智能能源利用-智能能源是做什么的

是以帮助工业生产企业在扩大生产的同时，合理计划和利用能源，降低单位产品能源消耗，提高经济效益，降低CO2排放量为目的信息化管控系统。其作用如下：

1、完善能源信息的采集、存储、管理和能源的有效利用

EMS对能源数据进行分析、处理和加工，能源调度人员和专业能源管理人员就能实时掌握系统状态，经过系统的合理调整，确保系统运行在最佳状态。

2、在公司层面对能源系统采用分散控制和集中管理

EMS将在公司全局角度审视能源的基本管理需求，满足能源工艺系统分散特性和能源管理需要集中的客观要求，以适应钢厂的战略发展需要。

3、减少管理环节，优化管理流程，建立客观能源消耗评价体系

实现在信息分析基础上的能源监控和能源管理的流程优化再造，满足能源设备管理、运行管理等的自动化，建立客观的以数据为依据的能源消耗评价体系，向管理要效益。

4、减少能源系统运行成本，提高劳动生产率

EMS的建设，对能源管理体制的改革将发挥重要作用。其基本目标之一是可以实现简化能源运行管理，减少日常管理的人力投入， 节约人力资源成本，提高劳动生产率。

5、加快系统的故障处理，提高对全厂性能源事故的反应能力

EMS能迅速从全局的角度了解系统的运行状况，故障的影响程度等，及时采取系统的措施，限制故障范围的进一步扩大，并有效恢复系统的正常运行。

6、通过优化能源调度和平衡指挥系统，节约能源和改善环境

EMS将通过优化能源管理的方式和方法，改进能源平衡的技术手段，实时了解钢厂的能源需求和消耗的状况，能有效地减少高炉煤气的放散，提高转炉煤气的回收率，采用综合平衡和燃料转换使用的系统方法，使能源的合理利用达到一个新的水平。

7、为进一步对能源数据进行挖掘、分析、加工和处理提供条件

能源管理系统的建设，不仅可有效解决能源实时平衡管理和监控管理，还可以通过对大量历史数据的归档和管理，为进一步对数据进行挖掘、分析、加工和处理创造条件。

基本技术路线是：

1、规划先进的能源SCADA系统

能源工艺系统分散，面广量大。数据采集对象的选择应按照工艺监控的实际要求、能源系统输配和平衡的要求、能源管理的精度和粒度要求谨慎选择。数据采集系统宜采用分散方式，以减少系统风险和提高系统的安全性和可维护性。

2、设计集中统一的“数字化”的能源输配及平衡控制应用系统

调度人员能够在能源控制中心对系统的动态平衡进行直接控制和调整，从而减少管理控制环节，提高工作效率，尤其在工艺系统故障时的处理指挥和即时系统调整方面，体现出了极大的优越性。

3、建立系统化的能源成本中心管理平台

EMS在系统规划、架构设计、功能配置和应用集成等方面全面反映能源系统本质的管理特征，根据效益最大化的原则配置能源管理要素，通过能源管理系统的计划编制、实绩分析、质量管理、平衡预测、能耗评价等技术手段对能源生产过程和消耗过程进行管理评价。

4、与ERP或MES系统的无缝集成能源管理

能源管理系统的基础管理任务之一是实现按成本中心模式，向ERP系统提供完整的能源系统分析数据和分析结果，ERP也将按能源管理和预测分析的需要，向能源管理系统提供公司的生产计划、检修计划和相关的生产实绩信息。

以上内容参考?百度百科-EMS

智能建筑如何提高能源的利用效率

智慧能源管控系统是一种利用现代信息技术和智能化手段对能源进行集中控制和管理的系统。它通过对能源的实时监测、分析、优化和调度，实现对能源的高效利用和节能减排。

主要包括能源数据采集系统、能源监测与分析系统、能源优化调度系统和能源信息化管理系统等模块。这些模块可以协同工作，实现对能源的全面控制和管理，提高能源利用效率，降低能源成本，同时也可以为环保减排做出贡献。已广泛应用于工业、建筑、交通、能源等领域，是实现能源智能化和可持续发展的重要手段。

当今社会，传统的能源管理方式大多数是基于人工的，容易出现误差和效率低下的问题。而智慧能源管控系统则是一种利用现代信息技术和智能化手段对能源进行集中控制和管理的系统。通常采集能源消耗的数据，包括电、气、水等能源的消耗情况，并将数据传输到后续的处理系统；对采集到的能源数据进行分析、处理和显示，实时监测能源的消耗情况和状态，并根据实际情况提出相应的优化建议，提高能源利用效率；根据能源监测与分析系统提供的数据和分析结果，对能源进行优化调度，包括节能、降耗、调峰等策略的制定和实施。

通过这些模块的协同工作，智慧能源管控系统能够实现对能源的全面控制和管理。例如，智慧能源管控系统可以根据能源监测与分析系统的分析结果，提出具体的节能方案，如调整空调温度、控制灯光亮度等，进而实现节能降耗的目的。

将 Web 智慧“双碳”场景进行数字孪生，有效实现源网荷储一体化管控。整体场景采用了轻量化建模的方式，重点围绕智慧电网联通中的源、网、荷、储四方面的设备和建筑进行建模还原，采用轻量化重新建模的方式。支持 360 度观察虚拟园区内源网荷储每个环节的动态数据。

通过完整复现的园区能量系统，实现分布式光伏发电系统、储能系统、太阳能+空气源热泵热水系统的综合管控。通过智慧能源管理系统，实现建筑能效管理、综合节能管理和“源网荷储”协同运行。

不同电源之间可通过“源网荷储一体化”平台有效协调，即通过灵活发电资源与清洁能源之间的协调互补，解决清洁能源发电出力受环境和气象因素影响而产生的随机性、波动性问题，有效提高可再生能源的利用效率，减少电网旋转备用，增强系统的自主调节能力。

利用 HT 提供的图形化组态 SCADA 能力，以线条流动的方式表达光伏从光能转化为电能、再到设备供电、储能全流程。当日超标电量、累计用电量、光照时长、辐照度分别统计，利于整合分析。利用柱状图动态显示 24 小时内的交流源出力和指令，掌握每日数据变化，提高电力调控能力。

将建筑、通信、计算机和控制等各方面的先进科技相互融合，合理集成为最优化的整体，具有工程投资合理、设备高度自动化、信息管理科学、服务高效优质、使用灵活方便和环境安全舒适等特点，是能够适应信息化社会发展需求的现代化新型建筑。利用Hightopo双碳智慧园区内的 2D 面板对楼宇内电梯、空调、照明的能耗情况进行智慧监控，高效进行楼宇管理。

突出储能设备模型。监测各楼层运行的储能设备以及实时功率，结合后台数据的实时更新，形成知识库，需要时释放储存能量。

光伏发电原理与储能模型，对太阳电池板（组件）、控制器和逆变器三大部分以逻辑图形式呈现，帮助管理人员理清光伏发电运作脉络。从而对输出能量平衡调节，全面分析，保障光伏供电可靠性，提升阴雨天停电事故的应急效率。

全集成能源管理系统可全面采集供电、照明、空调和供水等各专业的能耗数据，让能耗直观可视、清晰透明，也便于分类统计。使全运营管理人员对楼宇耗能情况掌握更加全面及时，确保系统可以运行在最佳节能状态，获得节能收益。

人工智能在能源电力领域会有什么应用

智能建筑如何提高能源的利用效率？

智能建筑：能源利用效率的提升之路

随着科技的不断发展，智能建筑也逐渐成为了人们关注的热点。智能建筑以其自动化、便捷化、智能化等特点，为我们生活带来了极大的便利性。然而，除了智能化的便利性外，智能建筑在能源利用方面也有着诸多优势。下面将从智能建筑的设计、应用及控制等方面来探究智能建筑如何提高能源的利用效率。

智能建筑的设计

智能建筑的设计所采用的节能原则，是从建筑本身的结构设计及表面处理开始的。例如，黑色的太阳能板吸收的阳光比白色的更多，因此黑色的太阳能板在采用时更为节能。并且，智能建筑可以利用建筑外的自然条件来降低建筑的冷却与加热的需求量，如利用窗户的位置、朝向、面积等因素，合理控制建筑内阳光的照射、通风等，既能满足建筑内部的环境需求，又能减少电力的消耗。

应用方面的优势

智能建筑的应用体现在智能设备和智能控制器的使用上。智能设备可以实现更快、更准确的数据采集、分析和处理，从而及时掌握建筑内部状态并对其进行实时控制。举例来说，智能照明系统可以在未有人进入建筑空间时停挂闪烁，而在有人进入时恢复正常，这样既实现了照明的要求，也减少了长时间不关闭的灯所带来的能源浪费。此外，智能控制器还可以透过预测及反馈手段，以最优的方法控制能源的使用，提高建筑整体的能源利用效率。

控制方面的优势

智能建筑的最大优势是控制方面的优势。自动化的控制，减少了人力资源的浪费，同时也消耗更少的能源。例如，智能热水系统可以通过感应器掌握人们的用水惯常，从而在水量、水温等诸多方面实现自动化调控。智能温度控制系统则可以有效地测量和调节建筑内部的温度、湿度等各项数据，从而确保建筑内部的舒适性和节能性。通过智能控制器的自动化调控，能源利用效率得以最大化。

借助智能技术的力量，能源利用更高效，建筑更加环保。智能建筑的节能原则、智能设备的应用以及自动化控制的实现，都实现了更可持续的能源利用方式。未来，智能建筑将成为节能环保的不二选择。

人工智能在能源电力领域的应用，总体来讲可以归纳为：传统方式的智能化改进，关键技术的延展与创新，多元因素的智能化融合。细化来看，主要在以下几个方面：

1. 管理方式的升级

在电力系统中，各方面的管理工作还存着的自动化、智能化程度偏低，即使有很多工作已经在智能化水平上有一定成果，但成果之间往往相互独立，未能充分发挥出有效的协同作用。人工智能的作用之一就是，有效整合现有系统，发挥系统之间的协同效用，极大化发掘现有系统的潜在价值，实在管理优化。

2. 关键领域的开拓

能源电力系统已经存在并发展许多年，拥有比较成熟的体系，但限于技术水平，很多领域并未能得以有效发展。

主要是大数据和云技术领域的开拓。主要体现为：需求侧响应、负荷预测、设备管理、信息化管理、电力市场等。

需求响应技术与用户行为特征息息相关，而对用户行为分析是基于历史数据的。面对大时间跨度，大用户范围，多类型行为等多重因素，数据规模庞大，关联关系不易分析。大数据技术可以有效挖掘潜在的数据信息，强大的计算能力也可以解决数据规模过大的难题，进而得到更准确的用户行为分析。

负荷预测技术不仅与用户息息相关，影响因素更是多种多样，温度、湿度、季节、天气等等。负荷预测方法多种多样，近些年基于R，Python等大数据分析的负荷预测方法开始浮现，想必随着更多人工智能技术的融入，可以有效解决历来面临的负荷预测精度问题。

设备管理是各行各业都面临的问题，尤其是长时间运行的功能性设备，何时进行必要的保养、检修或者更新，以往都是基于经验来决定的。对设备历史运行资料（尤其是故障资料）进行分析，合理的安排设备的相应管理及操作，能更充分的发挥各设备的价值。

信息化管理是能源电力领域的必然趋势，但各类能源、各类角色的数据各不相同，难于统一管理，这将影响信息化的协同建设。如何有效归整各类数据，提取关键信息，建立关联关系，是人工智能在推进信息化建设征程中的重要内容。

电力市场是当下国刚的一大热点，虽然有大量国外成熟电力市场的实例，但本土化的过程并不容易。负荷预测、金融行为、调度优化等，都需要新兴的计算技术予以支撑。

3. 多元因素的融合

这对于多元，主要讲两个方面：

多能源融合：能源始终是人类社会面临的终极问题。将多种能源有效融合在一起，基于能源的分布、特点、效用等因素，制定更优的能源使用方案，是实现节能和可持续的重要方法。在这个过程中，不仅数据庞大，分析方法也极为复杂，这就需要人工智能大显身手了。

多技术融合：在前面讲能源互联网时，单独拿出了技术层面。不管是大数据、云计算还是信息互联，都是为了促进能源的融合，实现能源的互联网化，这也必定只是技术领域的冰山一角。随着以后更多的新兴技术的涌现和更多成熟技术的应用，也必能创造更多可能。