企业如何提升能源效率？Metering AI 预测维护方案来帮忙

? 什么是 Metering AI 预测维护方案？

? 为什么企业需要 Metering AI 预测维护方案？

1. 传统能源管理方式的痛点

• 能耗监测不准确：传统的监测系统难以准确反映能源的实际使用情况，导致节能决策缺乏可靠的数据支持。
• 设备维护不及时：设备故障往往在发生后才被发现，导致停机时间长，维修成本高。
• 能源分配不均衡：不同区域和时间段的能源需求存在显著差异，但现行的分配方式无法实现精准匹配。
• 人工管理成本高：过度依赖人工进行数据收集、分析和决策，效率低下且容易出错。

2. Metering AI 预测维护方案的优势

• 实时监测与精准预测：通过部署智能传感器和边缘计算设备，实时采集设备的能耗数据和运行状态数据，运用机器学习算法进行分析和预测，提前发现设备潜在的故障和能耗异常。
• 降低维护成本：通过提前预测设备故障，企业可以有针对性地安排维护计划，避免不必要的停机和维修成本。
• 优化能源分配：根据实时的能源需求数据，动态调整能源分配策略，实现能源的精准匹配和高效利用。
• 提升管理效率：自动化的数据采集和分析过程，大大减少了人工干预，提升了管理效率。

?️ Metering AI 预测维护方案的实施步骤

1. 数据采集与传输

• 部署智能传感器：在企业的重点用能设备上部署智能电表、水表、燃气表、温湿度传感器、压力传感器等设备，覆盖配电系统、生产线、空调、空压机等重点用能环节。
• 数据传输：支持 RS485、4G、LoRa、MQTT 等通讯方式，通过智能网关（如 APM 系列）实现数据实时上传至云端或本地服务器。

2. 平台搭建与功能模块配置

• 能源管控平台：搭建企业级的能源管控平台，实现对全厂能源数据的集中管理和监控。平台应具备驾驶舱展示、能效分析、设备管控、碳资产管理、安全监测等功能模块。
• 自定义大屏监控：通过自定义大屏，实时展示全厂用能概况、碳排放趋势、设备运行状态、能源流向等信息。
• 能效分析模型：建立中央空调、空压机、水泵等设备的能效数学模型，通过 AI 调优（如鲸鱼优化算法）动态调整运行参数。

3. 模型训练与优化

• 历史数据训练：利用企业的历史能耗数据和设备运行数据，对机器学习模型进行训练，建立设备的正常运行状态模型。
• 实时数据监测：将建立的模型接入设备的实时数据，持续监测设备状态，及时捕捉设备失效的早期迹象。
• 模型优化：根据实时数据和实际运行情况，对模型进行不断优化和调整，提升预测的准确性和可靠性。

4. 维护决策与执行

• 故障预警：当模型预测到设备存在故障风险时，及时发出警报，提醒企业安排维护人员进行检修。
• 维护计划制定：根据设备的运行状态和预测结果，制定科学合理的维护计划，包括维护时间、维护内容、维护人员等。
• 维护执行与效果评估：按照维护计划进行维护操作，并对维护效果进行评估，不断优化维护策略。

? 实际应用案例

1. 安科瑞企业能源管控平台

• 应用场景：某工厂通过部署安科瑞企业能源管控平台，实现了全厂三级能源计量（企业级、车间级、设备级），覆盖电、水、气、冷热量等多能源类型。
• 实施效果：单产能耗下降 12%，年节约电费超 500 万元；中央空调系统 COP 提升 15%；实现了能源管理数字化、考核透明化，提升了决策效率。

2. 深圳供电局 “元焏” 智能体

• 应用场景：在业扩报装、计量换表等营销业务领域，通过输入用电负荷、容量需求等要素，10 分钟内自动生成最优计量配置及工程主材方案。
• 实施效果：低压业扩方案效率提升 200%；计量换表实现装表即录入，节省了营销系统录入环节；低压通电易工程量稽核效率提升 86%，大大降低了人力成本。

3. 施耐德电气预测性维护解决方案

• 应用场景：某化工企业通过部署施耐德电气的预测性维护解决方案，为反应釜配备了温度、压力以及振动等各类传感器，实时监测设备的运行状态。
• 实施效果：反应釜的故障发生次数大幅减少，生产效率显著提高；每年节省 120 万元的维护费用。

? 如何选择合适的 Metering AI 预测维护方案供应商？

1. 技术能力与经验

• 选择具有先进的机器学习算法和丰富的行业经验的供应商，能够根据企业的实际需求提供定制化的解决方案。
• 查看供应商的成功案例，了解其在类似行业和场景中的应用效果。

2. 数据治理与合规性

• 确保供应商具备完善的数据治理体系，能够保障企业数据的安全和隐私。
• 检查供应商是否符合相关的行业标准和法规要求，如 CE 认证、IP67 防护等级、防爆 ExiaIICT4Ga 标准等。

3. 创新能力与支持服务

• 选择具有持续创新能力的供应商，能够不断推出新的功能和优化方案，满足企业不断变化的需求。
• 确保供应商提供全面的支持服务，包括技术培训、售后服务、系统升级等。

? Metering AI 预测维护方案的未来趋势

1. 与数字孪生技术的深度融合

2. 边缘计算与云计算的协同发展

3. 人工智能算法的不断优化

? 总结