​易云维FMCS智慧厂务能源管理系统赋能推动能效工厂的能源管控体系

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易云维智能节能云平台
2022-12-13 14:43:40

​易云维FMCS智慧厂务能源管理系统赋能推动能效工厂的能源管控体系

 

近期,工信部等六部委再印发《工业能效提升行动计划》,提出“到2025年,重点工业行业能效全面提升,数据中心等重点领域能效明显提升,绿色低碳能源利用比例显著提高,节能提效工艺技术装备广泛应用,标准、服务和监管体系逐步完善,钢铁、石化化工、有色金属、建材等行业重点产品能效达到国际先进水平,规模以上工业单位增加值能耗比2020年下降13.5%。能尽其用、效率至上成为市场主体和公众的共同理念和普遍要求,节能提效进一步成为绿色低碳的‘第一能源’和降耗减碳的首要举措。”的主要目标。

 

“工业互联网+能效管理”是重点方向

同时,《工业能效提升行动计划》中提到,要积极推动数字能效提档升级。而数字能效提档升级重点方向就是“工业互联网+能效管理”方式,充分发挥数字技术对工业能效提升的赋能作用,推动构建状态感知、实时分析、科学决策、精确执行的能源管控体系,加速生产方式数字化、绿色化转型。

这次“能效工厂”的补贴政策不能错过了

为积极响应国家规划,各地政府早已出台一批补贴政策,支持绿色工厂、绿色园区的发展。《工业能效提升行动计划》提及到从加强组织实施、加强政策引导、加强金融支持,三个方面保障计划的实施。要赶上这次“能效工厂”的补贴政策,就要抓紧为工厂设备升级改造及申报的做好准备了。我们汇总了部分各地绿色工厂的政策供各位参考。

 

各地绿色工厂的政策汇总

 

想要拿到政府补贴,能效工厂要怎么做?

要实现能效工厂就要以“工业互联网+能效管理”作为重点方向,实施管网运行和重点用能设备节能优化、能源管理可视化和在线优化等。易云维FMCS智慧厂务能源管理系统是针对性开发,专门为工厂服务的智能化管理云平台。通过深度整合物联网、云计算、大数据、人工智能技术,实现大中型制造企业在技术、生产、能耗、成本、管理等领域的创新升级,为工厂提供基于互联网和物联网的业务协作和工厂智能运维,能帮助工厂进行能效管理,对各类能耗数据采集、统计、以此达到分类,分区多维度的分析、管理、控制。同时基于易云维FMCS智慧厂务能源管理系统提供的科学大数据依据,给出量身定制的智能节能运行服务方案,最终可实现最高40%综合节能。

 

继大力推进绿色工厂后,能效工厂崛起!工厂能耗监测管理系统来助力

 

易云维工厂能耗监测管理系统

 

近年来,由于社会外内部因素,制造业面临着巨大的挑战,当然同样也是巨大的机遇。制造企业应用FMCS智慧厂务能源管理系统加速转型成绿色工厂、能效工厂、智能工厂,是响应政策、抓住机遇、赶上“工业4.0”这趟快车最有效的行径。

 

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内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的电力系统机组组合优化调度方法,适用于IEEE14、IEEE30和IEEE118节点标准测试系统。该资源聚焦于电力系统中发电机组的优化调度问题,通过智能优化算法实现对机组启停、出力分配等决策的最优化,旨在降低运行成本、提升系统可靠性和经济性。文中系统阐述了从数学模型构建、多类型约束处理到优化算法设计与仿真实验验证的完整研究流程,并提供了可复现的Matlab代码,涵盖目标函数设定、约束条件建模及算法求解过程,适用于电力系统调度、能源优化等相关领域的科研与教学实践。; 适合人群:具备电力系统分析、运筹学基础及Matlab编程能力的高校学生、科研人员和工程技术人员,尤其适合从事电力系统优化、智能算法应用研究的研究生与青年学者。; 使用场景及目标:①用于电力系统机组组合(UC)问题的教学实验与课程设计;②支撑科研工作中对遗传算法、粒子群算法等智能优化算法在电力系统调度中应用的研究;③为含可再生能源接入的现代电网调度提供仿真平台与技术参考,助力低碳电力系统规划与运行。; 阅读建议:建议读者结合电力系统调度理论与优化建模知识,深入理解机组组合问题的数学本质与物理约束,再通过Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法收敛性、多目标权衡策略与不同测试系统间的性能对比,以实现理论与实践的深度融合。
内容概要:本文研究了一种基于TCN-BiGRU-Attention混合神经网络模型的风电功率预测方法,旨在提升预测精度。该模型融合了时间卷积网络(TCN)对局部时序特征的强大提取能力、双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的双向捕捉能力,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力。研究采用多变量输入方式,综合纳入风速、风向、温度等多种气象因素作为输入特征,实现风电功率的单步预测。通过对实际风电场数据的实验验证,该模型在预测精度方面相较于单一模型或其他组合模型展现出显著优势,有效降低了预测误差。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场功率实时预测,提升电网调度的稳定性与安全性;②为电力市场交易、储能配置和可再生能源消纳提供高精度数据支持;③作为深度学习模型融合设计的参考案例,推动时序预测技术的发展。; 阅读建议:此资源提供了完整的Matlab代码实现,读者在学习时应重点关注模型结构的设计原理、多变量特征的处理方式以及Attention机制的融入方法,建议结合代码进行复现实验,调整参数以深入理解各组件对最终预测性能的影响。

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