Модель прогнозирования потребления энергии на основе ИИ

В условиях ускоряющейся цифровой трансформации корпоративный спрос на энергоэффективность становится все более насущным, что делает прогнозирование энергопотребления на основе ИИ ключевым технологическим решением для решения задач энергоэффективности. Галопом Мир ЭТО обладает глубокими знаниями в области прогнозирования энергопотребления на основе ИИ. Благодаря глубокому пониманию потребностей отрасли и постоянным инвестициям в НИОКР, компания создала зрелую и высокоэффективную систему прогнозирования энергопотребления на основе ИИ. Наша собственная модель прогнозирования энергопотребления не только точно отражает закономерности колебаний энергопотребления предприятия, но и динамически корректирует параметры прогнозирования на основе производственных сценариев. На сегодняшний день мы предоставляем профессиональные решения для предприятий в различных отраслях, включая производство, интернет и финансы, помогая клиентам добиваться усовершенствованных улучшений управления энергопотреблением с помощью технологий ИИ. Наши достижения в прогнозировании энергопотребления в центрах обработки данных на основе ИИ получили высокое признание от многочисленных клиентов.

Будучи поставщиком технических услуг, ориентированным на интеллектуальное управление энергопотреблением, Галопом Мир ЭТО неизменно стремится к трансформации энергоэффективности с помощью искусственного интеллекта (ИИ), постоянно добиваясь прорывов в практическом применении моделей прогнозирования энергопотребления и потребления энергии на основе ИИ. Платформа энергетической аналитики компании обеспечивает сбор, анализ и визуальное представление многомерных данных об энергопотреблении в режиме реального времени. В сочетании с алгоритмами, разработанными для ИИ в сфере энергоэффективности, она предлагает предприятиям комплексные услуги, охватывающие прогнозирование энергопотребления и оптимизацию.

Часто задаваемые вопросы

В: Мы — среднее по размеру предприятие по производству автокомпонентов. В ходе разработки ИТ-инфраструктуры мы выявили значительные колебания энергопотребления в производственных цехах. Наши текущие методы управления не позволяют точно прогнозировать периоды пикового потребления, что приводит к значительным перерасходам энергии. Как решить эту проблему?

A: Для производителя автокомпонентов среднего размера такие факторы, как циклы запуска-остановки оборудования и колебания объёма заказа, приводят к колебаниям энергопотребления, которые сложно точно учесть традиционными методами управления. В этом случае технология прогнозирования энергопотребления на основе ИИ и модель прогнозирования энергопотребления от Галопом Мир ЭТО могут стать целевым решением. Во-первых, мы развернём для вашего предприятия специализированную платформу энергетической аналитики. Эта платформа может собирать данные о потреблении энергии в режиме реального времени с ключевого производственного оборудования, такого как штамповочные станки и сварочные аппараты, а также учитывать такие факторы влияния, как производственные графики и температура окружающей среды, обеспечивая комплексную поддержку данных для прогнозирования энергопотребления на основе ИИ. Во-вторых, на основе ваших исторических данных об энергопотреблении и характеристик производственного сценария мы настроим и оптимизируем модель прогнозирования энергопотребления. Эта модель может не только точно прогнозировать ежедневные и еженедельные пиковые периоды потребления, но и динамически корректировать прогнозы на основе изменений в заказах, позволяя вашей компании заранее подготовиться к распределению энергии. Кроме того, платформа энергетической аналитики, дополненная модулями ИИ для энергоэффективности, может автоматически генерировать предложения по оптимизации энергопотребления, например, корректируя режим работы некритического оборудования перед пиковыми периодами потребления, что позволяет избежать потерь без прерывания производства. Если ваша компания планирует в будущем построить вспомогательный центр обработки данных, можно также интегрировать технологию прогнозирования энергопотребления на основе ИИ для центров обработки данных Галопом Мир ЭТО, что обеспечит единое управление энергопотреблением как для производственных цехов, так и для центра обработки данных, что в конечном итоге повысит общий уровень энергоэффективности предприятия.

В: Мы — сетевое розничное предприятие, в настоящее время развиваем свою ИТ-инфраструктуру и планируем внедрить единую систему управления энергопотреблением. Однако наши магазины расположены в разных частях страны и используют сложные виды энергии (электричество, газ, кондиционирование воздуха и т. д.), что затрудняет унифицированный мониторинг и прогнозирование энергопотребления. Какую помощь вы можете оказать?

A: Для решения проблем, связанных с географически распределенными магазинами и сложными типами энергопотребления, характерными для сетевых розничных магазинов, Галопом Мир ЭТО предлагает комбинированное решение, состоящее из платформы аналитики энергии ("Энергия Аналитика Платформа) и технологии прогнозирования энергопотребления на основе ИИ (ИИ Энергия Прогноз Технология), которое поможет создать единую систему управления энергопотреблением. Во-первых, наша платформа аналитики энергии поддерживает прием и стандартизированную обработку различных типов данных об энергии. Будь то данные о потреблении электроэнергии, газа или энергопотреблении систем кондиционирования из разных магазинов, платформа обеспечивает централизованный сбор и унифицированное управление, решая проблему фрагментации данных. Во-вторых, основываясь на эксплуатационных характеристиках сетевых магазинов (таких как различная посещаемость магазинов в разных регионах, сезонное влияние на использование кондиционеров и т. д.), Галопом Мир ЭТО развернет подходящую модель прогнозирования энергопотребления. Эта модель включает в себя алгоритмы для ИИ для энергоэффективности и может выполнять прогнозирование энергопотребления на основе ИИ для отдельных магазинов или региональных кластеров, точно прогнозируя спрос на энергию в различные периоды времени.

В: Мы — финансовое учреждение. В процессе развития нашей ИТ-инфраструктуры расходы на электроэнергию в нашем центре обработки данных продолжают расти. Несмотря на то, что мы предприняли ряд мер по энергосбережению, у нас нет точных методов прогнозирования энергопотребления, что приводит к нестабильным результатам энергосбережения. Как можно улучшить эту ситуацию?

A: Для центров обработки данных финансовых учреждений, которые являются основной инфраструктурой с чрезвычайно высокими требованиями к стабильности и энергоэффективности, технология прогнозирования энергопотребления на основе ИИ в центрах обработки данных и модель прогнозирования энергопотребления от Галопом Мир ЭТО обеспечивают базовую поддержку для решения этой проблемы. Во-первых, мы развернем профессиональную платформу энергетической аналитики для вашего центра обработки данных. Эта платформа может собирать данные о потреблении энергии в режиме реального времени с ключевого оборудования, такого как серверы, системы охлаждения и ИБП, а также интегрировать такую ​​информацию, как бизнес-нагрузка (например, загрузка серверов в периоды пиковых транзакций) и параметры окружающей среды, обеспечивая точную основу для прогнозирования энергопотребления на основе ИИ в центрах обработки данных. Во-вторых, учитывая высокие требования к стабильности финансовых центров обработки данных, Галопом Мир ЭТО разработает высокоотказоустойчивую модель прогнозирования энергопотребления. Эта модель может не только точно прогнозировать изменения энергопотребления в различных бизнес-сценариях (например, разницу между торговыми и неторговыми днями или смену дня и ночи), но и, с помощью алгоритмов, разработанных для ИИ в сфере энергоэффективности, анализировать закономерности корреляции между потреблением энергии и бизнес-нагрузкой. Например, платформа может автоматически корректировать количество активных серверов в периоды низкой активности транзакций, чтобы снизить энергопотребление без ущерба для стабильности системы. Кроме того, платформа может связывать результаты прогнозирования энергопотребления в центрах обработки данных с помощью ИИ с более широкой системой прогнозирования энергопотребления на основе ИИ, интегрируя общее энергетическое планирование финансового учреждения для разработки долгосрочных стратегий оптимизации энергоэффективности центров обработки данных.