隨著我國工業的快速發展，能源消耗量逐年攀升，能源管理系統的壓力日益加大。在工業互聯網的浪潮下，能源管理系統正迎來一場深刻的變革。以人工智能技術為核心，能源管理方案逐漸向智能化、高效化方向邁進。目前，能源管理系統主要面臨以下痛點與挑戰：
1. 能源利用效率低：受限于技術水平和管理手段，我國能源利用效率普遍較低，能源浪費現象嚴重。
2. 數據采集與分析困難：能源管理系統涉及大量設備、傳感器和業務系統，數據采集和分析難度較大。
3. 系統智能化程度不高：傳統能源管理系統缺乏智能化手段，難以實現對能源消耗的實時監控、預測和優化。
4. 管理決策支持不足：能源管理系統在數據分析和決策支持方面存在不足，難以滿足企業精細化、智能化管理需求。
一、人工智能技術在能源管理中的應用：智能能源管理系統
1. 數據采集與處理：利用物聯網技術，實現對能源設備、傳感器等數據的實時采集，通過大數據技術對海量數據進行處理和分析，為能源管理提供數據支持。
2. 能源消耗預測：利用機器學習算法，對歷史能源消耗數據進行建模，實現對未來能源消耗的精準預測，為企業制定能源采購和消耗計劃提供依據。
3. 能源優化調度：基于人工智能算法，對能源消耗設備進行實時監控，自動調整設備運行狀態，實現能源的最優分配和調度。
4. 智能決策支持：通過數據挖掘和深度學習技術，為企業提供能源管理策略優化建議，助力企業實現節能減排。
三、能源管理系統智能化升級路徑
1. 建立能源大數據平臺：整合企業內外部能源數據，構建能源大數據平臺，為能源管理提供數據支持。
2. 引入人工智能技術：將人工智能技術應用于能源管理的各個環節，提高能源利用效率。
3. 搭建智能決策支持系統：結合業務需求，搭建智能決策支持系統，為企業提供實時、精準的能源管理策略。
4. 推進能源設備智能化升級：對能源設備進行智能化改造，實現設備運行狀態的實時監控和自動調節。
人工智能技術的快速發展，為能源管理系統提供了新的機遇。通過智能化升級，能源管理系統將更加高效、智能，為我國工業發展提供有力支持。
捷瑞數字聚焦數字孿生、人工智能、大數據、工業互聯網等關鍵技術，依托于自主研發的伏鋰碼云平臺，以私有云+公有云的混合業態，激活數據要素潛能，加強數字技術創新應用，構建基于數字孿生的應用場景和產業生態，推進數字孿生在智能制造、智慧能源、智慧城市、企業管控、仿真培訓等領域的應用實踐，賦能客戶全價值鏈數字化轉型升級，壯大數字經濟發展，助力建設數字中國。
