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向上生长,向下扎根,京东在高质量发展的道路上奋力前行。
头图 | AI生成出品 | 虎嗅智库当日益加剧的能耗支出和企业降本增效的理念形成剧烈冲突的时候,AI技术的发展似乎正带来全新的解决方案,越来越多的企业希望借助AI,改变传统的能源管理方式,提升节能减排的效率。2024年 9月12日,虎嗅智库主办“AI助力能源管理和节能减排的实践”主题线上研讨会,特邀施耐德电气数字能效业务中国区数字楼宇市场部负责人魏琨、极熵科技解决方案事业部总经理刘宏博、蘑菇物联市场总监丁莎莉等企业嘉宾分享各自企业的实践案例。通过具体的场景案例分析,希望提供更多的思路和解决方案。9月20日,大鲸AI闭门会·具身智能专场将在北京举办。聚焦探讨具身智能落地应用的实际场景需求。标杆企业齐聚,CEO/CIO/顶级专家莅临,解读具身智能落地的方方面面。大鲸AI闭门会·具身智能专场强化学习在节能减排应用上的具体案例魏琨:强化学习是一个策略的博弈,这个过程中应用的比较多的,优势其实也很明显,如果我们从以始为终的角度来看待这个策略的技术路径的话。它其实往往能得到一个相对非常不错的一个效果。但如果数据本身的准确度没有那么高和精准度的时候,对于算力的要求会比较高。所以在实际项目中,我们看到强化学习配合迁移学习一起来做。应用的场景是通过迁移学习来构建一些模型。但很多数据基础较为薄弱的项目,其实限制也还是比较大的。刘宏博:可以跟大家分享一个水泥厂的案例,我们也是应用了强化学习这部分技术,水泥厂的基础数据收集颗粒度是非常细,基于详细的颗粒度数据,我们把两磨一烧运行数据以及回转窑的详细参数,都集成到我们自己的系统里。通过构建水泥磨和生料磨的启停调度,在不同的时间结合运行特性和运行曲线、启停曲线来实现模型的构建。构建完以后,我们从不同的角度给予模型不同的激励结果,基于这个结果,在不同时间输出的策略就是启停策略,再来和实际做对比,不断调整。最终的启停时间,结合着水泥厂的峰谷时段来做优化。优化以后,再来和实际的人为启停做对比。最终运行了一段时间,通过一天用算法执行的结果,一天用人工开启的结果进行深度对比,我们发现最好的状态是节省了6000多块钱的电费效果,平均下来达到了日均大概3000到4000的左右,所以这是模型过程中使用强化学习在不同角度的结果。丁莎莉:我们是把强化学习融入到蘑菇物联AI云智控的应用中,实时监测厂内能源供需两侧的数据,利用工业AI技术构建数据模型,对能源数据的供需变化进行智能预测,再通过AI算法对供给侧设备进行智能控制,最终实现能源供需平衡,实现安全供能、无人值守和节能降碳。以广汽本田增城工厂的空压站数智化项目为例,原来空压机出口压力设定值都较高,而且人工操作有延迟,只能多给点压力,放大安全余量,造成高压浪费,且离心机站房和螺杆机站房协调性较差。上线AI云智控后,在工厂站房层建立1号螺杆机、2号离心机两个站房整站产气效率模型,并应用多站房综合能效智能寻优算法,实现站房侧多机协同配合,以及两个站房之间高效协同供气,成为了汽车行业首个实现全智能化运行的空压站房,每年预计节约242万度电,相当于减少碳排放1089吨。AI在企业能源管理中的具体应用AI在企业运维管理中的应用AI在运维工作中的应用,包括三个场景:1. 根据控制系统的方案和逻辑新增控制逻辑,并展示在楼宇管理平台或能源管理平台中;2. 处理工人投诉,如发现温度传感器质保问题,记录日志并在backlog中设置提醒;3. 分析能耗报告,发现阀门堵塞问题,需要人工介入清理。AI在处理前期的判断和辅助工作中起到了很大的作用,但无法完全替代人工。AI技术在能效管理中的应用基于能耗识别,分析班组生产情况,诊断能效问题,输出给相关管理人员。根据不同客户的产品和产量,使用算法工具帮助客户锚定对应能耗基线,据此提供管理建议。通过AI技术手段,精准识别能源损耗,实现能源能流跟踪。根据客户管理阶段,提供远程控制设备,优化11个具体操作动作。同时根据客户的用能情况运用AI仿真工具,匹配光伏系统规划,监管光伏建设过程,在运营期精准识别光伏发电情况,通过IV特性分析检测光伏是否需要运维。基于客户负荷情况,合理规划储能容量,实现资产收益率最大化。通过AI技术手段分析匹配光储荷联动,指导储能运行策略,保障利益最大化。AI在公辅能源智控领域的应用应用AI技术实现数据“从设备中来,到设备中去”,实现“感知,认知,决策,执行”的控制闭环。以“AI+IoT为技术底座、云边端为技术架构”的云智控,可通过蘑菇云盒连接工厂公辅车间内所有设备,实时采集设备运行数据,实现运行异常报警和预测性维护,保障设备安全运行;数据通过站房内的边缘智能服务器上传云端或者直接上传云端,云端的AI算法基于数据作出决策和控制,再将控制指令通过服务器、蘑菇云盒下发到设备端、智能控制设备运行,实现对通用工业设备的智能控制。对于AI赋能能源管理和节能减排的看法·当前企业运行过程中,能源数字化转型面临内外部压力。外部因素包括双碳目标、能源改革、安全运行压力等;内部因素包括能源管理和数据统计方式粗放、缺乏分析能力、节能改造空间不明等。为解决这些问题,企业需要开展智慧能源管理,利用先进信息技术和智能化控制手段实现能源生产、运输、存储、消费过程的智能化管控。智慧能源管理不仅包括数据可视化、数据统计和报警,更重要的是分析数据,诊断问题,制定能源绩效和基线进行考核,调动班组积极性参与管理过程。·在实际的AI应用过程中,需要设计更好的思维框架,对齐人类价值观和道德,同时需要具备使用工具的能力。在AGI到来之前,还需要在质疑中持续摸索和探索。AI在能源管理方面的应用需要克服的关键问题是提高AI的精准度和成熟度。·其实在我们看来,AI的最大价值是安全供能,即保障工业生产车间的用能安全。其次才是节能降碳,即AI智控设备运行,实现公辅车间与生产车间的供需匹配,减少冗余运行带来的能效浪费,提升空压能效10%-30%,提升制冷系统能效15%-35%,帮助工业企业打造世界级“零碳工厂”。最后是无人值守,基于数据日志自动生成设备级车间级能效诊断报告,提高管理效率。整场活动中,线上观众也参与了热烈的讨论,提出了一些问题,嘉宾给出了相应的回答。既有来自蔚来、上海广电电气、华为等企业人士,也有来自国网(苏州)城市能源研究院、上海市节能减排中心、中国信通院等研究机构人士。现场活动在交流实践经验,探讨业务合作等多种声音下落下帷幕。大鲸案例库已全面登陆智库官网,案例库将实时追踪AIGC、AI Agent、具身智能、工业大模型等前沿应用,诚邀行业朋友与大鲸助理(v:17710850103)联系申报,为我们提供更多有关生成式AI的丰富实践。追踪更多数字化、AI创新实践活动,欢迎前往虎嗅智库完成注册即可接收我们的内容更新与活动通知。关于虎嗅智库: 虎嗅智库是一家聚焦企业数字化、AI创新实践的新型研究服务机构,为产业智能化进程中的甲乙双方,提供有洞察性的研究报告、案例评选,以及线上会议、线下活动与参访服务,以支持企业高管在智能化、数字化方面的明智决策。 我们提供的核心价值: 及时与优质的洞察,了解技术、了解行业、了解同行与对手; 为决策者技术与产品战略决策、产业规划、解决方案选型提供重要参考; 帮助市场全面了解前沿科技及所影响产业的发展状况,还有未来趋势。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:贾怡
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