教育新闻网瑞士工业技术公司ABB已与硅谷人工智能(AI)专家Verdigris Technologies合作开发了机器学习算法，以帮助企业避免高峰时间的能源成本。
工业客户可以为峰值功率付出巨大的代价，许多客户已经转向电池存储来避免此类支出。但是，ABB声称在Verdigris的帮助下，在其能力配电控制系统中开发了两个应用程序后，将提供替代方案。
ABB声称其能源预测应用程序将提供准确的功耗预测。使用神经网络，该软件可以识别负载曲线中的模式以及天气预报和历史数据中的因素。这样，系统可以为特定建筑物或电路提供24小时的能耗预测，每15分钟更新一次。这意味着管理人员可以关闭非关键负载并避免峰值费用。
ABB电气化业务数字主管Andrea Temporiti表示：“这项创新的数字服务使您可以轻松地采取必要的纠正措施，以最大程度地减少高峰需求费用。”“预测的精确度减少了套期保值头寸，缩小了可变性，并为商业和工业建筑节省了可观的能源成本。”
资料筛选
ABB在其Ability软件平台中添加的另一个应用程序是Intelligent Alerts。开发人员说，机器学习算法有助于更好地识别大量数据集中的有价值的信息。在大型工业企业的能源管理系统生成未经过滤的数据集的情况下，管理团队可能会被信息墙所吓倒。
“ Verdigris AI的效率是传统能源管理方法的十倍，”该公司产品战略主管Thomas Chung说。“我们与ABB的合作伙伴关系使我们的AI功能可以覆盖更大范围的ABB用户生态系统。这些能源和资产管理工具将消除噪音，以提供可行的见解，确定真正的能源节约并提高资源分配的效率。”
与Verdigris的合作是在ABB的“开放创新”计划下进行的，该计划将公司与企业孵化器，加速器和初创企业合作，以开发新的数字解决方案和商业模式。通过该计划，ABB与合作伙伴合作，涉及范围从智能建筑中的数字能源管理服务到电动汽车。这家瑞士公司补充说，ABB正在计划与Verdigris合资。
一年前，使用机器学习询问庞大的数据集使Social Energy在英国推出了一个公用事业，向消费者承诺100%可再生能源的供应和高达70%的电费节省。Social Energy使用具有AI功能的Duracell 2.5-15 kWh电池存储系统。该系统“学习”家庭能源消耗的习惯和触发因素，并利用天气，交通和手机数据来准确预测家庭负荷。三周前，Social Energy进入了澳大利亚市场。
