利用人工智能商业节省能源

由詹姆斯•麦克菲尔

T他商业建筑部门的代表18%美国的能源消耗。它不仅是一个巨大的地区对美国的影响,但对于企业,了解部门可以代表一个改进的经济学和削减成本的机会。鉴于商业建筑的大规模,理解其行为作为一个群体了洞察市场趋势和技巧更多的个人商业客户。例如,利用人工智能(AI)可以产生洞察能源定价,顾客和用户可以使用对冲资源和利用的关键激励。

需求管理值栈

需求管理仅仅涉及修改能源消耗行为基于财务激励或教育。雷电竞nb今天,两个主要的金融机制在很大程度上影响商业客户的行为:他们是峰值需求费用和需求响应。这些金融机制设置简单的业务规则对公司操作,软件可以方便。

第一,指控高峰需求,代表了很大一部分的商业和工业客户的水电费,因此往往是需求管理的重要驱动程序。峰值需求费用,每个月,公用事业收费商业和工业能源用户根据他们从电网的最大数量对于一个给定的间隔时间,一般15分钟。不知道当这些需求费用发生时,商业客户通常挣来防止他们的能源消耗太大在任何给定的时间。

第二,需求反应鼓励客户降低用电量,以应对utility-driven信号。实用程序部署近实时需求响应信号当系统可靠性也岌岌可危。地区也可以实现需求响应通过政策,如加州的时段收费设置非高峰期间鼓励用电需求小时定价电力的成本降低。

应用人工智能预测峰值事件

门户网站可以给企业管理控制加热、通风和空调(HVAC)系统和其他能源设备,同时识别模式和应用经验教训策划大规模节能。例如,禅宗生态系统的禅宗总部平台作为基本建筑管理系统,使调度、停工、监控和警报,而禅宗循环软件覆盖算法,预测事件和额外的上下文覆盖峰值节省更多的钱。

削减费用的需求,超前的维护问题是关键。紧张或劳累时,设备经常使用能源过度,因此可以高需求收费的原因。商业能源系统操作员可以使用监控和预测分析和维护日程和警报到能源管理平台获得成功的维护问题。

另一个关键模式高需求是人类行为的指控。例如,季节性变化温度可以影响人篡改HVAC设备需求过度,因此导致更高的指控。在这样的系统部分推动者特性只授予部分控制有助于限制人类行为对需求的影响。这些特性,例如,允许员工做出调整温控器设定温度范围内或限制更改每个能源管理器的数量。

应对需求响应事件,商业实体可以执行的行动,如关闭非关键设备如装饰照明、调整温度设置点或关闭池泵,例如在酒店。他们还可以自动执行这些操作与软件基于分时定价。

能源管理系统正从基本需求响应算法需求响应,利用大量的数据和情报预测分析和更好的经济学。例如,利用先进的天气跟踪和预报技术,能源管理系统现在可以预测极热前几天。因此这些系统可以预测何时会发生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可用资源减少,例如,通过pre-cooling房间之前预期的高峰。

理解需求管理激励机制和实现AI-enabled行动交钥匙方式帮助小中型企业削减成本。为企业与多个暖通空调设备或建筑在一个地理区域,这些software-enabled,节能行动可以在底线上有很大的影响和帮助公用事业确保电网的安全可靠运行。此外,使更大规模和更灵活的需求管理可以帮助管理太阳能和风能的间歇性可再生能源提供商采用网格,使更大的可再生能源。

詹姆斯麦克菲尔的首席执行官禅宗生态系统。曾有超过3000商业站点管理费用和需求反应高峰需求,禅宗生态系统可以识别模式和教训编排节能申请大规模商业部分。

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