【先进技术】综合工业人工智慧能源管理平台
主要完成单位：香港理工大学工业及系统工程系
主要完成人：任竞争、满奕、胡雨沙
适用领域：高能耗工业系统、能源系统
项目/技术简述：中国工业和信息化部等3部门联合印发《工业领域碳达峰实施方案》中指出，到2025年，规模以上工业单位增加值能耗较2020年下降13.5%，在2030年前实现二氧化碳达峰。
提高工业企业能源效率是节节能降碳最经济的方式。大量研究表明，实现在线最优生产能够帮助工业提高能源效率、减少大量不必要的能源浪费。随著工业互联网技术的快速发展，工业大数据技术逐渐成熟。由于工业数据处理过程複杂，大数据中包含的大量有效信息难以被有效利用。该项目建立了能够方便操作的人工智能管理平台，构建工业数据机理模型库、多功能能耗预测模型库以及故障识别模型，从而帮助工业过程有效利用大数据，并通过精准度高的预测模型，帮助工业过程对关键参数进行预测与优化。
图1 数据清洗模型库
综合工业人工智慧能源管理平台（IIAIEMP）是一个准确预测能耗和故障诊断的智慧平台。该平台有三个功能：（1）工业数据清洗功能。它拥有一套完整的数据预处理模型库，能够智能化的处理工业中的异常数据，提高数据质量。（2）精度可达95%以上的预测模型库。它的预测范围主要涉及工业生产过程电耗、热耗、碳排放以及工业污水处理水质指标等。（3）拥有故障识别功能。它可以依据预测结果帮助工业企业识别未来生产过程可能存在的故障。
该综合工业人工智慧能源管理平台的主要功能包括工业过程监控、工业过程实时分析、工业过程实时报警、工业过程组态建模、数字孪生引用关系建模及工业过程实时优化等（如图2-7所示）。
图2：工业过程监控
图3：工业过程实时分析
图4：工业过程实时报警
图5：工业过程组态建模
图6：数字孪生引用关系建模
图7：工业过程实时优化
技术亮点：
（1）建立了工业数据清洗模型库，提高50%的数据处理效率。
（2）基于混合信号分解方法建立了预测模型，能广泛应用于工业污水水质指标、工业电耗、工业热耗以及工业碳排放的预测，精度可达95%及以上。
（3）建立了故障预警模型，该方法能够用于提前诊断出异常工况，准确度高达80%。
推广应用、案例情况：该平台主要解决了两个关键问题：工业数据因资料处理过程繁琐导致的数据难以应用的问题和工业过程无法高精度预测能耗以及故障识别的问题。通过该平台有效地帮助工业企业根据实时的高峰和非高峰电价优化生产计画，减少2%～5%的生产成本。同时，它也能够帮助工业企业根据“双控”目标，优化设备运行参数，提高企业能源效率，减少3%～8%碳排放。该系统已成功应用于中国广东的一家造纸企业。
