派诺科技作为能源物联网和能源数字化领域的重要参与者,以“智慧用电、绿色用能”为使命,运用AI+IoT技术在多个方面助力全球能源转型。以下是具体介绍:能源管理优化 精准能耗预测:利用机器学习算法分析海量能源运行数据,结合历史能耗、实时监测数据以及外部环境因素,建立精准的能耗预测模型,为能源管理决策提供科学依据,帮助用户合理安排能源使用计划,降低能源成本。 智能能源调度:借助AI技术,根据能耗预测结果和实时能源供需情况,自动调整能源分配策略,实现能源在不同设备、区域间的高效分配,提高能源利用效率,减少浪费。例如在数据中心场景中,通过AI算法动态调整制冷系统、电力系统运行参数,确保数据中心高效运行并降低能耗。设备运维升级 故障预测与诊断:在设备运维管理中引入深度学习技术,构建设备故障预测与诊断模型。实时监测和分析设备运行中的各类数据,如温度、振动、电流、电压等,及时发现潜在故障隐患并提前预警,同时快速诊断故障原因,为维修人员提供准确的故障定位和维修建议,缩短设备故障停机时间,提高设备可靠性和可用性。 智能运维决策支持:基于AI的智能运维决策支持系统,深度挖掘和分析设备运维数据,为运维人员提供全方位决策支持。如根据设备运行状态和历史维修记录,智能推荐最佳维护时间和策略;通过分析不同设备的运维成本和效益,帮助企业优化运维资源配置,降低运维成本。新能源应用拓展 分布式光伏电站运营优化:将AI技术与光伏电站运营管理结合,通过DeepSeek - R1模型分析电站运行数据,准确评估发电效率,找出效率低下原因并提出优化策略,如定期清洗光伏组件、优化安装角度、移除遮挡物等,提升电站发电效率和收益。 工商业储能充放电策略优化:利用AI技术优化工商业储能系统的充放电策略,实时监控和动态调整,确保储能系统高效运行,延长电池使用寿命。派诺科技在AI技术工程化落地方面具备强大能力,不断优化边缘计算部署,采用低时延推理框架,运用小样本学习技术、模型轻量化技术等,还建立了持续学习机制,以适应各种设备和工业场景需求。同时,公司具备对抗样本防御能力、可解释性可视化技术、冗余容错机制和隐私计算技术等,保障系统稳定运行、数据安全和满足工业场景审计需求。
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