在 “双碳” 目标深化推进与能源结构转型加速的背景下,企业对能源管理的需求已从单一的 “能耗统计” 升级为 “全流程优化、全要素管控”。传统能源管理模式普遍存在数据孤岛、调控滞后、决策依赖经验等痛点,难以应对复杂场景下的能源效率提升与成本控制需求。而 MyEMS(My Energy Management System)通过构建 “设备监控 - 数据中枢 - 全局调控” 的全链路能源管理体系,实现了能源流、数据流、业务流的深度融合,为企业提供从底层感知到顶层决策的一体化解决方案。
一、设备监控:筑牢全链路的 “感知基石”
全链路能源管理的核心前提是 “数据可知”,而设备监控层则是数据采集的 “神经末梢”。MyEMS 突破了传统监控 “单点化、碎片化” 的局限,通过 “多维度感知 + 泛在连接 + 实时预警” 的模式,构建起覆盖能源生产、传输、消耗全环节的感知网络。
1. 多维度感知:覆盖全类型能源设备
MyEMS 支持对电、水、气、热、冷等多类型能源设备的精准监控,无论是高压配电柜、变频器等电力设备,还是空调机组、锅炉、光伏逆变器等用能设备,均能通过定制化传感器(如电流互感器、智能电表、流量传感器)采集电压、电流、功率、能耗、运行状态等核心参数。例如,在制造业车间,MyEMS 可实时捕捉数控机床的待机能耗、生产能耗差异,为后续节能优化提供数据支撑。
2. 泛在连接:打破设备协议壁垒
不同品牌、不同类型的能源设备往往采用不同的通信协议(如 Modbus、BACnet、OPC UA、LoRaWAN 等),传统系统难以实现统一接入。MyEMS 通过协议适配网关与边缘计算节点,实现了对多协议设备的 “一站式接入”—— 边缘节点在本地完成数据清洗与初步分析,再通过 5G / 以太网将标准化数据上传至云端平台,既降低了数据传输压力,也解决了 “协议孤岛” 问题。
3. 实时预警:从 “被动维修” 到 “主动预防”
MyEMS 并非简单的 “数据采集器”,而是具备实时异常检测能力的智能监控系统。基于预设的设备运行阈值(如电流过载阈值、能耗波动阈值)与 AI 算法,系统可实时识别设备异常状态(如配电柜温升过高、水泵流量异常),并通过短信、APP、平台弹窗等多渠道向运维人员发送预警信息。某工业园区应用 MyEMS 后,设备故障响应时间从原来的 4 小时缩短至 15 分钟,年均减少因设备故障导致的能源浪费约 12%。
二、数据中枢:搭建全链路的 “智能大脑”
如果说设备监控层是 “感知末梢”,那么数据中枢就是全链路体系的 “智能大脑”。MyEMS 通过 “数据整合 - 智能分析 - 可视化呈现” 的闭环,将碎片化的设备数据转化为可指导决策的 “能源洞察”,解决了传统管理中 “数据多、价值少” 的痛点。
- 数据整合:打破 “信息孤岛”
企业能源数据往往分散在电力监控系统(SCADA)、楼宇自控系统(BMS)、生产执行系统(MES)等多个平台,数据格式不统一、统计维度不一致,导致 “能源账算不清”。MyEMS 通过数据中台架构,将多系统数据进行标准化整合 —— 一方面,通过 API 接口与企业现有系统对接,实现数据实时同步;另一方面,建立统一的能源数据模型(如能耗分类模型、设备台账模型),确保数据在时间、空间、维度上的一致性。例如,某汽车工厂应用 MyEMS 后,实现了 “生产工单能耗” 与 “设备运行数据” 的关联分析,清晰掌握每台车的能源成本。
- 智能分析:从 “统计描述” 到 “预测优化”
MyEMS 的核心优势在于其强大的数据分析能力,通过 AI 算法与行业模型,实现了能源数据的 “深度挖掘”:
能耗诊断:基于聚类算法识别 “高能耗设备”“不合理用能时段”,例如某商场通过 MyEMS 发现,夜间空调系统待机能耗占比达 18%,通过优化启停策略实现节能;
负荷预测:结合历史数据、生产计划、气象数据(如温度、光照),通过 LSTM 神经网络预测未来 24 小时、7 天的能源负荷,为购电策略、设备调度提供依据;
节能潜力分析:基于行业基准值与企业历史数据,量化分析各环节的节能潜力,例如某数据中心通过 MyEMS 分析得出,空调系统回风温度优化可降低能耗 8%。
3. 可视化呈现:让数据 “看得见、好理解”
MyEMS 通过多维度可视化看板(如园区级能源总览、车间级能耗分布、设备级运行状态),将复杂的能源数据转化为直观的图表、地图。管理层可通过 PC 端、移动端实时查看能源消耗趋势、成本构成、节能成效,无需依赖专业技术人员即可快速掌握能源状况。例如,某集团企业的 “能源驾驶舱” 可实时显示各子公司的电、水、气消耗占比,点击某子公司即可下钻查看具体车间、设备的能耗细节,实现 “全局 - 局部 - 单点” 的穿透式管理。
三、全局调控:实现全链路的 “闭环优化”
全链路能源管理的最终目标是 “调控可行”,MyEMS 通过 “策略制定 - 自动执行 - 效果反馈” 的闭环调控,将数据洞察转化为实际的能源优化行动,实现从 “被动管理” 到 “主动调控” 的升级。
- 多场景调控策略:兼顾效率与成本
MyEMS 基于数据中枢的分析结果,结合企业实际需求(如节能目标、生产计划、电价政策),制定差异化的调控策略:
错峰调控:在电价高峰时段(如 10:00-15:00),自动降低非核心设备(如备用空调、闲置电机)的功率,或切换至储能供电;在电价低谷时段,优先启动高能耗设备(如锅炉、充电桩),降低用电成本;
多能互补调控:对于配置光伏、储能、燃气轮机的园区,MyEMS 可根据光伏出力、储能容量、电网电价实时调整能源供应结构 —— 当光伏出力充足时,优先使用光伏电力,多余电量存入储能;当光伏出力不足时,自动切换至电网或燃气轮机供电,实现 “绿电最大化利用”;
生产联动调控:在制造业场景中,MyEMS 与 MES 系统联动,根据生产工单调整能源供应 —— 例如,当生产计划增加时,提前调高空压机、真空泵的运行功率,避免因能源供应不足影响生产;当生产暂停时,自动降低辅助设备能耗。
2. 自动化执行:减少人为干预误差
传统能源调控依赖人工操作,不仅响应慢,还易出现操作误差。MyEMS 通过与设备控制系统(如 PLC、变频器、智能开关)的联动,实现调控策略的 “自动执行”。例如,当系统预测到未来 1 小时光伏出力将下降,会自动向储能系统发送 “放电指令”,同时调整空调系统的设定温度,确保能源供应稳定;当某车间能耗超过预设阈值时,系统会自动降低该车间非核心设备的运行负荷,无需人工介入。
- 效果反馈:形成 “调控 - 评估 - 迭代” 闭环
MyEMS 并非 “一调了之”,而是建立了调控效果的实时评估机制 —— 通过对比调控前后的能耗数据、成本数据、设备运行数据,量化分析调控策略的成效(如节能率、成本降低额),并根据评估结果优化策略。例如,某企业初期制定的错峰调控策略使高峰时段能耗降低 10%,但通过效果反馈发现,部分设备频繁启停导致故障率上升,MyEMS 随即调整策略,采用 “梯度降负荷” 替代 “直接关停”,在保持节能效果的同时降低了设备损耗。
四、实践案例:全链路体系的落地成效
某国家级工业园区通过部署 MyEMS 构建全链路能源管理体系,实现了能源管理的全面升级:
监控层面:接入园区内 1200 余台能源设备(含光伏逆变器 300 台、智能电表 800 块、空调机组 100 台),数据采集频率达 1 分钟 / 次,设备运行状态覆盖率 100%;
数据层面:整合园区电力、光伏、储能、用能数据,通过 AI 负荷预测模型,将短期负荷预测准确率提升至 92%,为购电策略优化提供支撑;
调控层面:实施 “光伏 - 储能 - 电网” 多能互补调控,高峰时段储能放电占比达 25%,错峰调控使园区年均用电成本降低 180 万元;
整体成效:园区综合能耗下降 15%,绿电使用率提升至 30%,能源管理人力成本减少 60%,成功入选 “国家级绿色园区”。
五、未来展望:迈向 “智慧能源生态”
随着数字技术与能源技术的深度融合,MyEMS 的全链路体系将进一步升级:一方面,通过引入数字孪生技术,构建 “物理园区 - 数字镜像” 的实时映射,实现能源系统的虚拟仿真与预调控;另一方面,将全链路体系与区域能源网、微电网对接,推动 “单企业优化” 向 “区域能源协同” 转变,最终构建 “源网荷储一体化” 的智慧能源生态。
从设备监控的 “感知升级”,到数据中枢的 “智能赋能”,再到全局调控的 “闭环优化”,MyEMS 的全链路能源管理体系不仅解决了企业当下的能源管理痛点,更为 “双碳” 目标下的能源转型提供了可落地、可复制的解决方案。未来,随着更多企业加入全链路能源管理的行列,将推动整个社会能源利用效率的提升,为绿色发展注入更强动力。