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Artificial Intelligence
人工智能技术
为智慧能源系统筑基
助推能源产业智能化升级
新时代·新趋势·新智慧
【西安维思智慧能源】
01
发展背景
国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中,提出了我国人工智能技术的战略发展步骤:2025年人工智能基础理论实现重大突破,2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。文件对人工智能的不同应用领域与场景,也分门别类做了详细规划,针对能源领域,提出了“建设分布式高效能源互联网,形成支撑多能源协调互补、及时有效接入的新型能源网络,推广智能储能设施、智能用电设施,实现能源供需信息的实时匹配和智能化响应”的要求与目标。
在智慧能源理念的大力倡导下,分布式能源以其接近用户、充分利用能源的耦合特性提高能源利用效率的特点,在高速公路等工商业场景下得到日益广泛的应用。但由于分布式能源系统先天的复杂性,在建模、控制与优化方面,采用传统的控制策略与方法,很难达到预期目标。另一方面,能源设备设施的可靠与安全运行,对分布式能源系统而言至关重要,传统的“事后运维”与预防性运维策略,往往难以实现设备故障的及时预警与维修,从而给用户用能带来不便,甚至可能影响能源用户的生产生活保障。
02
人工智能的应用
人工智能在处理模糊逻辑方面具有先天优势,不依赖专家系统与物理模型,可以通过对海量历史数据的训练,对能耗预测、用能调度以及对设备可靠性进行分析与预测,提前判断设备发生故障的概率,及时进行设备维护保养,以降低故障率,对提高供暖可靠性,提升用户体验都有着非常积极的意义。
人工智能技术的应用,可以为分布式能源系统提供更有效的运行与控制策略,为能源设备设施提供预防性运维策略。
人工智能技术在优化能源调度中的应用
人工智能技术基于其先天对大数据特征分析的优势,可以利用人工神经网络,基于历史数据对能源运行数据进行分析,在无模型系统、缺少专家知识决策的条件下,解决复杂网络的有约束优化问题,从而实现模糊逻辑下能源调动的合理性,在保证能源系统满足用户舒适性要求的前提下,通过多种供能设备的合理调度与分配,降低用能成本。
人工智能技术在设备预测性维护的应用
预测性维护是人工智能在分布式能源系统中应用的另一个重要场景。预测性运维系统,基于历史数据进行机器学习与深度学习,不依赖专家知识与复杂的物理模型进行决策,系统具有较强的稳定性,数据波动对模型影响小。通过预测性运维策略,可以对设备进行分级维护,并构造维护策略数据库,根据不同分级策略对设备进行维护,在设备尚未失效的情况下,也可预测其剩余寿命与故障率并及时作出反馈。
03
维思智能
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业革命的战略性技术,将在智慧能源建设中起到重要作用。而西安维思自动化工程有限公司作为国内一家专注于工业自动化、工业物联网的自动化技术企业,致力于发挥人工智能技术领域多年积累的优势,坚持以云计算为基础,以人工智能为抓手,聚焦传统工业、交通、能源、石油化工等重要行业赛道。其中,面向智慧能源领域,西安维思已打造出分布式能源监测系统、智慧供暖平台、能耗监测管理平台、在线监测与预测性维护智能系统等智慧能源解决方案,助推能源产业智能化升级。
分布式能源监测系统
兼容不同设备
在线监测
数据分析
集中管控
智慧供暖平台
统一接入
统一管理
数据分析
多种能源耦合优化
能耗监测管理平台
系统兼容
实时监测
数据分析
能耗预测
预测性维护智能系统
实时监测
智能预警
数据分析
智能诊断
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