工業物聯網如何實現能源資料預測性管理

透過工業物聯網實現能源資料預測性管理，企業可以更加高效地利用能源，降低能耗成本，並減少對碳排放的影響。此外，也能有助於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、熱等多種能源資料的實時監測與預測管理手段，藉助視覺化資料包表與裝置資訊實現節能最佳化，並幫助企業制定合理的能耗最佳化指標與實時控制策略，以實現能源的最佳化配置，比如在智慧樓宇中，可以監測空調和照明裝置的執行狀態與能耗資訊，去除掉不合理能耗，從而降低能耗成本實現節能最佳化。

 

1、資料收集與整合：能源預測性管理平臺可以集中能源消耗資料、裝置效能資料、生產資料、環境引數等進行整合和標準化處理，以便進行後續的分析和建模，可以透過水、電、氣、熱等能源儀表資料採集來實現。

 

2、資料分析與特徵提取：在收集到資料後，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徵，如能源消耗量的週期性變化、裝置效能對能源消耗的影響等。

 

3、建立最佳化目標：基於提取的資訊與預測的結果，可以制定相應的能源計劃，並結合生產計劃、裝置維護計劃、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：在手機和電腦中可視實時監控各個工廠、各個系統、各個裝置的能源使用資料，並與預測結果進行比較。如果發現裝置異常高能耗就會自動報警，需要調整裝置執行引數、最佳化生產流程、實施節能措施等。

 

5、持續改進與最佳化：透過資料分析、最佳化管理策略、引入新的技術和方法等，對能耗進行持續改進和最佳化，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。