腾讯智慧建筑 AI 能效

腾讯智慧建筑AI能效是什么？

腾讯智慧建筑 AI 能效（Smart Building AI Energy Efficiency，简称微瓴能效）是利用物联网大数据技术，将工程师的管理经验和相关数据注入到机器中，通过机器去理解、分析、学习能源系统或设备的解决方案。微瓴能效通过能源数据挖掘、设备设施管理、智能 AI 优化控制“三理”联动。通过报表可视化、 数据图像化、信息挖掘等技术呈现不同形式的能源数据，为用户提供决策支持，减少运营成本。通过 AI 智能调节功能，帮助运维人员自动调整系统运行模式，减少运维人员数量，减轻工作负荷，提高工作效率。通过运行模型的搭建，实现设备的预测性维护，将被动维护变为主动服务，提高设备运行效率。

微瓴能效可服务于哪些能源系统？

微瓴能效可服务于中央空调空气系统、中央空调制冷系统。

微瓴能效可提供哪些能源服务？

• 能耗分析。
• 能耗预测。
• 能源报表。
• 能源系统数字孪生。
• 以能源系统安全运行为前提，节能运行为目的的能源设备 AI 优化控制。

微瓴能效有哪些主要功能？

能源精细化管理

微瓴能效根据建筑功能来组织架构，按照建筑能源精细化管理目标，定点设计并安装智能电表，实现建筑能耗数据的实时采集、存储及管理，利用大数据分析技术，对建筑能耗数据进行深度挖掘，及时发现建筑节能潜力，提高建筑能源利用效率。

设备设施管理

微瓴能效能实时对建筑用能设备的静态和动态信息进行高效管理，其中静态信息包括设备台账管理、备品备件管理等，动态信息包括设备运行状态智能巡检、故障处理工单自动派发等。

AI 优化控制

微瓴能效基于能源系统历史运行大数据，利用机器学习技术，建立优化算法模型，并通过强化学习，生成系统 AI 智能优化算法。当建筑处于不同环境状态时，系统会自动感知建筑环境、自动判断并决策优化系统的控制参数。

微瓴能效的技术原是什么？

大数据分析技术：收集存储和处理大量数据，通过大数据分析技术对数据进行分析和挖掘，提高系统对能源消耗的分析和预测能力。

机器学习技术：采用机器学习技术，通过训练模型，实现对建筑物内的能源设备进行智能管理和调度。能够自然地学习各种数据模式以便更准确地预测未来的能源消耗情况。

自然语言处理技术：支持自然语言处理技术，能够自动解读建筑管理者提供的能源节约要求，更好地满足不同管理要求的个性化需求。

物联网技术：采用物联网技术对建筑物内外的各种传感器及设备进行联网，实现对能源消耗的实时监测和调控。

微瓴能效如何降低能耗？

数据采集和分析： 通过传感器采集建筑物内外的各种环境数据（如温度、湿度、光照等），并通过大数据技术进行实时分析，掌握能源消耗情况，为节约能源提供依据。

智能调度： 自动识别建筑物内的能源设备（如空调、照明等），并自动调整节能模式，实现精准控制能耗，提高能源利用效率。

能耗监控： 实时监测建筑物的能耗情况，向管理人员发送实时警报，提供节能建议，并以此为依据，调整节能策略，从而降低能耗成本。

能源预测： 基于人工智能等技术，能够对未来时段的能耗进行预测，并通过预测结果，为建筑管理者提供相应的能耗策略，以进一步降低能耗成本。

微瓴能效的优势是什么？

运维智慧化

微瓴能效通过 AI 智能调节功能，帮助运维人员自动调整系统运行模式，减少运维人员数量和减轻工作负荷，提高工作效率。

服务主动化

微瓴能效利用机器学习 AI 算法，实时监控设备运行状态，构建能源系统机理模型，定位故障部位及性质，并预报故障趋势，预防恶性事故发生，减少安全隐患。

数据分析深度化

微瓴平台内置多种日期处理函数，将数据自动生成按照不同周期展现的同环比，同时通过移动平均、百分比、参考线等辅助分析功能，提升呈现效果。兼容 Modbus、MBus、103/104、DLT645、Backnet 等各种通讯协议。

数据呈现多样化

微瓴能效通过建筑能源数字孪生、设备设施数字孪生、能源系统 AI 智能优化控制管理“三理”联动，利用报表可视化、数据图像化、信息挖掘等技术呈现不同形式的能源数据，为用户提供决策支持，减少运营成本。

系统搭建灵活化

微瓴能效系统采取模块化设计方式，可以根据不同项目需求灵活搭建应用系统，同时系统提供覆盖面广、高效易用的数据接口，适用各类数据对接场景，保证系统的灵活性与兼容性。

微瓴能效适用于哪些场景？

公共建筑：办公楼、学校、商场、银行、医疗机构、公共设施、机场、火车站、地铁站等公共场景。

居住建筑：住宅小区、公寓、酒店等居住场所。

工业建筑：制造厂园区、商业开发区、高耗能工业企业等工业园区。