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

研華iEMS基于能碳全場景的技術積累和經(jīng)驗沉淀，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，實現(xiàn)從傳統(tǒng)能碳管控到AI決策中樞的體系化升級。猶如一位AI能源醫(yī)生，憑借強大的推理學習、深度思考和場景理解能力，重塑能源管理場景，為企業(yè)節(jié)能減碳注入更強大的智能基因。

節(jié)能節(jié)費策略

從“經(jīng)驗決策”到“科學定制”

設備削峰填谷機會識別

在電價持續(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備用電數(shù)據(jù)，需通過復雜演算驗證調峰可行性，費時費力。研華iEMS能源管理智能體利用大模型實時分析設備歷史用電負荷數(shù)據(jù)和負荷限值，精準定位可調節(jié)設備的高峰時段，并結合電網(wǎng)分時電價動態(tài)模擬遷移路徑，快速找出哪些設備可以在低價時段多用電、高價時段少用電，自動郵件推送設備削峰填谷機會的識別結果。某電子制造廠應用后，將燒機等設備從高峰時段移至低谷時段使用，直接節(jié)省電費20%左右。

需量超約風險識別

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

研華iEMS能源管理智能體通過遷移學習實現(xiàn)未來6小時需量預測，提前發(fā)出超標預警通知。系統(tǒng)精準定位即將突破契約容量的風險時段，并識別出前15%高耗電設備排名，為廠務人員調控預留充足時間。從而實現(xiàn)由被動響應向預測性調控的轉型，使超限風險下降90%以上 。

容需方案建議

兩部制電價用戶常面臨基本電費到底是按容量繳納，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)過去兩年用電規(guī)律與生產周期，精準預測未來幾個月的用電峰值。同時，自動匹配當?shù)仉妰r政策，對比“固定容量費”與“按需浮動費”的成本差異，一鍵生成最優(yōu)繳費方案。某制造企業(yè)應用后，基本電費支出減少12%，同時徹底規(guī)避超容罰款風險。

制冷站AI節(jié)能調優(yōu)

制冷站常陷于"頭痛醫(yī)頭"的調優(yōu)困境：依賴人工經(jīng)驗調整單個設備參數(shù)，既難應對氣溫突變、生產波動等變量，又易因冷機、水泵等設備協(xié)同失衡導致"省了小錢卻浪費大錢"。

通過“大模型+小模型”實時分析能耗數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)與環(huán)境因素，智能預測末端制冷需求，在保證系統(tǒng)能耗最小的前提下給出系統(tǒng)最佳運行策略建議，動態(tài)優(yōu)化冷機啟停組合、冷凍水溫度等核心參數(shù)，實現(xiàn)全局尋優(yōu)。某電子大廠應用后，系統(tǒng)能效SCOP提升至4.5，綜合節(jié)能率達15.5%，年節(jié)約電費約15萬元。

系統(tǒng)診斷與智能運維

從“被動維修”到“主動運維”

冷站綜合能效指標分析

在冷站長期運行中，能效評價常常采用固定標準，無法精準反映設備性能衰減導致的能效變化。

基于DeepSeek大模型的多元異構數(shù)據(jù)融合能力，整合實時負荷率、濕球溫度、冷水機組COP、冷卻塔換熱效率、水泵功耗等20+多維動態(tài)參數(shù)，構建制冷站動態(tài)EER基準模型，協(xié)助企業(yè)建立更科學的能效指標評價體系。

冷站能效根因分析

當面臨冷站能效差的問題時，企業(yè)往往只能依賴專家經(jīng)驗來分析具體癥結所在，費時費力。

研華冷站能效根因分析基于DeepSeek大模型，整合專家經(jīng)驗、實時運行數(shù)據(jù)與指標數(shù)據(jù)，構建能效影響因子知識圖譜，通過智能算法逐級排查冷凍/冷卻

系統(tǒng)及設備異常，自動識別能效低下癥結并提供優(yōu)化建議。某辦公大樓應用后，能效異常定位耗時從2小時縮短至5分鐘，冷站能效損失溯源更精準。

儲能電池健康度評估

儲能電池健康評估往往存在誤差大，消防系統(tǒng)與電池狀態(tài)脫節(jié)，安全隱患多等問題。利用DeepSeek大模型可實現(xiàn)儲能電池健康診斷：

融合電化學模型、運行數(shù)據(jù)與環(huán)境參數(shù)，構建壽命預測引擎，精準預測電池老化，提前預警容量跳水;

智能生成動態(tài)充放電策略，避免過充過放損傷電池壽命。

能源設備異常診斷

相較于傳統(tǒng)設備異常時僅能觸發(fā)異常告警，研華iEMS能源智能體利用DeepSeek通過融合設備實時運行特征數(shù)據(jù)與專家知識庫，實現(xiàn)異常智能分析，自動輸出診斷結果和處理建議。

比如，當冷機冷媒高壓壓力過高時，系統(tǒng)不但能及時告警，同時也能給出進水溫度過高和結垢嚴重的診斷結果，并給出對應的處理建議。異常定位效率提高60%，有效解決了運維人員因專業(yè)經(jīng)驗不足導致的處置滯后問題。

設備預測性維護

傳統(tǒng)設備運維依賴人工巡檢及經(jīng)驗判斷，存在響應滯后、狀態(tài)評估主觀、策略粗放等問題。

設備預測性維護基于設備全生命周期運維數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)與ISO20816標準，構建諸如冷站水泵的多維度健康狀態(tài)評估模型，實現(xiàn)軸承磨損、軸系不對中等故障特征頻率的AI量化診斷。通過健康評估、異常預警與精準故障診斷驅動預防性維護，減少非計劃停機30%-50%，全周期維護成本降低15%-25%。

精準預測與協(xié)同調度

從“粗略預估”到“精準調控”

負荷預測

對于工業(yè)企業(yè)而言，只有掌握了精準的用電負荷，才能制定切實可行的生產計劃，從而實現(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荷數(shù)據(jù)、生產計劃、天氣等多元數(shù)據(jù)，通過AI算法實現(xiàn)分鐘級到季度級的用電負荷預測。自動識別生產排班、天氣變化對用電的影響，并通過算法迭代調整預測曲線，協(xié)助企業(yè)制定最優(yōu)用電策略，實現(xiàn)用電成本與生產計劃的動態(tài)平衡。

光伏發(fā)電功率預測

工業(yè)用戶在使用光伏等新能源時，常因能源生產、儲存和分配的可變性而難以有效管理，導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測、歷史發(fā)電記錄及逆變器等設備運行數(shù)據(jù)，可構建光伏出力動態(tài)預測模型，精準預測未來15分鐘至1個月的光伏發(fā)電功率，并自動校正設備老化導致的發(fā)電衰減。依托預測結果，可實現(xiàn)火電/儲能系統(tǒng)與光伏的協(xié)同運行，綜合用電成本降低25%以上。

智慧儲能與電網(wǎng)協(xié)調

在新能源并網(wǎng)規(guī)模擴大、電網(wǎng)波動加劇的背景下，能源調度常面臨能源調度誤差大，儲能利用率低、收益難達預期等挑戰(zhàn)?；诖竽Ｐ偷难腥AiEMS能源管理智能體，可提供：

實時分析電價波動趨勢和負荷變化規(guī)律，精準預測最優(yōu)充放電時機，自動生成收益最大化的調度策略 ，可實現(xiàn)儲能利用率提升30%，年收益增加10%-20%。

系統(tǒng)實時監(jiān)測電網(wǎng)負荷及頻率波動，自動調整充放電策略參與調頻調峰，響應速度突破200毫秒，幫助電網(wǎng)快速恢復穩(wěn)定運行。

面臨的挑戰(zhàn)與未來展望

結語

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