BHC3能源管理

降低能源部门工厂的能源成本

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帮助能源企业了解其跨设施能源支出,并确定行动优先级,以降低总体运营成本。该应用程序利用先进的人工智能和优化算法对建筑作业进行建模,检测炼油厂资产中的异常情况,预测节能机会,并帮助能源设施管理人员采取接近实时的行动。

特性

能量流分析

能量流分析

利用可配置的kpi、基准和时间序列可视化,开发高层次的、细粒度的能源资产趋势洞察。
峰值需求预测

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、操作计划)和天气数据。
最终用途崩溃

最终用途崩溃

使用基于人工智能的算法对能源资产进行粒状能源分析,分解能耗,以确定设施内的加热、冷却和照明等终端负荷。
建立优化

整栋建筑优化

利用人工智能技术优化整个建筑的能源成本,保持舒适度,并有效利用现场电源(如太阳能)。
异常检测

异常检测

使用人工智能算法检测与能源资产相关的操作异常和计费错误。
运营商接触

运营商接触

使用人工智能细分、能源分析、节能建议和警报,刺激节能行动,改善能源资产的整体运营。
测量验证

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

项目分析

收集、优先排序和管理能源设施资本项目组合,以最大限度地实现财务目标。
虚拟建筑分析

虚拟建筑审计

通过收集跨设施的行为、操作和建筑特征数据,提高建筑AI模型的准确性,并实现新的分析。
电力购买分析

电力购买分析

评估实时电力需求、现场能源供应、公用事业收费和市场定价,以了解降低成本的可行见解。
自助服务数据科学

自助服务数据科学

可视化创建全设备分析和机器学习模型。快速分析、探索并获得业务见解,而无需编写任何代码。
互操作性

互操作性

整合来自任何企业系统、第三方来源、建筑系统或现场发电源的能源资产数据。使用api将洞察嵌入现有的应用程序。

好处

减少

通过预测分析,识别高影响的节能机会和运营改进,将能源资产的能源成本降低15%至30%。

预测

利用量身定制的机器学习分析,实现80%以上的准确率,更准确地预测能源资产中的能源需求。

增加

通过优化建筑和能源基础设施(如太阳能、智能照明、储能、电动汽车)的投资,提高资本支出投资回报率。

自动化

通过流分析和ai算法自动化能源设施管理,预测能源资产负荷,动态优化建筑运营。

改善

通过整合现场电力,预测高峰和停电事件,优化建筑需求,提高能源资产的可靠性。

简化

简化能源、资产和电力使用报告,以便进行季度/年度审查和财务审计。

部署

使用用于AI、分析、仪表板和数据集成的自助工具,快速部署和配置能源解决方案。

数据源

BHC3能源管理创建来自所有关键来源的能源资产数据的统一联合云图像,包括能源数据(例如,电表读数、公用设施账单)、现场运行数据(例如,时间表、占用率)、来自建筑系统的遥测信号(例如,照明、暖通空调)和第三方数据(例如,建立审计、天气)。

这个统一的数据集BHC3™AI套件支持多维能源分析、预测分析、建筑优化和多个能源资产类别的异常性能监控。BHC3能源管理可以近乎实时地处理能源资产数据,进行连续分析,生成见解,并通过多渠道解决方案(如移动警报、电子邮件报告和直接向建筑设备发送控制信号)提供建议。

BHC3能源管理系统全面了解了许多能源系统的数据,以及持续大规模运行的基于人工智能的算法,使设施管理人员能够优化建筑运营,减少公用事业支出,实现可持续发展目标。

BHC3能源管理的模型驱动架构

演示

几周就能证明结果,而不是几年

时间轴
深入了解BHC3功能、企业AI最佳实践和最高价值用例。
了解BHC3™AI Suite的功能,它的模型驱动架构,并针对您公司的样本数据集进行测试。
确定一个高影响的业务问题,并与BHC3团队合作,快速构建解决该问题的AI应用程序。
将经过测试的BHC3应用程序扩展并部署到生产环境中。结合用户反馈和优化算法,以驱动最大的经济价值。

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