BHC3能源管理
减少对工厂设施范围内的能源成本在能源领域
BHC3能源管理
降低炼油厂的整体能源成本
降低整体能源成本，改善建筑运作
BHC3™能源管理使用机器学习来帮助能源企业获得洞察他们的跨数据中心的能源支出和优先行动，以降低整体运营成本。该应用程序采用先进的AI和优化算法来建立模型操作，炼油资产发现异常情况，预计节约能源的机会，并有助于能源设施管理人员采取以近乎实时的行动。
特征
流能量分析
使用可配置的kpi、基准和时间序列可视化，对能源资产的能源趋势进行高级和细粒度的洞察。
高峰需求预测
利用先进的AI算法预测能源资产的峰值负荷，该算法使用流能源数据、建筑数据(例如，照明传感器、审计、运行时间表)和天气数据。
最终用途分解
使用基于人工智能的算法对能源资产进行颗粒能量分析，分解消费，以确定设施内的组成最终用途负荷，如供暖、制冷和照明。
整体建筑优化
优化整个建筑的能源成本，保持舒适度和有效利用使用支持AI-技术现场电源（例如，太阳能）的。
异常检测
使用AI算法来检测与能源资产运作异常和计费错误。
运营商接触
使用ai支持的细分、能源分析、节约建议和警报来推动节约能源和改善能源资产整体运营的行动。
测量和验证
使用机器学习算法跟踪和报告能源资产的节能情况。
项目分析
装配，优先考虑和管理能源设施投资项目最大化的财务目标的投资组合。
虚拟建筑审计
增强AI模型的准确性为建筑物和通过收集交叉设施行为，操作和构建特性数据使能新的分析。
电力购买分析
评估实时电力需求，现场的能源供应，公用事业收费和市场定价实际地洞察降低成本的机会。
自助服务数据科学
可视化地创建整体设施分析和机器学习模型。快速分析、探索和获得业务洞察，不需要编写一行代码。
互通性
集成来自任何企业系统、第三方来源、建筑系统或现场发电来源的能源资产数据。使用api将洞察力嵌入现有的应用程序。
优点
减少
利用预测分析来识别高影响的节能机会和操作改进，可将能源资产的能源成本降低15 - 30%。
预测
在能源资产预测能源需求与使用定制的机器学习是实现大于80％的准确率的分析更准确。
增加
通过优化在建筑和能源基础设施（例如，太阳能，智能照明，能量存储，电动车）的投资资本支出增加投资ROI。
自动化
能源自动化设备管理与预测能源资产的负载动态优化建筑施工流分析和人工智能的算法。
改善
通过集成的现场发电，预测峰值和断电事件，并优化整个建筑的需求提高能源资产的可靠性。
简化
对于季度/年度审查和财务审计的能量资源用电量的精简报告。
部署
使用用于AI、分析、仪表板和数据集成的自助服务工具，快速部署和配置能源解决方案。
数据源
BHC3能源管理creates a unified federated cloud image of energy asset data from all key sources, including energy data (e.g., meter readings, utility bills), site operational data (e.g., schedules, occupancy), telemetry signals from building systems (e.g., lighting, HVAC), and third-party data (e.g.,建筑审核、天气)。
这个统一的数据开始了BHC3™AI套件支持多维能源分析、预测分析、建筑优化和跨众多能源资产类别的异常性能监测。BHC3能源管理对能源资产数据进行近乎实时的处理，执行连续分析，生成见解，并通过多渠道解决方案(如移动警报、电子邮件报告和控制信号)直接向建筑设备提供建议。
随着数据的跨多个能源系统和大规模连续运行的基于人工智能的算法的全面视图，BHC3能源管理如虎添翼设施管理，优化建筑施工，减少公用事业支出和实现可持续发展的目标。
演示
几周就能证明效果，而不是几年
深入了解BHC3功能、企业AI最佳实践和最高价值用例。
了解BHC3人工智能套件的功能，它的模型驱动架构，并根据您公司的样本数据集对其进行测试。
确定一个高影响力的业务问题和协作与BHC3团队迅速建立一个AI应用程序解决它。
规模和部署测试BHC3应用到生产中。一体化的用户反馈和优化算法，以推动最大的经济价值。