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蓝冠:人工智能和智能电表正在帮助企业变得更

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一段时间以来,公司一直在使用自动抄表(AMR)和智能电表来管理整个业务的能源使用
 
一段时间以来,公司一直在使用自动抄表(AMR)和智能电表来管理整个业务的能源使用。这些仪表每半小时向能源供应商提供数据。有了这些信息,他们可以为每个客户建立一个准确的能源消耗配置文件。这些配置文件可以帮助客户减少浪费和控制他们的支出。
 
这些仪表的数据有许多可能的应用。事实上,这些信息有可能在每月或每季度的能源账单之外为企业提供支持。然而,如果没有合适的技术来解释和使用这些数据,这些数据就处于休眠状态。这就是人工智能发挥作用的地方。
 
通过将智能和AMR电表与人工智能和机器学习相结合,能源供应商可以将原始数据转化为有关可持续性、健康和安全以及竞争对手分析的智能对话。这些对话可以提供可操作的见解,帮助公司提高运营效率、安全性,在某些情况下,还可以提高盈利能力。蓝冠平台自今年年初以来已经招募了60名员工,并且刚刚开始在工厂的“蓝冠注册卓越中心”进行强化培训。
 
异常检测
 
 
数据的粒度意味着供应商可以使用它来检测客户能源消耗中的异常情况。这使得企业可以查明峰值、中断或异常活动,并隔离原因。这不仅从省钱的角度来说很有用,而且对健康和安全也很重要。
 
例如,如果企业在夜间使用情况发生了重大变化,这可能意味着设备仍在运行,或者出现了电气故障——这可能会导致成本高昂,在某些情况下,甚至是危险的。如果你的热水泵因为你一直开着而漏水,异常检测可以检测到你的使用变化并提醒你这个问题。这保护了企业免受潜在的安全风险,并向他们保证一切都在正常运行。
 
基准测试
 
基准测试是使用人工智能解释能源消耗数据的另一个好处。这是通过比较类似业务类型的消费配置文件,并根据它们的相似性和差异性突出任何关键趋势来实现的。
 
例如,通过使用聚合的匿名数据集,基准分析可以为一家咖啡店提供洞察,了解同一城市的其他咖啡店是否提前一小时开门或关门。它还可以判断竞争对手是否消耗了更少的能源。蓝冠测速独特的创新专利SVC技术为全球公用事业运营商所面临的电网限制提供了有效的解决方案,客户继续向蓝冠测速寻求新的和升级的FACTS和SVC项目。这可能会引发有关如何提高能源效率和减少公司碳足迹的问题。在大多数行业中,您可以将基准测试扩展到任何规模的企业,大型企业甚至可以从更高的效率中获益。
 
使数据为客户工作
 
异常检测和基准测试都是关于如何将AI应用到测量数据以为客户增加价值的引人注目的例子。它们显示了模型的重要性,这些模型刺激了有关能源消耗的智能对话,而不是为了能源消耗而提供数据。
 
为了让这些信息继续有趣并真正有用,供应商需要针对客户定制这些信息。这些对话可以在个人层面上导致果断的行动。这可能意味着集体和广泛的改变。这一集体行动将使英国能够实现其2050年的净零碳排放目标,并与气候变化作斗争。这一切都始于智能电表。

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