这些企业已经通过AI节能减排省下一大笔费用了

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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。

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。

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