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中（zhōng）國（guó）碳排放的首要來源是能源活動，而我國工業能源消費量占全社會能源消費總量的（de）65%左右，同時工業過程（chéng）又是（shì）中（zhōng）國碳（tàn）排放的次要來源。到2050年，能效（xiào）提升將是實現二氧化碳大規模減排的（de）最主（zhǔ）要途徑，有數據表明其貢（gòng）獻約為37%，是實現碳減排最重（chóng）要、最經濟、最直接的路徑（jìng）。
提升工業用能效率與減排工作，有助於從源頭減少（shǎo）整體二氧化碳排放（fàng），是降低工業領域碳（tàn）排（pái）放、實現碳達（dá）峰碳中和目標的重（chóng）要途徑。
在算法節能降碳的路上，我們（men）接觸了形形色色的客戶（hù），他們有著不（bú）同的需求和期望；我（wǒ）們也研究過無數的同行解決方案，這些方案從不同方向入手（shǒu），是市場需求之下的智慧結晶（jīng）。而我們從空調節能算法（fǎ）開始，知道算法節能是（shì）一條行之有效的（de）道路，然而，我們更清楚地認識到，要達成雙碳目標，僅（jǐn）依靠（kào）節（jiē）能算法確實存在（zài）一些不可忽視的弊端。
效果受外部因素製約。不同使用環境、設備狀況以及用戶行為習慣會影響節能（néng）算法效果。例如老（lǎo）舊建築中空調係統性（xìng）能不佳、用戶頻繁開關空調等都（dōu）會降低算法實際效（xiào）果（guǒ）。
缺乏整體性和綜合性。隻能針對（duì）特定設（shè）備優化，如僅對空調。然而複（fù）雜能源消耗場景涉及多種設備協同運行，能耗（hào）數據錯綜複雜，客戶（hù）無法清晰掌握各類能（néng）源使用情況，也限製了（le）節能的空間。
鑒（jiàn）於節能（néng）算法所（suǒ）存在的諸多弊端，我們做（zuò）出以下幾個方麵的調整：
主動出擊：摒棄被動等待製冷設備、產能設備以及空間的運行和用電數據的方式，主動獲取、並根據實際需求對數（shù）據進行處理。
精準（zhǔn）分析：在成功獲取數據之（zhī）後，更進一步主動（dòng）作為，對異常（cháng）能耗數據以及異常設備運行數據展開深入（rù）分析，全力（lì）挖掘能耗過高與設備能效低下的根源所在。
AI節能：進一步對節能算法進行提升，利用MPC+強化學習算法，通過設備級精細化建模和每秒數十萬次全局尋優，尋求最優設備（bèi）運行參數，以達到節能減（jiǎn）排的目（mù）的。
科學管理：通過對設備運行數據、能耗數據、節能效果數據（jù）的（de）清晰呈現，助力企業清晰掌握能耗使用情況；通過對（duì）用能配額計劃的製定和使（shǐ）用進度的嚴格管控，輔助企業實現對能耗使用的精準（zhǔn）把（bǎ）控。
緊（jǐn）抓雙碳工作的（de）數字化（huà）能力建設，建設雙碳運營（yíng）管理平台，采取1234行動，緊抓雙碳工作的數字化能力建設圍繞“算碳”、“懂碳”、“降碳”、“管碳”，提升（shēng）雙碳工作的數字化、智慧化水平，為雙碳工作賦能，提升節能減排降碳管理效率（lǜ），助力碳達峰碳中和目標（biāo）實現。
圍繞雙碳目標，平（píng）台核心建設（shè）目標包括：
從空（kōng）間、設（shè）備到客戶，實現（xiàn）多級能耗的精細化、精準計算，能夠幫助（zhù）客戶看大局，掌重點。
匯聚企業能耗數據，以機房（fáng）/用電空間為基準能（néng）耗節點，向上按照空間維度（dù）匯（huì）聚（jù），支持不同時間粒（lì）度，不同用電（diàn）類（lèi）型的統計。
根據企業的用能情況，實現分類、分區域、分時段能耗分析。每類（lèi）能（néng）耗按日、月、年累（lèi）計、排序、分析，實現多維度、多時間粒度的能耗精細化分析。
同時（shí），匯聚企業能耗數據，以最小粒度用電（diàn）空間為基準能耗節點，向上按照空間進行（háng）匯聚，向下（xià）按照客戶用能支路分析，實現（xiàn）不（bú）同空間維度的能耗分析（xī），可精細到客戶級能耗，便於按照客戶維度進行能耗管控。
采用算法+規（guī）則的方式，分析（xī）能耗異常產生前後時間段的機（jī）房數據、主設備數據、製冷（lěng）數據等相關指標特征，分析出和異常能耗強關聯的指標特征，輸出能耗異常原（yuán）因及權重。
根據曆史（shǐ）數據建（jiàn）立動態基準，將預測數據、動態基準與實時數據比（bǐ）較分析，識別異常能耗點。對高能耗進（jìn）行（háng）診斷分析，識別出影響高能耗的（de）各種（zhǒng）原因的權重，包括能耗設備診（zhěn）斷分析，針（zhēn）對水冷機組問題等，通過設備運行數據，深入挖掘設備深層原因，如低效設備問題，針對每種原因（yīn）輸出能耗整改和處置方案。
通過不同構成的（de）能（néng）耗指標異常數據，結合空間內PUE、製冷設備的COP，單位麵積內（nèi）的冷量功率、設備運行（háng）狀態和關鍵運行參數等10+類型的數據，推導出設備問題。並在能源（yuán）異常整改任務中（zhōng）同步（bù）給出（chū）設備診斷（duàn）結果和整改建議。
基於機房實時動（dòng）力環境數據的（de）感知（zhī）、洞（dòng）察和（hé）分析，深度結合機房、空調等理論知識和業務經驗。在此基礎上，借助（zhù）於MPC+強化學習算法，實現（xiàn）設備級精準建模。計算對比滿足同一個負荷下（xià）數萬種控製參數組合（hé）的係統（tǒng）能耗，算法自動（dòng）全局尋優，逼近係統節能（néng）極限，實現節能（néng）5%-30%。
除（chú）了在（zài）軟件層麵發力之外，同步從硬（yìng）件方麵著手進行優化。在原有（yǒu）低（dī）效電機的（de）基礎上開展永磁化（huà）再製（zhì）造工作。經過新改造後的電機，其運（yùn）行電流下降了 10%，達到國家一級能效標準，節電量也隨之顯著提升。與此同時，電（diàn）機的（de）運行溫度得以降低，線路損耗和變壓器損耗也相（xiàng）應減少，進而對設備起到了良好的保護作（zuò）用。而從經濟效益上講，改造成本僅為新購成本（běn）的二分之一，甚至更低。
以用能配額計（jì）劃和使用進度為主（zhǔ）線，通過用能、降能整改（gǎi）工單跟蹤管控，對企業用能配額和能耗使用進行嚴管控。通過獲取企業能耗/碳（tàn）排放總量，根據設備、業務負載等科學計算，從上至（zhì）下按照地市、區縣、局站層層分配（pèi），並對各層級配額使用進度進行監控。
針對機房總能耗出現異常的情況，包括主設備能耗異（yì）常以及製冷能耗異常（cháng）等各類問題，通過生成問題工單的方式進（jìn）行有（yǒu）效的串聯（lián）。借助問題工單，將這些異常能耗的問題逐一梳理，形成一個完整（zhěng）的問題（tí）處理鏈（liàn）條。從問題（tí）的發現、分析到製定（dìng）解決方案，再到實施整改措施以及後續的效果評估，確保每一個環節都得到妥善處理。從而進一步降（jiàng）低機房總體碳排（pái），提升碳效。
雙碳數字化管理係統通過整合底層數據、建立專題模型（xíng），以完善三責為（wéi）目標，實現（xiàn）能力分析、問題管理和應用場景形成（chéng），實現數據準確性提升、能耗優化、設備資源最大化利用、問題（tí）閉環和快速響應，提升整體運營效率（lǜ）和可（kě）持續發展能力。
基於水冷空調運行數據、環境監（jiān）測數據、調控限製條件等，采（cǎi）用MPC算法和全局尋優算（suàn）法技術，構建安全、智能、高效的公輔設備節能優化體係，實現企（qǐ）業節能端到端、閉（bì）環（huán）的解決方案。
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