利用人工智能实现商业节能

詹姆斯·麦克菲尔著

T他是商业建筑界的代表18%占美国能源消耗总量的一半这不仅对美国来说是一个巨大的影响领域，对企业来说，了解这个领域可以代表一个改善经济和削减成本的机会。考虑到商业建筑的巨大规模，了解其作为一个群体的行为可以洞察更大的市场趋势，并为个人商业客户提供建议。例如，利用人工智能(AI)可以深入了解能源定价，客户和能源用户可以利用它来对冲资源并利用关键激励措施。

需求管理价值堆栈

需求管理就是根据经济激励或教育来改变能源消费行为。雷电竞nb如今，两种主要的金融机制在很大程度上影响着商业客户的行为:峰值需求收费和需求响应。这些财务机制为公司的运作设定了简单的业务规则，而软件可以提供便利。

首先，高峰需求费用占商业和工业客户公用事业账单的很大一部分，因此通常是需求管理的重要驱动因素。用电高峰收费是每隔一个月左右，公用事业公司根据商业和工业能源用户在一定时间内(通常是15分钟)从电网中获取的最大电量向他们收费。由于不知道这些需求费用何时发生，商业客户通常会在任何给定的时间内防止他们的能源消耗过大。

第二，需求响应激励客户降低用电以响应公用事业驱动的信号。当系统可靠性受到威胁时，公用事业公司会部署接近实时的需求响应信号来缓解压力。各地区也可以通过政策实施需求响应，比如加州的政策时段收费通过降低电价，鼓励在非用电高峰时段用电。

应用人工智能预测高峰事件

在线门户可以为企业提供供暖、通风和空调(HVAC)系统和其他能源设备的管理控制，同时还可以识别模式并应用从大规模组织节能中获得的经验教训。例如，Zen生态系统的Zen HQ平台作为建筑管理系统的基础——支持调度、锁定、监控和警报——而Zen LOOP软件覆盖了预测高峰事件和额外上下文覆盖的算法，以节省更多的资金。

为了降低需求费用，提前解决维护问题是关键。当紧张或过度工作时，设备通常会过度消耗能量，因此可能是高需求充电的原因。商业能源系统运营商可以使用监控和预测分析，并在能源管理平台上设置维护计划和警报，以提前解决维护问题。

高需求收费的另一个关键模式是人类行为。例如,季节性变化温度过高会影响人们过度篡改暖通空调设备，从而导致更高的需求费用。有适当的系统，比如部分使能器特性只授予部分控制权有助于限制人类行为对需求费用的影响。例如，这些功能允许员工在设定的温度范围内对恒温器进行调整，或者限制每个能源经理可以进行更改的次数。

为了响应需求响应事件，商业实体可以执行关闭非关键设备(如装饰照明)、调整温度设定点或关闭泳池泵等操作，例如在酒店中。他们还可以基于使用时间定价的软件自动化这些操作。

能源管理系统正在从基本的需求响应转向算法需求响应，它利用大量数据和智能进行预测分析，甚至更好的经济效益。例如，利用先进的天气跟踪和预测技术，能源管理系统现在可以在极端高温天气发生之前预测它们。因此，这些系统可以预测何时会出现电网压力和需求响应事件。软件和需求管理可以确保商业客户拥有可用的资源，例如，在预期的高峰事件之前对房间进行预冷却。

了解需求管理激励机制和实施人工智能支持的行动是帮助中小型企业降低成本的关键方法。对于在地理区域内拥有多个HVAC设备或建筑物的企业来说，这些软件支持的节能行动可以对底线产生重大影响，并帮助公用事业公司确保电网的实时安全可靠运行。此外，大规模实现更大、更灵活的需求管理可以帮助可再生能源供应商管理太阳能和风能在电网上的间歇性，并实现更大的可再生能源采用。

詹姆斯·麦克菲尔是禅宗生态系统．禅宗生态系统曾与3000多个商业站点合作，管理峰值需求收费和需求响应，可以识别模式，并应用从大规模商业部门协调节能中获得的经验教训。

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