施耐德电气：三箭齐发，借力AI技术加速能源转型

　　突飞猛进的人工智能(AI)技术，正在以汹涌澎湃的创新动能，叩响着各个行业的变革之门。与此同时，在“双碳”目标背景下备受关注的能源转型，也在数字化技术的赋能下日新月异。受益于更加全面、精准的数据计量和采集手段，能源数据日益丰富完善，这使得企业的节能、减排、降耗有了重要的决策依据，也为人工智能在能源转型中的应用夯实了数据基础。
 

　　那么，在能源转型的过程中，人工智能扮演怎样的角色？全球能源管理与自动化领域的数字化转型专家施耐德电气展望了这一创新方向的发展趋势。
 

　　三箭齐发，人工智能推动能源转型加速
 

　　作为长期深耕数字化转型的领先企业，施耐德电气一直紧密关注AI等新兴技术在能源变革进程中起到的积极作用。在2024年世界人工智能大会上，施耐德电气副总裁、数字化创新业务中国区负责人，施耐德电气(中国)软件研发中心负责人张磊表示：“当前，人工智能已经成为发展新质生产力、推动能源转型的重要驱动，并在减少碳排放、能源需求优化以及提高运营效率这三大方面发挥着重要作用。”
 

　　首先，在减少碳排放方面，人工智能可以优化工业制造、建筑楼宇、交通运输等能源密集型产业的运作流程，实现节能减碳效果。例如，一家供暖公司的公共服务设施，通过使用施耐德电气的区域能源系统与人工智能负荷，能够有效预测供暖需求，从而优化能源使用，降低运营和维护成本，并有效减少碳排放。
 

　　其次，在能源需求优化方面，人工智能可以通过对微电网和电动车充电站的管理优化，确保能源使用的高效性，并巧妙地避开高峰需求时段。在这方面，施耐德电气的人工智能算法可以不断分析来自发电机、电动汽车充电站、电池、备用发电机、暖通空调系统、照明系统、不间断电源系统、联合发电与供热系统和效能计量的数据，以动态优化能源供应和需求。
 

　　最后，在提高运营效率方面，人工智能可以通过帮助企业进行数据分析、预测维护、流程优化，以减少故障发生，并显著提升设备性能和能源效率。比如，施耐德电气利用人工智能算法寻找企业生产工艺中的规律，可以在满足生产安全的前提下，寻找到生产工艺中全局设备组合和参数的最优解，进而帮助企业实现节能降耗与效率提升。
 

　　助力需求侧转型，让AI建模“事半功倍”
 

　　伴随着新型能源体系建设的不断深入，特别是在需求侧，终端用能清洁化、低碳化的进程日新月异，AI技术势必成为推动能源转型不可或缺的支撑。
 

　　一个重要的原因是，大多数产生能耗的工艺过程，无论是制造流程等工业过程，还是楼宇的供暖、制冷等过程，都需要通过建模和持续优化，来实现能耗的降低，即只有建立了过程模型，才能从原理上剖析出能耗的关键影响因素，发现并修复能耗异常现象，并制定出有针对性的应对方案，从而有效减少能源需求。
 

　　然而，在许多情况下，由于过程的复杂性，单纯基于物理基本定律来构建模型已变得不切实际。以楼宇行业为例，要构建完整的建筑能耗模型，不仅动辄需要一支庞大的专家团队，需要考虑的细节因素更是浩如烟海。
 

　　而面对这类棘手的建模问题，人工智能则能够“另辟蹊径”，提供更加高效的解决之道。例如，使用人工智能范畴内的机器学习技术，就可以从测量的数据入手，通过学习构建出预测模型，从而实现“事半功倍”的效果。
 

　　张磊指出，当前，利用AI技术降低能耗的应用已经广泛应用在了楼宇供暖与制冷、海水淡化、家庭能源优化或区域供暖系统等各类工业场景中。假以时日，这类应用在能源转型中的作用和效应，势必得到更加广泛和显著的发挥。
 

　　践行与赋能并重，以创新推动可持续发展
 

　　坐而论道，不如起而行之。张磊介绍，如今，人工智能已经成为施耐德电气业务的重要增长点。无论是在中国乃至全球广泛铺就的AI研发布局，还是与各行业生态合作伙伴共同展开的融合创新，都让施耐德电气得以尽早地将AI技术与广泛的应用场景深度融合起来，率先化身为以AI技术推动能源转型的“践行者”和“赋能者”。
 

　　一个鲜活的实例是，施耐德电气无锡工厂通过数字化转型，成为世界级的“端到端灯塔工厂”。项目中采用的EcoStruxure微网能源顾问，正是基于智能AI算法大幅度提升了能源调度的性能，实现了对能源消费和本地生产的日前预测能力。在这一因素的助力下，该灯塔工厂在确保系统100%安全可靠运行的基础下，实现了100%绿电消费，工厂运营阶段平均度电成本降低7%。
 

　　与此同时，施耐德电气还积极扮演“赋能者”的角色，以人工智能积极助力行业用户应对能效挑战。以太古地产与施耐德电气的合作为例，在单纯依靠传统楼宇自控系统已面临节能瓶颈的情况下，施耐德电气基于数字化能源管理平台，利用AI算法，帮助太古地产进行了冷热负荷预测、冷站启停策略优化以及海水群控策略优化，将预测准确性提升至95%以上，并实现超过5%的能源节约。
 

　　再如，在大连银行数据中心的暖通节能改造项目上，施耐德电气基于AI算法与机器学习，对机房内的末端精密空调进行了优化，使其根据实际需求进行动态制冷输出，同时对冷站控制系统进行全局改进，最终实现末端空调系统节省31%电力消耗，冷站制冷效率预计提升20%的良好效果。
 

　　展望未来，伴随着方兴未艾的技术迭代创新和应用深化，AI技术必将以更加深入的笔触，在绿色可持续发展的篇章中书写下浓墨重彩的一笔。而施耐德电气也将更加紧密地携手来自各个产业的生态伙伴，以人工智能技术为强劲引擎，持续为推动全社会的能源转型和可持续发展注入澎湃动力。