数智索AI模式下的能源管控方案，体验能源管控新模式！

1.能源流向展示：

从能源整体到各单元分布展示，帮助管理者寻找能源能耗路径，掌握能源管控精准路径。

2.能源数据关联关系统计：

系统通过能源结构拓扑，对能源在分配、传输过程中损耗进行分析计算，量化分部、分项、分系统的使用情况，避免数据“跑冒滴漏”帮助管理者了解各项能源之间关联关系。

根据GBT 51366-2019 建筑碳排放计算标准，在建筑领域的碳排放主要包括：建造阶段、运行阶段和拆除阶段，而建筑在运行阶段的主要碳排放为能源（天然气和电能），助力实现碳排放监测。

1.用能负荷预测：

通过应用数据分析和机器学习技术，利用历史负荷数据、天气数据等信息，预测未来一段时间内的负荷需求，为配电系统的调度安排提供参考。

2.用能异常告警：

用能异常告警依据实际情况进行设置，例如，某个设备的能耗超过历史平均值10%、当某个能源设备或能源系统的异常能耗超出预设的阈值时，能源管控系统会以短信、邮件、APP推送等形式及时报警，提示工作人员进行处理和调控，避免能源因异常消耗而带来的不必要的损失。

根据系统配置的峰谷平电价，水价、燃气价进行能耗费用的计算和统计。

2.用能诊断报告：

按照建筑区域、设备类型进行用能诊断，帮助管理人员了解电能、水能、燃气设备运行情况和能耗使用情况，通过诊断模型清晰将不健康用能部分直接告知管理者。

1.构建基于LLM大模型的能源知识体系，有序组织能耗使用知识，提供专业知识搜索和决策调度能力；

2.构建设备运行参数模型，对设备能耗与故障、性能等关系进行系统管理，从而全面掌握高能耗设备的异常能耗问题。

构建基于设备运行大数据模型和AI深度学习技术，将计划用能和实际控制相结合，通过模型预测未来的状态在未来N个有限时间步上进行动态优化控制和滚动优化。相比较传统PID控制器模式性能优势突出。

通过全场景监视调控以及优化，提升建筑能耗从负荷端到能源供给端的协调能力，打造一体化智慧调控，提供新能源消纳以及弹性配能技术底座支撑。