在AI浪潮下，以DeepSeek为代表的AI大模型正快速渗透到能源、制造等领域，成为重塑产业格局的关键力量。
研华iEMS基于能碳全场景的技术积累和经验沉淀，深度融合DeepSeek、OpenAl GPT-4o等大模型能力，重磅推出iEMS能源管理智能体，实现从传统能碳管控到AI决策中枢的体系化升级。犹如一位AI能源医生，凭借强大的推理学习、深度思考和场景理解能力，重塑能源管理场景，为企业节能减碳注入更强大的智能基因。
在电价持续上涨背景下，企业都在寻找削峰填谷方案。传统方式依赖人工分析设备用电数据，需通过复杂演算验证调峰可行性，费时费力。
研华iEMS能源管理智能体利用大模型实时分析设备历史用电负荷数据和负荷限值，精准定位可调节设备的高峰时段，并结合电网分时电价动态模拟迁移路径，快速找出哪些设备可以在低价时段多用电、高价时段少用电，自动邮件推送设备削峰填谷机会的识别结果。某电子制造厂应用后，将烧机等设备从高峰时段移至低谷时段使用，直接节省电费20%左右。
在电力契约容量管控压力下，企业需实时防范用电超约罚款。传统方式依赖人工经验分析用电曲线，难以及时捕捉突发性负荷激增，常导致高额罚金。
研华iEMS能源管理智能体通过迁移学习实现未来6小时需量预测，bwin必赢官网入口提前发出超标预警通知。系统精准定位即将突破契约容量的风险时段，并识别出前15%高耗电设备排名，为厂务人员调控预留充足时间。从而实现由被动响应向预测性调控的转型，使超限风险下降90%以上。
两部制电价用户常面临基本电费到底是按容量缴纳，还是需量缴纳，陷入“多交钱”或“被罚款”的困扰。bwin必赢官网入口
研华iEMS能源管理智能体基于“大模型+小模型”，智能分析企业过去两年用电规律与生产周期，精准预测未来几个月的用电峰值。同时，自动匹配当地电价政策，对比“固定容量费”与“按需浮动费”的成本差异，一键生成最优缴费方案。某制造企业应用后，基本电费支出减少12%，同时彻底规避超容罚款风险。
制冷站常陷于头痛医头的调优困境：依赖人工经验调整单个设备参数，既难应对气温突变、生产波动等变量，又易因冷机、水泵等设备协同失衡导致省了小钱却浪费大钱。
通过“大模型+小模型”实时分析能耗数据、设备运行数据与环境因素，智能预测末端制冷需求，在保证系统能耗最小的前提下给出系统最佳运行策略建议，动态优化冷机启停组合、冷冻水温度等核心参数，实现全局寻优。某电子大厂应用后，系统能效SCOP提升至4.5，综合节能率达15.5%，年节约电费约15万元。
在冷站长期运行中，能效评价常常采用固定标准，无法精准反映设备性能衰减导致的能效变化。
基于DeepSeek大模型的多元异构数据融合能力，整合实时负荷率、湿球温度、冷水机组COP、冷却塔换热效率、水泵功耗等20+多维动态参数，构建制冷站动态EER基准模型，协助企业建立更科学的能效指标评价体系。
当面临冷站能效差的问题时，企业往往只能依赖专家经验来分析具体症结所，费时费力。
研华冷站能效根因分析基于DeepSeek大模型，整合专家经验、实时运行数据与指标数据，构建能效影响因子知识图谱，通过智能算法逐级排查冷冻/冷却系统及设备异常，自动识别能效低下症结并提供优化建议。某办公大楼应用后，能效异常定位耗时从2小时缩短至5分钟，冷站能效损失溯源更精准。
储能电池健康评估往往存在误差大，消防系统与电池状态脱节，安全隐患多等问题。利用DeepSeek大模型可实现储能电池健康诊断：
相较于传统设备异常时仅能触发异常告警，研华iEMS能源智能体利用DeepSeek通过融合设备实时运行特征数据与专家知识库，实现异常智能分析，自动输出诊断结果和处理建议。
比如，当冷机冷媒高压压力过高时，系统不但能及时告警，同时也能给出进水温度过高和结垢严重的诊断结果，并给出对应的处理建议。异常定位效率提高60%，有效解决了运维人员因专业经验不足导致的处置滞后问题。
传统设备运维依赖人工巡检及经验判断，存在响应滞后、状态评估主观、策略粗放等问题。
设备预测性维护基于设备全生命周期运维数据、传感器数据与ISO20816标准，构建诸如冷站水泵的多维度健康状态评估模型，实现轴承磨损、轴系不对中等故障特征频率的AI量化诊断。通过健康评估、异常预警与精准故障诊断驱动预防性维护，减少非计划停机30%-50%，全周期维护成本降低15%-25%。
对于工业企业而言，只有掌握了精准的用电负荷，才能制定切实可行的生产计划，从而实现用电成本的优化。
研华iEMS能源管理智能体整合历史用电负荷数据、生产计划、天气等多元数据，通过AI算法实现分钟级到季度级的用电负荷预测。自动识别生产排班、天气变化对用电的影响，并通过算法迭代调整预测曲线，协助企业制定最优用电策略，实现用电成本与生产计划的动态平衡。
工业用户在使用光伏等新能源时，常因能源生产、储存和分配的可变性而难以有效管理，导致能源供需匹配难度加大。
研华iEMS能源管理智能体整合天气预测、历史发电记录及逆变器等设备运行数据，可构建光伏出力动态预测模型，精准预测未来15分钟至1个月的光伏发电功率，并自动校正设备老化导致的发电衰减。依托预测结果，可实现火电/储能系统与光伏的协同运行，综合用电成本降低25%以上。
在新能源并网规模扩大、电网波动加剧的背景下，能源调度常面临能源调度误差大，储能利用率低、收益难达预期等挑战。基于大模型的研华iEMS能源管理智能体，可提供：
研华iEMS能源管理智能体借DeepSeek等大模型之力，在能源管理等应用场景初显成效。未来，随着技术持续创新，它将为更多企业带来高效、智能的能源管理体验。我们期待与更多企业携手，搭乘能源智能化快车，开启高效节能的新纪元！