节能降碳系统：覆盖“监测-分析-优化-管控”全链条

在“双碳”目标成为国家战略的背景下，企业的节能降碳行动已从未自选动作变为必答题。一个现代化的节能降碳系统，其核心已不再局限于孤立的设备改造，而是演进为一个基于数据、覆盖“监测-分析-优化-管控”全链条的节能降碳系统。

一、 系统内核：碳能流全景数字孪生

该系统首先构建一个与企业实际能源系统和碳源碳汇相匹配的数字孪生模型。这不仅是简单的3D可视化，而是一个集成物理规则与数据算法的动态模型。

多源数据融合：系统通过物联网关，集成来自智能电表、燃气表、流量计、蒸汽计以及分布式光伏、储能等系统的实时运行数据。同时，引入活动数据和排放因子数据库。

模型构建：在数字空间中1:1映射企业的能源输配网络和主要用能/排碳单元。模型定义了能量与物质的流动关系与转换效率，为后续的仿真与优化计算提供基础。

二、 核心技术模块与算法应用

1. 碳排放在线监测与核算

这是实现碳精准管理的基础。系统基于国际标准的“排放因子法”与“质量平衡法”，实现碳排放的准实时核算。

公式化实现：对于外购电力，碳排放量 = `用电量 × 最新区域电网排放因子`。对于天然气燃烧，碳排放量 = `消耗量 × 低位发热量 × 单位热值含碳量 × 碳氧化率`。这些计算通过数据管道自动化执行，生成企业碳台账。

仪表盘可视化：以碳流量、碳强度（单位产值碳排放）等关键绩效指标形式，动态展示企业碳足迹。

2. 基于AI的能效分析与异常诊断

系统利用机器学习算法，从历史数据中学习每个用能单元的正常运行模式。

负荷预测：使用长短期记忆网络等时间序列模型，预测未来24小时或更长时间的负荷曲线，为能源调度提供依据。

非侵入式负荷监测：仅在总进线处部署高级计量装置，通过分析总负荷曲线的特征变化，利用大模型或深度学习算法，分解出主要设备的能耗与运行状态，以极低的成本实现设备级能效洞察。

异常检测：采用孤立森林等无监督学习算法，自动识别设备空转、效率劣化、非计划启停等能效异常点，并推送诊断报告。

3. 多目标协同优化与智能控制

这是系统的“智慧大脑”，其核心是一个优化求解器。

约束条件：设备运行约束、生产工艺要求、安全规程、分时电价、天气条件等。

优化目标：

1.经济性目标：最小化总体能源成本。

2.碳减排目标：最小化总体碳排放量。

3.效率目标：最大化系统综合能效。

求解算法：系统基于构建的数字孪生模型进行仿真，运用多目标优化算法或模型预测控制策略，求解出在给定约束下最优的设备启停组合、负荷分配方案及储能系统充放电策略。例如，在电价峰值时段，优先使用储能放电，并适当调整空调设定点，以实现成本与碳排的双重降低。

4. 碳资产管理与减排路径模拟

系统内置边际减排成本曲线 模型。

技术库：内置各类节能减碳技术的预估投资成本与减排潜力数据。

路径规划：通过MACC模型，系统可对不同技术组合的减排效果与投资回报进行模拟分析，为企业制定成本最优的中长期减排路径图，回答“先做什么，后做什么”的战略问题。

三、 系统集成与技术栈

数据中台架构：系统作为能源与碳数据中台，通过RESTful API或OPC UA等标准接口，与上层的ERP、MES以及下层的BMS、PLC等系统进行双向数据交互，打破信息孤岛。

古河云科技节能降碳系统，本质上是一个融合了IoT、大数据与AI技术的节能降碳平台。它通过构建数字孪生、应用智能算法，将原本模糊的能源成本与碳资产转化为可测量、可分析、可优化的数字对象，从而支撑企业从被动合规走向主动战略管理，在“双碳”浪潮中赢得竞争先机。这不仅是一次技术升级，更是一次深刻的运营模式变革。

审核编辑 黄宇