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泛能網程路亮相科博會!智解能源+AI,未來產業新引擎!

2024-07-19科技

朋友們,你們聽說過"泛能網"嗎?不要覺得陌生,這可能是未來改變我們生活的一項黑科技!

想象一下,你住的小區、工作的寫字樓,甚至是你常去的商場,都變成了超級智能的節能高手。它們不僅知道你什麽時候需要制冷制熱,還能根據天氣、人流量自動調節,既舒適又省錢。這聽起來是不是很酷?

別以為這只是科幻電影裏的場景。在剛剛落幕的第二十六屆科博會上,新奧泛能網總裁程路就向我們展示了這樣一幅未來圖景。他帶來的"泛能網"平台,就像是能源界的"鋼鐵俠",用AI智能化解決方案,讓能源使用變得更聰明、更高效、更環保。

好奇這個"能源界的鋼鐵俠"是如何工作的嗎?它到底能給我們的生活帶來什麽改變?讓我們一起來一探究竟吧!

首先,我們得搞清楚,什麽是"泛能網"?

簡單來說,泛能網就是一個超級智能的能源管理系統。它利用物聯網、大數據、人工智能等先進技術,對各種能源(如電、氣、冷、熱)進行智能化管理和最佳化配置。

想象一下,如果把整個城市的能源系統比作一個巨大的生命體,那麽泛能網就像是這個生命體的大腦和神經系統。它時刻監控著能源的生產、傳輸和使用情況,並做出最優的調配決策。

那麽,泛能網是如何實作這種"超級智能"的呢?

程路在演講中透露了泛能網的"秘密武器"——"選用訓生"四字訣。

"選",就是選擇開放的AI模型,包括通用大模型和專業的小模型演算法。

"用",是利用新奧多年積累的海量能源數據。

"訓",則是結合專家經驗與知識,進行深度訓練。

"生",最終生成適用於能源行業的專屬大模型。

這聽起來是不是有點抽象?別急,讓我們看看泛能網在實際套用中是如何發揮作用的。

程路給我們分享了幾個生動的案例。

首先是工業印染行業。大家知道,印染廠需要大量的蒸汽來進行染色,但傳統的蒸汽供應方式往往存在長距離輸送損失大、溫度控制不精準等問題。這不僅浪費能源,還會影響產品質素。

泛能網是怎麽解決這個問題的呢?它開發了一套染缸智控技術,實作了印染過程的即時監控和智能調控。結果如何?一次性成品率提高了5%,每百萬米布的能源成本節約了1.6萬元,年度能源費用更是減少了10%!

這是不是很厲害?但這還不是全部。

再來看看酒店行業。我們都知道,酒店的能耗是很大的,特別是在冷暖空調方面。泛能網針對這一情況,開發了一套智能暖通系統。它能根據酒店的入住率變化,實作精準的分區、分度控制。既保證了客人的舒適度,又幫助酒店降低了10%的年度能源賬單。

想象一下,你入住一家采用了泛能網系統的酒店。當你走進房間,空調已經調節到了最舒適的溫度。當你離開房間,系統會自動進入節能模式。這不僅讓你住得舒服,還為地球環保盡了一份力,是不是很棒?

但泛能網的能力遠不止於此。在更大規模的園區場景中,它還能實作更復雜的能源管理。

比如,泛能網可以將園區內的光伏發電和儲能系統進行聯合控制,根據用電負荷的變化進行動態調優。這樣不僅提高了光儲系統的收益,還幫助企業大幅降低了用能費用,同時提升了園區的能源運維效率。

聽起來很專業?其實很好理解。就像是一個超級管家,它知道什麽時候該用太陽能,什麽時候該用儲存的電,什麽時候該向電網購電,總之就是讓整個園區的用電最省錢、最環保。

現在,你是不是對泛能網有了更深入的了解?但你可能會問,這些高科技離我們普通人的生活還很遙遠吧?

其實不然。想想看,當更多的工廠采用泛能網技術後,產品的成本會降低,質素會提高,這最終會反映在我們購買的商品上。當更多的公共建築、商場、酒店采用這種技術後,我們的生活環境會變得更舒適,同時也更環保。

更重要的是,隨著泛能網技術的普及,整個社會的能源利用效率會大大提高。這意味著,我們可以用更少的資源創造更多的價值,為應對氣候變遷、實作可持續發展做出貢獻。

正如程路在演講最後所說:"能源+AI是未來產業的新引擎!"這不僅僅是一句口號,而是一個正在成為現實的未來圖景。

那麽,面對這樣的未來,我們普通人該如何應對呢?

首先,我們可以多關註身邊的節能措施。比如,選擇節能家電,養成隨手關燈的習慣,這些小事積少成多,也能為環保盡一份力。

其次,在選擇住所或工作場所時,我們可以更多地考慮建築的節能效能。一個采用了智能能源管理系統的建築,不僅能為我們提供更舒適的環境,長遠來看還能幫我們省下不少錢。

最後,作為消費者,我們可以更多地支持那些註重節能環保的企業和產品。這樣不僅對我們自己有利,也能推動整個社會向更環保、更可持續的方向發展。

朋友們,你們覺得這樣的未來如何?是不是覺得既高科技又離我們很近?沒錯,這就是AI+能源給我們帶來的改變,悄無聲息,卻又真實存在。

讓我們一起期待這個更智能、更環保的未來吧!畢竟,這不僅關乎我們的生活質素,更關乎我們賴以生存的這個星球的未來。你準備好擁抱這個AI+能源的新時代了嗎?

[註:圖片來自網絡/官方,如侵權刪圖;本文為原創,侵權必究。]