今天小編分享的科技經驗：這些企業已經通過AI節能減排省下一大筆費用了，歡迎閲讀。
頭圖 | AI 生成
出品 | 虎嗅智庫
當日益加劇的能耗支出和企業降本增效的理念形成劇烈衝突的時候，AI 技術的發展似乎正帶來全新的解決方案，越來越多的企業希望借助 AI，改變傳統的能源管理方式，提升節能減排的效率。
2024 年 9 月 12 日，虎嗅智庫主辦 "AI 助力能源管理和節能減排的實踐 " 主題線上研讨會，特邀施耐德電氣數字能效業務中國區數字樓宇市場部負責人魏琨、極熵科技解決方案事業部總經理劉宏博、蘑菇物聯市場總監丁莎莉等企業嘉賓分享各自企業的實踐案例。通過具體的場景案例分析，希望提供更多的思路和解決方案。
9 月 20 日，大鲸 AI 閉門會 · 具身智能專場将在北京舉辦。聚焦探讨具身智能落地應用的實際場景需求。标杆企業齊聚，CEO/CIO/ 頂級專家莅臨，解讀具身智能落地的方方面面。
強化學習在節能減排應用上的具體案例
魏琨：強化學習是一個策略的博弈，這個過程中應用的比較多的，優勢其實也很明顯，如果我們從以始為終的角度來看待這個策略的技術路徑的話。它其實往往能得到一個相對非常不錯的一個效果。但如果數據本身的準确度沒有那麼高和精準度的時候，對于算力的要求會比較高。所以在實際項目中，我們看到強化學習配合遷移學習一起來做。應用的場景是通過遷移學習來構建一些模型。但很多數據基礎較為薄弱的項目，其實限制也還是比較大的。
劉宏博：可以跟大家分享一個水泥廠的案例，我們也是應用了強化學習這部分技術，水泥廠的基礎數據收集顆粒度是非常細，基于詳細的顆粒度數據，我們把兩磨一燒運行數據以及回轉窯的詳細參數，都集成到我們自己的系統裏。通過構建水泥磨和生料磨的啓停調度，在不同的時間結合運行特性和運行曲線、啓停曲線來實現模型的構建。
構建完以後，我們從不同的角度給予模型不同的激勵結果，基于這個結果，在不同時間輸出的策略就是啓停策略，再來和實際做對比，不斷調整。最終的啓停時間，結合着水泥廠的峰谷時段來做優化。
優化以後，再來和實際的人為啓停做對比。最終運行了一段時間，通過一天用算法執行的結果，一天用人工開啓的結果進行深度對比，我們發現最好的狀态是節省了 6000 多塊錢的電費效果，平均下來達到了日均大概 3000 到 4000 的左右，所以這是模型過程中使用強化學習在不同角度的結果。
丁莎莉：我們是把強化學習融入到蘑菇物聯 AI 雲智控的應用中，實時監測廠内能源供需兩側的數據，利用工業 AI 技術構建數據模型，對能源數據的供需變化進行智能預測，再通過 AI 算法對供給側設備進行智能控制，最終實現能源供需平衡，實現安全供能、無人值守和節能降碳。
以廣汽本田增城工廠的空壓站數智化項目為例，原來空壓機出口壓力設定值都較高，而且人工操作有延遲，只能多給點壓力，放大安全餘量，造成高壓浪費，且離心機站房和螺杆機站房協調性較差。上線 AI 雲智控後，在工廠站房層建立 1 号螺杆機、2 号離心機兩個站房整站產氣效率模型，并應用多站房綜合能效智能尋優算法，實現站房側多機協同配合，以及兩個站房之間高效協同供氣，成為了汽車行業首個實現全智能化運行的空壓站房，每年預計節約 242 萬度電，相當于減少碳排放 1089 噸。
AI 在企業能源管理中的具體應用
AI 在企業運維管理中的應用
AI 在運維工作中的應用，包括三個場景：1. 根據控制系統的方案和邏輯新增控制邏輯，并展示在樓宇管理平台或能源管理平台中；2. 處理工人投訴，如發現温度傳感器質保問題，記錄日志并在 backlog 中設定提醒；3. 分析能耗報告，發現閥門堵塞問題，需要人工介入清理。AI 在處理前期的判斷和輔助工作中起到了很大的作用，但無法完全替代人工。
AI 技術在能效管理中的應用
基于能耗識别，分析班組生產情況，診斷能效問題，輸出給相關管理人員。根據不同客户的產品和產量，使用算法工具幫助客户錨定對應能耗基線，據此提供管理建議。通過 AI 技術手段，精準識别能源損耗，實現能源能流跟蹤。根據客户管理階段，提供遠程控制設備，優化 11 個具體操作動作。同時根據客户的用能情況運用 AI 仿真工具，匹配光伏系統規劃，監管光伏建設過程，在運營期精準識别光伏發電情況，通過 IV 特性分析檢測光伏是否需要運維。基于客户負荷情況，合理規劃儲能容量，實現資產收益率最大化。通過 AI 技術手段分析匹配光儲荷聯動，指導儲能運行策略，保障利益最大化。
AI 在公輔能源智控領網域的應用
應用 AI 技術實現數據 " 從設備中來，到設備中去 "，實現 " 感知，認知，決策，執行 " 的控制閉環。以 "AI+IoT 為技術底座、雲邊端為技術架構 " 的雲智控，可通過蘑菇雲盒連接工廠公輔車間内所有設備，實時采集設備運行數據，實現運行異常報警和預測性維護，保障設備安全運行；數據通過站房内的邊緣智能伺服器上傳雲端或者直接上傳雲端，雲端的 AI 算法基于數據作出決策和控制，再将控制指令通過伺服器、蘑菇雲盒下發到設備端、智能控制設備運行，實現對通用工業設備的智能控制。
對于 AI 賦能能源管理和節能減排的看法
·當前企業運行過程中，能源數字化轉型面臨内外部壓力。外部因素包括雙碳目标、能源改革、安全運行壓力等；内部因素包括能源管理和數據統計方式粗放、缺乏分析能力、節能改造空間不明等。為解決這些問題，企業需要開展智慧能源管理，利用先進信息技術和智能化控制手段實現能源生產、運輸、存儲、消費過程的智能化管控。智慧能源管理不僅包括數據可視化、數據統計和報警，更重要的是分析數據，診斷問題，制定能源績效和基線進行考核，調動班組積極性參與管理過程。
·在實際的 AI 應用過程中，需要設計更好的思維框架，對齊人類價值觀和道德，同時需要具備使用工具的能力。在 AGI 到來之前，還需要在質疑中持續摸索和探索。AI 在能源管理方面的應用需要克服的關鍵問題是提高 AI 的精準度和成熟度。
·其實在我們看來，AI 的最大價值是安全供能，即保障工業生產車間的用能安全。其次才是節能降碳，即 AI 智控設備運行，實現公輔車間與生產車間的供需匹配，減少冗餘運行帶來的能效浪費，提升空壓能效 10%-30%，提升制冷系統能效 15%-35%，幫助工業企業打造世界級 " 零碳工廠 "。最後是無人值守，基于數據日志自動生成設備級車間級能效診斷報告，提高管理效率。
整場活動中，線上觀眾也參與了熱烈的讨論，提出了一些問題，嘉賓給出了相應的回答。既有來自蔚來、上海廣電電氣、華為等企業人士，也有來自國網（蘇州）城市能源研究院、上海市節能減排中心、中國信通院等研究機構人士。現場活動在交流實踐經驗，探讨業務合作等多種聲音下落下帷幕。
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