獲取需求響應市場的經(jīng)濟激勵。
    (3)故障預測與預測性維護
    AI算法能夠分析設備的運行數(shù)據(jù),提前識別潛在的故障模式,并發(fā)出警報。預測性維護可以減少設備的非計劃停機時間,提高設備的可靠性和使用壽命。
    (4)優(yōu)化能源使用策略
    AI可以實時優(yōu)化能源分配和使用策略,考慮多種因素(如能源價格、設備狀態(tài)、生產(chǎn)需求等),以達到最佳能效。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)和儲能設備。
    (5)能源價格預測與交易優(yōu)化
    AI能夠分析能源市場動態(tài)和歷史價格數(shù)據(jù),預測未來的能源價格波動,幫助企業(yè)在價格低谷時采購電力,避免高峰期的高額電費,并優(yōu)化能源交易策略。
    (6)碳排放管理與優(yōu)化
    AI可以實時監(jiān)控能源使用和碳排放情況,識別高排放源,并提供優(yōu)化建議,幫助企業(yè)實現(xiàn)碳減排目標。AI還可以模擬不同能源使用策略對碳排放的影響,輔助決策。
    (7)自適應控制
    AI可以基于實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),自主調(diào)整能源使用策略,實現(xiàn)自適應控制。例如,根據(jù)室內(nèi)外溫度和濕度等環(huán)境因素,動態(tài)調(diào)整空調(diào)系統(tǒng)的運行參數(shù),以達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(如太陽能、風能、儲能系統(tǒng)等),形成虛擬電廠。通過智能調(diào)度和控制,AI可以最大化虛擬電廠的發(fā)電和儲能效益,并參與電網(wǎng)調(diào)頻等輔助服務市場。