在全球碳中和目標驅動下，安科瑞推出的碳達峰碳中和能源管理大平臺（AcrelCloud-5000）以泛在物聯技術為核心，構建起覆蓋電、水、氣、熱等多維能源數據的智能化管控體系。該平臺通過數據深度挖掘與智能分析，為企業提供全鏈條的能源管理解決方案，助力實現節能降耗與碳減排目標。

一、多源數據集成與實時監測

平臺采用邊緣計算+云端部署架構，支持對電表、水表、燃氣表、熱量表等300余種智能終端的數據采集，采樣頻率可達秒級。通過Modbus、OPC UA、DL/T645等20余種通信協議，實現與PLC、DCS、SCADA等工業系統的無縫對接。

在數據展示層面，平臺提供三維可視化看板，可實時呈現：

分類能耗：電、水、氣、熱等能源的實時消耗量及占比

區域能耗：按車間、樓層、工藝段劃分的能源分布熱力圖

設備級監測：重點用能設備的實時功率、運行狀態及效率曲線

某鋼鐵企業應用案例顯示，通過實時監測發現空壓機群存在15%的冗余運行，調整后年節電量達320萬kWh。

二、智能分析與診斷系統

（一）能效對標分析

平臺內置GB/T 23331能源管理體系標準庫，可自動生成：

單位產品能耗：對比行業先進值與限定值，標識能效落后設備

工序能耗分解：解析煉鋼、軋鋼等工序的能源構成，定位改進環節

碳排放在線核算：基于IPCC方法學，實時計算Scope1-3排放量

（二）異常診斷引擎

通過機器學習算法建立設備能耗模型，可自動識別：

設備低效運行：如電機負載率持續低于40%

工藝參數偏離：如加熱爐溫度控制偏差超過±5℃

管網泄漏預警：通過壓力-流量關系模型檢測蒸汽/壓縮空氣泄漏

某化工企業應用該功能后，成功定位并修復3處蒸汽管網泄漏點，年減少蒸汽損失1.2萬噸。

三、預測與優化決策支持

（一）負荷預測系統

基于LSTM神經網絡算法，結合天氣、訂單、生產計劃等20余個維度數據，可實現：

短期預測：未來4小時用電負荷預測誤差＜3%

中期預測：日級別負荷預測誤差＜5%

長期預測：月級別能耗預測支持能源采購決策

（二）優化調度引擎

平臺內置多目標優化算法，可生成：

峰谷電價套利方案：在電價波谷時段增加儲能充電量

工藝參數優化：如調整加熱爐溫度設定值，在保證質量前提下降低燃氣消耗

設備組合優化：根據訂單需求自動匹配*優生產設備組合

某電子制造企業應用優化調度后，峰谷電價套利收益年增加280萬元，單位產品能耗下降12%。

四、移動化與協同管理

平臺提供iOS/Android雙端APP，支持：

實時報警推送：設備異常、能耗超標等事件秒級推送

移動巡檢：掃碼獲取設備檔案，上傳巡檢照片與處理記錄

工單協同：自動生成維修工單并分配至責任人，跟蹤處理進度

通過Web-APP-微信的三端聯動，某汽車工廠實現能源管理響應時間從2小時縮短至15分鐘。

五、合規性與擴展能力

平臺嚴格遵循《重點用能單位能耗在線監測系統技術規范》，數據加密采用國密SM4算法，支持與政府能源管理平臺的標準化對接。系統架構支持橫向擴展，單服務器可承載10萬+測點數據，滿足大型集團企業的分級管理需求。

安科瑞能源管理大平臺通過"監測-分析-優化-協同"的閉環管理，幫助企業平均降低能源成本15%-25%，碳排放強度下降8%-18%。在雙碳目標背景下，該平臺已成為企業構建綠色制造體系的核心數字化工具。