工业能碳管理技术实践：从 AI 驱动到合规落地的全链路方案

在全球 “双碳” 目标加速推进、ESG 理念深入人心的当下，这份政策导向正转化为企业的现实挑战与需求——如何落地绿色低碳转型，已成为企业可持续发展的核心命题。尤其面对能源成本攀升、碳排监管趋严、能源利用效率偏低等难题，企业亟需一套可量化、可落地、可进化的能碳协同管理体系，将 AI+能源的战略方向，转化为自身转型的实际路径。

研华iEMS能碳一体化解决方案为帮助企业打通从战略到落地的关键环节，从能源体检到AI决策，从设备节能到智能体进化，全面展示工厂能碳升级之路，提供政策响应、需求解决的一站式方案，助力企业实现绿色、智能、高效的可持续发展。

一. 布局

能碳一体化解决方案紧扣双碳政策导向和企业ESG永续发展战略，构建从集团到工厂的统一能碳管理架构。该方案不是简单的能源监控系统升级，而是以AI大模型为引擎、软硬一体为底座、全链路协同为路径的能碳管理中枢。深度融合能源管理与碳管理，构建覆盖“数据采集—能效诊断—AI节能优化—碳排核算—智能决策”的闭环体系，助力企业实现：

· 能碳数据可视化：全域采集能源和碳排数据，实现能碳状态一屏全览、动态追踪；

· 节能路径可量化：技术+运维+能源替代三管齐下，节能效果可测可评，支撑科学降碳；

· 能碳管理合规化：符合ISO50000系列标准，通过德国莱茵TÜV集团数字化能源管理系统符合性认证，同时符合ISO14064、ISO14067等国际标准，满足ESG框架下能源和碳排信息披露要求；

· 决策模式智能化：AI智能体驱动，从人工经验迈向AI决策，契合“人工智能+能源”高质量发展方向。

通过“能源管理 + 碳管理 + ESG指标”三位一体，为企业提供一条清晰、可落地、可持续迭代的能碳升级路径，帮助企业将绿色转型从成本负担转化为战略资产。

二、筑基

许多企业在能碳管理初期面临数据孤岛、系统割裂、投入高、见效慢的困境。轻投入、快部署、标准化的工厂能碳一体化升级方案，可助力企业快速构建基础能力。研华已在多个园区与工厂成功落地，实现企业能碳管理从0到1的入门级部署方案。

✅方案亮点：

1）部署简易，方便快捷：能碳一体+软硬一体的集成设计，减少了部署安装及后期维护的复杂性，部署时间缩短50%，数据整合效率提高100%；

2）能碳数据，自动打通：系统自动抓取电、水、天然气等用能数据，进行碳排核算。相比传统手动录入数据，效率最高提升80%；

3）平台建置，成本可控：相较于传统能源管理和碳资产管理系统需单独多套部署，能碳一体机实现了一体化单套部署，成本降低约30%；

4）灵活扩展，综合服务：模块化设计架构，支持用户横向扩展公辅设备AI节能、新能源等方案，纵向扩展能碳咨询与服务。

✅技术实现：

1）感知层：部署多合一空气质量传感器、智能电表等，实现环境与能耗数据采集；

2）边缘层：采用网关、AI边缘控制器，实现本地数据预处理与协议转换；

3）平台层：搭载服务器的能碳一体机，支持私有部署，实现数据汇聚与可视化管理。

三。进阶

在工厂能耗结构中，暖通空调、空压机、水泵等公辅设备占比高达40%-60%。传统控制方式粗放，节能空间巨大。研华推出边缘AI节能解决方案，通过AI算法+边缘主控，实现设备级深度优化。主要有以下三大核心场景：

✅空压机站AI节能

1）采用控制器进行边缘主控+空压AI节能+空压站房改造；

2）通过产气-输气-用气三端模型，依据AI节能调优算法，实现按需供气、能效最优；

3）节能率：5%-15%。

✅暖通空调站房AI节能

1）采用边缘控制器+暖通AI节能+制冷站房改造；

2）对制冷机组、冷却水系统、中央空调整体系统开展局部或全局寻优，自动生成设备运行优化策略；

3）节能率：10%-25%。

✅水泵站AI节能

1）采用控制器进行边缘主控+旁路控制算法；

2）无需改造原有系统，通过算法优化水泵运行频率与启停逻辑；

3）节能率：约10%。

四、破界

当AI从辅助工具进化为决策主体，能碳管理将迎来质的飞跃。能源智能体应用平台可基于多模态大模型与智能体技术，打造“能碳智能体专家”，不再局限于单点能碳优化，而是迈向全局最优。

✅方案亮点：

1）能源智能体一体机：内置预训练完成的能源智能体应用平台，搭载服务器与NVIDIA RTX 5880 Ada高性能GPU，既能直接调用成熟能源模型，又支持本地大模型推理，实现硬件载体+智能算法开箱即用；

2）丰富的MCP服务生态：基于MCP Catalog统一调度自研及第三方MCP Server，为智能体提供即插即用的专业工具库（如负荷预测、异常诊断），实现功能快速扩展与跨平台无缝移植，为能源领域 AI 应用提供高度灵活、可定制化的底层支撑。

3）智能体自由搭建能力：平台内置智能体编排及工作流工具，既支持开箱即用的预制智能体直接部署（如能源管理 Agent、设备运维 Agent、厂务安全 Agent、知识库 Agent 等），也可按需自由搭建定制化智能体，满足企业个性化 AI 能力需求。

✅核心功能场景：

1）制冷站AI节能调优：实时分析能耗、设备、环境数据，预测制冷需求，优化冷机启停、水温等参数，实现全局节能寻优；

2）AI故障分析：多维解析设备运行参数、历史维修记录、行业知识库，建立“故障特征-原因排序-诊断改善”决策链路，实现故障定位与根因溯源；

3）AI容需方案建议：智能分析用电规律与生产周期，预测用电峰值，匹配电价政策生成最优缴费方案；

4）AI运维建议：自动关联设备及故障信息，输出索引级维修步骤与事后巡检类目，生成运维改善报告。