當(dāng)AI浪潮下，以 DeepSeek 為代表的 AI 大模型正快速滲透到能源、制造等領(lǐng)域，成為重塑產(chǎn)業(yè)格局的關(guān)鍵力量。

研華iEMS基于能碳全場(chǎng)景的技術(shù)積累和經(jīng)驗(yàn)沉淀，深度融合DeepSeek、OpenAl GPT-4o等大模型能力，重磅推出iEMS能源管理智能體，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)能碳管控到AI決策中樞的體系化升級(jí)。猶如一位AI能源醫(yī)生，憑借強(qiáng)大的推理學(xué)習(xí)、深度思考和場(chǎng)景理解能力，重塑能源管理場(chǎng)景，為企業(yè)節(jié)能減碳注入更強(qiáng)大的智能基因。

節(jié)能節(jié)費(fèi)策略

從“經(jīng)驗(yàn)決策”到“科學(xué)定制”

設(shè)備削峰填谷機(jī)會(huì)識(shí)別

在電價(jià)持續(xù)上漲背景下，企業(yè)都在尋找削峰填谷方案。傳統(tǒng)方式依賴人工分析設(shè)備用電數(shù)據(jù)，需通過(guò)復(fù)雜演算驗(yàn)證調(diào)峰可行性，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。研華iEMS能源管理智能體利用大模型實(shí)時(shí)分析設(shè)備歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)和負(fù)荷限值，精準(zhǔn)定位可調(diào)節(jié)設(shè)備的高峰時(shí)段，并結(jié)合電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)動(dòng)態(tài)模擬遷移路徑，快速找出哪些設(shè)備可以在低價(jià)時(shí)段多用電、高價(jià)時(shí)段少用電，自動(dòng)郵件推送設(shè)備削峰填谷機(jī)會(huì)的識(shí)別結(jié)果。某電子制造廠應(yīng)用后，將燒機(jī)等設(shè)備從高峰時(shí)段移至低谷時(shí)段使用，直接節(jié)省電費(fèi)20%左右。

需量超約風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

在電力契約容量管控壓力下，企業(yè)需實(shí)時(shí)防范用電超約罰款。傳統(tǒng)方式依賴人工經(jīng)驗(yàn)分析用電曲線，難以及時(shí)捕捉突發(fā)性負(fù)荷激增，常導(dǎo)致高額罰金。

研華iEMS能源管理智能體通過(guò)遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)未來(lái)6小時(shí)需量預(yù)測(cè)，提前發(fā)出超標(biāo)預(yù)警通知。系統(tǒng)精準(zhǔn)定位即將突破契約容量的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段，并識(shí)別出前15%高耗電設(shè)備排名，為廠務(wù)人員調(diào)控預(yù)留充足時(shí)間。從而實(shí)現(xiàn)由被動(dòng)響應(yīng)向預(yù)測(cè)性調(diào)控的轉(zhuǎn)型，使超限風(fēng)險(xiǎn)下降90%以上 。

容需方案建議

兩部制電價(jià)用戶常面臨基本電費(fèi)到底是按容量繳納，還是需量繳納，陷入“多交錢”或“被罰款”的困擾。

研華iEMS能源管理智能體基于“大模型+小模型”，智能分析企業(yè)過(guò)去兩年用電規(guī)律與生產(chǎn)周期，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)幾個(gè)月的用電峰值。同時(shí)，自動(dòng)匹配當(dāng)?shù)仉妰r(jià)政策，對(duì)比“固定容量費(fèi)”與“按需浮動(dòng)費(fèi)”的成本差異，一鍵生成最優(yōu)繳費(fèi)方案。某制造企業(yè)應(yīng)用后，基本電費(fèi)支出減少12%，同時(shí)徹底規(guī)避超容罰款風(fēng)險(xiǎn)。

制冷站AI節(jié)能調(diào)優(yōu)

制冷站常陷于"頭痛醫(yī)頭"的調(diào)優(yōu)困境：依賴人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)整單個(gè)設(shè)備參數(shù)，既難應(yīng)對(duì)氣溫突變、生產(chǎn)波動(dòng)等變量，又易因冷機(jī)、水泵等設(shè)備協(xié)同失衡導(dǎo)致"省了小錢卻浪費(fèi)大錢"。

通過(guò)“大模型+小模型”實(shí)時(shí)分析能耗數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與環(huán)境因素，智能預(yù)測(cè)末端制冷需求，在保證系統(tǒng)能耗最小的前提下給出系統(tǒng)最佳運(yùn)行策略建議，動(dòng)態(tài)優(yōu)化冷機(jī)啟停組合、冷凍水溫度等核心參數(shù)，實(shí)現(xiàn)全局尋優(yōu)。某電子大廠應(yīng)用后，系統(tǒng)能效SCOP提升至4.5，綜合節(jié)能率達(dá)15.5%，年節(jié)約電費(fèi)約15萬(wàn)元。

系統(tǒng)診斷與智能運(yùn)維

從“被動(dòng)維修”到“主動(dòng)運(yùn)維”

冷站綜合能效指標(biāo)分析

在冷站長(zhǎng)期運(yùn)行中，能效評(píng)價(jià)常常采用固定標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法精準(zhǔn)反映設(shè)備性能衰減導(dǎo)致的能效變化。

基于DeepSeek大模型的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)融合能力，整合實(shí)時(shí)負(fù)荷率、濕球溫度、冷水機(jī)組COP、冷卻塔換熱效率、水泵功耗等20+多維動(dòng)態(tài)參數(shù)，構(gòu)建制冷站動(dòng)態(tài)EER基準(zhǔn)模型，協(xié)助企業(yè)建立更科學(xué)的能效指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。

冷站能效根因分析

當(dāng)面臨冷站能效差的問(wèn)題時(shí)，企業(yè)往往只能依賴專家經(jīng)驗(yàn)來(lái)分析具體癥結(jié)所在，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。

研華冷站能效根因分析基于DeepSeek大模型，整合專家經(jīng)驗(yàn)、實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建能效影響因子知識(shí)圖譜，通過(guò)智能算法逐級(jí)排查冷凍/冷卻

系統(tǒng)及設(shè)備異常，自動(dòng)識(shí)別能效低下癥結(jié)并提供優(yōu)化建議。某辦公大樓應(yīng)用后，能效異常定位耗時(shí)從2小時(shí)縮短至5分鐘，冷站能效損失溯源更精準(zhǔn)。

儲(chǔ)能電池健康度評(píng)估

儲(chǔ)能電池健康評(píng)估往往存在誤差大，消防系統(tǒng)與電池狀態(tài)脫節(jié)，安全隱患多等問(wèn)題。利用DeepSeek大模型可實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電池健康診斷：

融合電化學(xué)模型、運(yùn)行數(shù)據(jù)與環(huán)境參數(shù)，構(gòu)建壽命預(yù)測(cè)引擎，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)電池老化，提前預(yù)警容量跳水;

智能生成動(dòng)態(tài)充放電策略，避免過(guò)充過(guò)放損傷電池壽命。

能源設(shè)備異常診斷

相較于傳統(tǒng)設(shè)備異常時(shí)僅能觸發(fā)異常告警，研華iEMS能源智能體利用DeepSeek通過(guò)融合設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行特征數(shù)據(jù)與專家知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)異常智能分析，自動(dòng)輸出診斷結(jié)果和處理建議。

比如，當(dāng)冷機(jī)冷媒高壓壓力過(guò)高時(shí)，系統(tǒng)不但能及時(shí)告警，同時(shí)也能給出進(jìn)水溫度過(guò)高和結(jié)垢嚴(yán)重的診斷結(jié)果，并給出對(duì)應(yīng)的處理建議。異常定位效率提高60%，有效解決了運(yùn)維人員因?qū)I(yè)經(jīng)驗(yàn)不足導(dǎo)致的處置滯后問(wèn)題。

設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)

傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維依賴人工巡檢及經(jīng)驗(yàn)判斷，存在響應(yīng)滯后、狀態(tài)評(píng)估主觀、策略粗放等問(wèn)題。

設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)基于設(shè)備全生命周期運(yùn)維數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)與ISO20816標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建諸如冷站水泵的多維度健康狀態(tài)評(píng)估模型，實(shí)現(xiàn)軸承磨損、軸系不對(duì)中等故障特征頻率的AI量化診斷。通過(guò)健康評(píng)估、異常預(yù)警與精準(zhǔn)故障診斷驅(qū)動(dòng)預(yù)防性維護(hù)，減少非計(jì)劃停機(jī)30%-50%，全周期維護(hù)成本降低15%-25%。

精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與協(xié)同調(diào)度

從“粗略預(yù)估”到“精準(zhǔn)調(diào)控”

負(fù)荷預(yù)測(cè)

對(duì)于工業(yè)企業(yè)而言，只有掌握了精準(zhǔn)的用電負(fù)荷，才能制定切實(shí)可行的生產(chǎn)計(jì)劃，從而實(shí)現(xiàn)用電成本的優(yōu)化。

研華iEMS能源管理智能體整合歷史用電負(fù)荷數(shù)據(jù)、生產(chǎn)計(jì)劃、天氣等多元數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)到季度級(jí)的用電負(fù)荷預(yù)測(cè)。自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)排班、天氣變化對(duì)用電的影響，并通過(guò)算法迭代調(diào)整預(yù)測(cè)曲線，協(xié)助企業(yè)制定最優(yōu)用電策略，實(shí)現(xiàn)用電成本與生產(chǎn)計(jì)劃的動(dòng)態(tài)平衡。

光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)

工業(yè)用戶在使用光伏等新能源時(shí)，常因能源生產(chǎn)、儲(chǔ)存和分配的可變性而難以有效管理，導(dǎo)致能源供需匹配難度加大。

研華能源管理智能體整合天氣預(yù)測(cè)、歷史發(fā)電記錄及逆變器等設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，可構(gòu)建光伏出力動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)15分鐘至1個(gè)月的光伏發(fā)電功率，并自動(dòng)校正設(shè)備老化導(dǎo)致的發(fā)電衰減。依托預(yù)測(cè)結(jié)果，可實(shí)現(xiàn)火電/儲(chǔ)能系統(tǒng)與光伏的協(xié)同運(yùn)行，綜合用電成本降低25%以上。

智慧儲(chǔ)能與電網(wǎng)協(xié)調(diào)

在新能源并網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)大、電網(wǎng)波動(dòng)加劇的背景下，能源調(diào)度常面臨能源調(diào)度誤差大，儲(chǔ)能利用率低、收益難達(dá)預(yù)期等挑戰(zhàn)。基于大模型的研華iEMS能源管理智能體，可提供：

實(shí)時(shí)分析電價(jià)波動(dòng)趨勢(shì)和負(fù)荷變化規(guī)律，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)最優(yōu)充放電時(shí)機(jī)，自動(dòng)生成收益最大化的調(diào)度策略 ，可實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能利用率提升30%，年收益增加10%-20%。

系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電網(wǎng)負(fù)荷及頻率波動(dòng)，自動(dòng)調(diào)整充放電策略參與調(diào)頻調(diào)峰，響應(yīng)速度突破200毫秒，幫助電網(wǎng)快速恢復(fù)穩(wěn)定運(yùn)行。

面臨的挑戰(zhàn)與未來(lái)展望

結(jié)語(yǔ)

研華 iEMS 能源管理智能體借 DeepSeek 等大模型之力，在能源管理等應(yīng)用場(chǎng)景初顯成效。未來(lái)，隨著技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，它將為更多企業(yè)帶來(lái)高效、智能的能源管理體驗(yàn)。我們期待與更多企業(yè)攜手，搭乘能源智能化快車，開(kāi)啟高效節(jié)能的新紀(jì)元!