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工業物聯網如何實現能源數據預測性管理

陳斌 ? 來源:jf_44873076 ? 作者:jf_44873076 ? 2023-12-25 09:16 ? 次閱讀

通過工業物聯網實現能源數據預測性管理,企業可以更加高效地利用能源,降低能耗成本,并減少對碳排放的影響。此外,也能有助于構建資源節約型企業,提高企業的競爭力和可持續發展能力。

數之能提供水、電、氣、熱等多種能源數據的實時監測與預測管理手段,借助可視化數據報表與設備信息實現節能優化,并幫助企業制定合理的能耗優化指標與實時控制策略,以實現能源的優化配置,比如在智能樓宇中,可以監測空調和照明設備的運行狀態與能耗信息,去除掉不合理能耗,從而降低能耗成本實現節能優化。

1、數據收集與整合:能源預測性管理平臺可以集中能源消耗數據、設備性能數據、生產數據、環境參數等進行整合和標準化處理,以便進行后續的分析和建模,可以通過水、電、氣、熱等能源儀表數據采集來實現。

2、數據分析與特征提取:在收集到數據后,需要對其進行深入的分析,以識別出能源使用的模式和趨勢,從而提取出與能源使用相關的關鍵特征,如能源消耗量的周期性變化、設備性能對能源消耗的影響等。

3、建立優化目標:基于提取的信息與預測的結果,可以制定相應的能源計劃,并結合生產計劃、設備維護計劃、能源使用策略等驚喜選哪個調整,確保企業能源使用穩定與成本控制等目標的順利達成。

4、實時監控與調整:在手機電腦中可視實時監控各個工廠、各個系統、各個設備的能源使用數據,并與預測結果進行比較。如果發現設備異常高能耗就會自動報警,需要調整設備運行參數、優化生產流程、實施節能措施等。

5、持續改進與優化:通過數據分析、優化管理策略、引入新的技術和方法等,對能耗進行持續改進和優化,可以不斷提高能源預測性管理的準確性和有效性,為企業帶來更大的經濟效益和環境效益。

審核編輯:湯梓紅

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