أحدث ثورة في عملك من خلال استخدام برامج كفاءة الطاقة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

اكتشف مستقبل كفاءة الطاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي!
تُحدث حلولنا المتطورة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة الطاقة، وتحسين الاستهلاك، وخفض التكاليف، وتعزيز الاستدامة.

استكشف الآن عمليات أكثر ذكاءً وصديقة للبيئة وأكثر كفاءة!
  • المراقبة

    مراقبة استهلاك الطاقة في الوقت الفعلي : يتيح الذكاء الاصطناعي المراقبة المستمرة لاستهلاك الطاقة في المباني والمصانع وشبكات الطاقة. تقوم المستشعرات بجمع البيانات من عدة نقاط لخوارزميات الطاقة والمياه والغاز والوقود والذكاء الاصطناعي لتحليلها لتحديد الأنماط والاختلافات ومجالات التحسين.

    المراقبة على أساس الإشغال : تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتتبع مستويات الإشغال في المباني التجارية، وضبط الإضاءة والتدفئة والتبريد بناءً على بيانات الإشغال في الوقت الفعلي. وهذا يقلل من هدر الطاقة عندما تكون المساحات شاغرة.

  • الإدارة

    التزامن مع أنظمة إدارة طاقة المباني (BMS) : قم بدمج أي نظام BMS/BAS/HVAC لتحليل البيانات القديمة، وتصوير الأداء في الوقت الآني، واكتشاف الحالات الشاذة، وغير ذلك الكثير. قم بتوحيد جميع بيانات BMS الخاصة بك في جميع أنحاء عملياتك ورفع مستوى كفائة هذه العمليات.

    إدارة الشبكة : يساعد الذكاء الاصطناعي مشغلي الشبكات الكهربائية في إدارة شبكات الطاقة المعقدة. فهو يتنبأ بالطلب ويوازن العرض ويحسن استقرار الشبكة من خلال دمج مصادر الطاقة المتجددة وأنظمة التخزين.

  • التنبؤ

    التنبؤ بالذكاء الاصطناعي : قم ببناء نموذج تنبؤ لكل نقطة بيانات في العملية من خلال تحليل البيانات التاريخية ودمجها مع التحليل السلوكي المتوقع. يتم إخطار المشغلين عندما تتجاوز نقطة البيانات حدودها المحددة، مما قد يشير إلى وجود حالة شاذة داخل المبنى الخاص بهم.

    كم يمكن النظام من توقع المشكلات المتعلقة بالمعدات والتسريبات والفيضانات وأنماط الإشغال الفردية والمزيد.

    توافر الطاقة المتجددة : يتنبأ الذكاء الاصطناعي بموعد توليد مصادر الطاقة المتجددة (مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح). تساعد هذه المعلومات مشغلي الشبكات الكهربائية من تحقيق التوازن بين العرض والطلب.

  • التوقع

    توقع الأحمال : التوقع لأنماط الطلب على الكهرباء، مع الأخذ في الاعتبار البيانات التاريخية والتنبؤات الجوية. وهذا يساعد المرافق على التخطيط لذروة الطلب وتحسين عمليات الشبكة.

    التوقع باستجابة الطلب : تتوقع نماذج الذكاء الاصطناعي فترات ذروة الطلب، مما يسمح للمباني والصناعات بتعديل استخدامها للطاقة والمشاركة في برامج الاستجابة للطلب.

  • التوفير

    كفاءة الطاقة : يحدد الذكاء الاصطناعي أوجه القصور في استخدام الطاقة، ويقترح التحسينات. على سبيل المثال، يمكنه تحسين جداول التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC)، وتقليل الطاقة الاحتياطية، وتقليل هدر الطاقة.

    خفض التكلفة : من خلال تحسين استهلاك الطاقة، يساعد الذكاء الاصطناعي على تقليل فواتير الطاقة للمستهلكين والشركات. كما أنه يساهم في توفير التكاليف الإجمالية في قطاع الطاقة.

  • التقارير و البلاغات

    تقارير الذكية للطاقة : يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء تقارير مفصلة عن استهلاك الطاقة ومكاسب الكفاءة وتوفير التكاليف. تساعد هذه التقارير أصحاب العمل المسؤولين على تتبع التقدم المحرز و اتخاذ القرارات الصحيحة تباعا.

    تتبع انبعاثات الكربون : يحسب الذكاء الاصطناعي انبعاثات الكربون المرتبطة باستخدام الطاقة. ويقدم رؤى حول التأثير البيئي لدعم جهود الاستدامة.