工业物联网如何实现能源数据预测性管理

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通过工业物联网实现能源数据预测性管理,企业可以更加高效地利用能源,降低能耗成本,并减少对碳排放的影响。此外,也能有助于构建资源节约型企业,提高企业的竞争力和可持续发展能力。

数之能提供水、电、气、热等多种能源数据的实时监测与预测管理手段,借助可视化数据报表与设备信息实现节能优化,并帮助企业制定合理的能耗优化指标与实时控制策略,以实现能源的优化配置,比如在智能楼宇中,可以监测空调和照明设备的运行状态与能耗信息,去除掉不合理能耗,从而降低能耗成本实现节能优化。

 

1、数据收集与整合:能源预测性管理平台可以集中能源消耗数据、设备性能数据、生产数据、环境参数等进行整合和标准化处理,以便进行后续的分析和建模,可以通过水、电、气、热等能源仪表数据采集来实现。

2、数据分析与特征提取:在收集到数据后,需要对其进行深入的分析,以识别出能源使用的模式和趋势,从而提取出与能源使用相关的关键特征,如能源消耗量的周期性变化、设备性能对能源消耗的影响等。

3、建立优化目标:基于提取的信息与预测的结果,可以制定相应的能源计划,并结合生产计划、设备维护计划、能源使用策略等惊喜选哪个调整,确保企业能源使用稳定与成本控制等目标的顺利达成。

4、实时监控与调整:在手机和电脑中可视实时监控各个工厂、各个系统、各个设备的能源使用数据,并与预测结果进行比较。如果发现设备异常高能耗就会自动报警,需要调整设备运行参数、优化生产流程、实施节能措施等。

5、持续改进与优化:通过数据分析、优化管理策略、引入新的技术和方法等,对能耗进行持续改进和优化,可以不断提高能源预测性管理的准确性和有效性,为企业带来更大的经济效益和环境效益。

  审核编辑:汤梓红

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