大数据时代工厂能源管理中的人工智能技术应用

引言​

随着工业生产规模扩大，工厂能源消耗持续增加，传统能源管理模式因依赖人工、管控粗放等问题，已难以满足节能降耗与高效运营需求。大数据技术的发展为工厂能源数据的全面采集与分析提供了可能，而人工智能技术则能从海量数据中挖掘能耗规律，实现精准管控。

一、基于人工智能的工厂能源管理系统设计

1.1 系统总体架构

系统总体架构采用硬件支撑、软件协同的分层设计模式。硬件架构以分布式感知为核心，在工厂各区域部署传感器与数据采集设备，覆盖生产设备、配电系统、能耗节点等关键对象，通过工业总线与边缘计算终端连接，实现数据的就近采集与初步处理。软件架构分为数据层、算法层与应用层：数据层负责存储与整合各类能耗数据，建立标准化数据仓库，算法层集成人工智能模型，承担数据分析与决策生成任务。应用层则面向用户提供交互界面，实现管控指令下发与结果反馈。

1.2 核心功能模块设计

核心功能模块围绕能耗全流程管理构建协同体系。能耗数据采集与预处理模块通过传感器实时获取电压、电流等原始数据，经滤波、去重等处理后，转化为算法可识别的结构化数据。能耗预测与分析模块依托机器学习算法，结合历史数据与生产计划预测能耗趋势，通过异常检测模型识别设备空载、能耗突增等问题。智能能源调控模块基于算法输出的优化方案，自动生成设备启停、功率调节等控制指令，实现能源动态调度。可视化管理模块将能耗数据转化为图表与热力图，直观展示各区域能耗分布与管控效果，支持管理人员快速定位问题。

1.3 系统安全与可靠性设计

系统安全与可靠性从数据与运行双维度保障。数据安全方面，采用加密算法对传输与存储数据进行保护，设置多级访问权限，仅授权人员可查看敏感数据，同时定期备份数据以防止丢失。运行可靠性方面，建立设备状态监测机制，实时诊断传感器与采集终端的运行状态，发现故障时自动切换至备用设备。针对数据缺失场景，通过算法插值补充缺失值，面对网络中断情况，确保系统在局部异常时仍能稳定运行。

二、系统应用与效果评估

2.1 生产车间能耗管控

工厂车间能源管理：中央控制单元利用分散在生产车间内安装的传感器收集车间内生产设备各生产线的能源消耗情况，根据生产线生产节拍及工序调度进行能源控制，发现某个生产线进入待料的待机状态后，能源中央控制器就通过通信告诉该生产线内运转设备进入降频能耗模式，而生产线的各设备根据生产线上的工艺节拍按比例减低能耗负荷；通过中央控制器智能调度各生产工艺节能系统的工艺时段表，该表按照不同生产工艺设备运行的负荷量对不同生产工艺设备运行的时段进行排列，在规划设置完后，整个车间的生产工艺系统在各种生产工艺模式中执行，此时不同生产工艺系统的各种设备就会出现时间段工作与停歇现象，减少了生产设备的能量峰值时间的出现。

2.2 重点设备能源优化

通过对大容量空压机、锅炉等关键能源使用设备，实时监测运行状态建立设备能耗模型。建立算法对设备负荷率和能耗的相关性进行分析，在负荷率低的状态下调整运行，将多台空压机从不间断运行转换成轮流运行状态，降低无谓消耗，在发生设备能耗离线时发出设备异常警报，并通过历史数据判断是否为设备零件老化、参数配置异常等因素引起的，辅助制订维修计划。模块运行数据包括设备能耗曲线，提供设备换代能效分析的依据。

2.3 工厂整体能源调度

全局能源统筹协调功能将工厂内车间、设备、公用耗电量信息以及外部能源供给数据进行统一联动，构建全厂的最优化模型，在上下半尖峰时段错开高能耗环节运行时间，削峰填谷减小生产用电成本；在风电、光伏等可再生能源发电功率不稳定时，实时调整可再生能源和供电局调配的电比例，优先用电；模拟不同生产计划模式下的能源消耗总体数值，形成工厂月度、季度能源消耗预测编制依据。

2.4 效果评估

从能源利用层面，系统优化节能，节省无效能耗，主要设备单产能耗下降明显，生产车间浪费下降，整个车间工厂能耗下降，从管理层面，替代人工统计的自动采集能耗数据，使异常能耗统计与响应的时间大大缩短，同时管理者能够集中精力于策略调整而非基础性数据收集；从成本层面，节能替换了高峰时期用电，以及设备能效优化让整个工厂的电费支出减少。系统总结的能效分析报告让持续改善改造有明确的方向。

2.5 与传统管理模式的对比分析

从能效管理角度来看，传统模式依靠手工检查，缺少数据分析和分析数据，不能及时掌握能效数据，出现发现滞后现象；智能能效控制系统通过对能源系统数据进行监测，借助大数据计算得到能源波动趋势，及时对能源参数进行调整，由被动优化控制转变为能动优化控制。从运营操作模式来看，能源管理系统只对能源数据进行粗略的存储操作，且存储后也得不到任何能源数据的结果，而智能管理系统能根据数据动态分析的结果，把对能源系统运行的“被动式”

分析转变为“能动式”，从而提高管理的效率；同时智能管理系统基于自动化采集数据和展示过程分析所得，并自动得出分析结果，比传统分析方式及时性强，具有无法比拟的节省时间成本的优势，为管理人员提供更加清晰的决策依据；智能管理系统可有效降低能源的消耗，进而节约企业的设备的运作，降低运作过程中的能源损耗和设备损坏率，所以在成本控制方面，从一定程度上来说也是优于传统模式的。

三、现存问题与优化方向

3.1 现存问题

现存问题主要集中在技术适配与实际应用层面。技术上，部分人工智能算法对工厂复杂工况的适应性不足，当生产计划临时调整或设备参数突变时，能耗预测精度易下降，不同设备的数据接口不统一，导致部分老旧设备的能耗数据难以接入系统，形成数据盲区。应用层面，系统部署需要一定的前期投入，中小工厂可能因成本压力难以普及，部分管理人员对智能化系统的操作不熟练，仍依赖传统经验决策，导致系统功能未被充分利用。数据安全认知不足，部分工厂未建立完善的防护机制，存在数据泄露风险。

3.2 优化方向

针对上述问题，需从技术迭代与应用保障双管齐下。技术上，优化算法的泛化能力，通过引入实时修正机制提升对工况变化的适应力，开发通用数据转换接口，解决老旧设备的数据接入问题。应用上，推出轻量化版本系统降低部署成本，同时开展分层培训提升管理人员操作能力。行业层面，需制定数据安全规范，明确数据采集、存储的安全标准，鼓励龙头企业分享应用经验，形成可复制的实施模式，推动技术在不同规模工厂的落地。

结语

大数据时代下，人工智能技术在工厂能源管理中的应用，有效提升了能耗管控精度与管理效率，为节能降耗提供了新路径。但当前仍面临技术适配不足、应用成本较高等问题。未来需持续优化算法以适应复杂工况，降低系统部署成本，同时加强人员培训与标准建设。随着技术不断成熟，人工智能将更深度融入工厂能源管理，助力实现绿色、高效生产，为制造业可持续发展注入动力。

参考文献

[1] 段天鹏 . 大数据时代制造企业供应链成本管控措施研究 [J]. 会计师 ,2024,(18):38-40.

[2] 潘云宽. 大数据时代高校精准思政建[J]. 电子科技大学,2023.