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，成為重塑產業格局的關鍵力量。

研華iEMS基于能碳全場景的技術積累和經驗沉淀，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，實現從傳統能碳管控到AI決策中樞的體系化升級。猶如一位AI能源醫生，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，為企業節能減碳注入更強大的智能基因。

節能節費策略

從“經驗決策”到“科學定制”

設備削峰填谷機會識別

在電價持續上漲背景下，企業都在尋找削峰填谷方案。傳統方式依賴人工分析設備用電數據，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據和負荷限值，精準定位可調節設備的高峰時段，并結合電網分時電價動態模擬遷移路徑，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，企業需實時防范用電超約罰款。傳統方式依賴人工經驗分析用電曲線，難以及時捕捉突發性負荷激增，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未來6小時需量預測，提前發出超標預警通知。系統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”，智能分析企業過去兩年用電規律與生產周期，精準預測未來幾個月的用電峰值。同時，自動匹配當地電價政策，對比“固定容量費”與“按需浮動費”的成本差異，一鍵生成最優繳費方案。某制造企業應用后，基本電費支出減少12%，同時徹底規避超容罰款風險。

制冷站AI節能調優

制冷站常陷于"頭痛醫頭"的調優困境：依賴人工經驗調整單個設備參數，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”實時分析能耗數據、設備運行數據與環境因素，智能預測末端制冷需求，在保證系統能耗最小的前提下給出系統最佳運行策略建議，動態優化冷機啟停組合、冷凍水溫度等核心參數，實現全局尋優。某電子大廠應用后，系統能效SCOP提升至4.5，綜合節能率達15.5%，年節約電費約15萬元。

系統診斷與智能運維

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據融合能力，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+多維動態參數，構建制冷站動態EER基準模型，協助企業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，企業往往只能依賴專家經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，整合專家經驗、實時運行數據與指標數據，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

系統及設備異常，自動識別能效低下癥結并提供優化建議。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，消防系統與電池狀態脫節，安全隱患多等問題。利用DeepSeek大模型可實現儲能電池健康診斷：

融合電化學模型、運行數據與環境參數，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

相較于傳統設備異常時僅能觸發異常告警，研華iEMS能源智能體利用DeepSeek通過融合設備實時運行特征數據與專家知識庫，實現異常智能分析，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經驗不足導致的處置滯后問題。

設備預測性維護

傳統設備運維依賴人工巡檢及經驗判斷，存在響應滯后、狀態評估主觀、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據、傳感器數據與ISO20816標準，構建諸如冷站水泵的多維度健康狀態評估模型，實現軸承磨損、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%。

精準預測與協同調度

從“粗略預估”到“精準調控”

負荷預測

對于工業企業而言，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，從而實現用電成本的優化。

研華iEMS能源管理智能體整合歷史用電負荷數據、生產計劃、天氣等多元數據，通過AI算法實現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，協助企業制定最優用電策略，實現用電成本與生產計劃的動態平衡。

光伏發電功率預測

工業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、歷史發電記錄及逆變器等設備運行數據，可構建光伏出力動態預測模型，精準預測未來15分鐘至1個月的光伏發電功率，并自動校正設備老化導致的發電衰減。依托預測結果，可實現火電/儲能系統與光伏的協同運行，綜合用電成本降低25%以上。

智慧儲能與電網協調

在新能源并網規模擴大、電網波動加劇的背景下，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。基于大模型的研華iEMS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律，精準預測最優充放電時機，自動生成收益最大化的調度策略 ，可實現儲能利用率提升30%，年收益增加10%-20%。

系統實時監測電網負荷及頻率波動，自動調整充放電策略參與調頻調峰，響應速度突破200毫秒，幫助電網快速恢復穩定運行。

面臨的挑戰與未來展望

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，隨著技術持續創新，它將為更多企業帶來高效、智能的能源管理體驗。我們期待與更多企業攜手，搭乘能源智能化快車，開啟高效節能的新紀元!