能源數智化，正在向實而生。
回顧全球百年産業變遷史，是一場能源與科技交織迭代的演進。
從改良蒸汽機到工業電氣化，再到以雲計算、人工智能為代表的新技術浪潮，産業革新的每一步，背後都是能源與技術的雙重力量推動。
新命題也相應而來。當産業結構發展到現階段，尤其是在“雙碳”時代，以綠色為底色的産業轉型升級和能源結構優化，對背後的技術力量提出了更高要求——單純的技術先進性，已經無法滿足愈發複雜多元的産業需求——新一代解決方案，更多是在考驗産業與技術的knowhow交集。
這一點在能源領域體現得尤為明顯。能源行業水深壁高，更重要的是，能源與千行百業深度勾聯，是産業發展的動力命脈，不懂産業需求和能源行業規律的技術，無異於花拳繡腿，難抵實質。
所以産業轉型的當務之急，在於探索出一套符合能源領域特點的解決方案。
其他行業的過往實踐可以提供一些參照。例如在金融這類互聯網基因較強的行業，其轉型升級大多是從信息化、數字化走向智能化的線性進步。也就是説，這類行業通常從信息化和數字化開始起步，先將傳統的圖文等信息通過數字技術進行編碼，實現最大程度無紙化，同時強調將業務流程從線下遷移到線上，並在企業中實際運轉起來。典型代表就是各類ERP系統。
到了智能化階段，則更強調數據驅動和數據資産，利用人工智能、大模型算法等前沿技術，讓企業的各業務環節擁有更多感知學習、自主響應、推理決策的能力。但以上的線性路徑並非能源轉型的最優解。原因在於，能源行業整體的數字化基礎相對薄弱，信息化水平發展不均衡，過往的數據質量有限，如果從頭開始，不僅轉型效率低下，也難以適應日新月異的産業需求。
能源行業真正需要的，是一場“組合式”的進階方案——將信息化、數字化與智能化深度融合，各取所長，通過數據驅動和技術賦能來實現智能化升級。而這，正是“能源數智化”的要義所在。
可以説，沒有數智化，便無法構建起新型能源體系，數智化事關轉型成敗。越來越多人已經意識到這一點，但實踐起來難度很大。只有既懂能源，同時掌握智能技術的産業方，才有實力達成。
泛能網正是典型代表。在其9月12日首次召開的“能碳智控一體機”數智新品發布會上，泛能網將自身的深厚産業認知和經驗積累，與AI大模型、倣真等先進技術深度融合，以一套組合拳的形式“打包”進能碳智控一體機。
不同於市面上常見的能源管理服務軟體，能碳智控一體機構成軟硬一體的獨特産品形態，並且有豐富的人機交互方式，通過虛擬助手、手機App或是一體機上的觸控屏，都可以實現即時干預和全局掌控。
這種具象的産品思路和實體，讓“能源數智化”不再是看不見、摸不着的抽象概念，而是真正實現觸手可及的應用落地。這代表着一種可預見的趨勢：能源數智化，正在向實而生。
正如泛能網總裁程路所言：“今天我們的能碳智能産品，有了很具象的化身。”不僅如此，這套基於“能源+AI”的、産業底座式的能碳管理方案，正在工業印染、公建暖通以及園區荷光儲等眾多場景，重新定義能碳數智化的産品應用和交互體驗。
被“智控”的染缸，與升級的印染産業
色彩鮮艷的各式服裝是人們的日常必需，但鮮有人了解其背後的行業——印染。
在人們的傳統印象中，染布的過程是人工攪拌着染缸裏的染料和布匹，伴隨着升騰的加熱蒸汽。事實上，現代印染業已經告別人工小作坊，發展成標準化的批量工業生産形態。而這也伴隨着大量的能耗、污染、資源浪費和碳排放。
在一家普通的印染廠，從染色、印花到後處理，不同的布料有不同的流程工藝和工序，這種千差萬別的工況讓精準管控似乎遙不可及。
單就溫控這一個環節而言，便是極複雜的細分場景。“染色過程就像家用洗衣機，把布料、染料、水等放進染缸裏去混合、攪拌、浸泡，並且要求在印染全程時刻保持合適的溫度。其中水和蒸汽是核心的能源供應。”泛能網首席産品官王尊介紹説。
不同布匹染不同顏色，所需的時長和溫度也不同，需要做到溫度和工藝相匹配。傳統生産範式下，工廠通常採用集中的供熱管網，在正式染布之前通過人工去現場設置工藝要求和參數。但這種操作模式的供能質量不高，管理也較為粗放，會産生錯染、廢染和熱損失，造成資源浪費和經濟損失。
王尊舉了一個具體的例子。一家中等規模的印染廠每年的熱損失費用，通常達到200萬元人民幣左右。如果計算因廢染錯染造成的材料、能源等浪費，費用也高達數百萬元。這些真金白銀的損失，都落在了印染廠頭上。
除了生産環節的經濟損失，國際貿易環境的綠色新政也給傳統生産方式帶來衝擊。我國是全球最大的紡織品生産和出口國之一，隨着歐盟碳關稅政策步步落地，海外市場對國內出海産品有嚴格的全生命周期碳足跡要求。如果印染産品延續粗放式生産，過程不注重節能降碳，産品碳足跡不達標，出海訂單量將受到極大影響，行業競爭優勢大打折扣。
對於環保壓力大、市場競爭激烈的印染業來説，亟待一場綠色化、數智化的産業轉型升級。
泛能網針對這樣的産業需求和痛點，提供了優質解法。形象地來説，泛能網給每一個染缸安裝了智控系統，並用個體式的微燃機替代“大鍋飯式”的供熱管網。每一個微燃機+染缸，構成微循環，讓供能和管控都更加智能化、精細化。
具體來説，泛能網智控系統下的智能算法，可以針對上述微循環進行感知、預測、分析和優化執行。智控系統可以預知染缸接下來會染哪種布料，進而調用倣真系統中積累的30多種染布工藝，形成一個基礎策略，再進行精度可達每分鐘1度左右的精準溫控。
通常情況下，染一缸布料需要兩三個小時，過程中如果出現偏差，泛能網的能碳智控一體機便可以發出指令進行實時調節，極大減少錯廢染的出現。據了解，這套解決方案在實際應用中，可以達到超過99.7%的工藝匹配度，一次成品率保持在99%以上。
值得一提的是，染缸智控解決方案還可以聚焦産品的碳管理問題。系統內置了數十個行業的碳排放因子，可以自動計算生産過程中的碳排放，智能生成碳足跡分析報告，為企業提供減碳指引，助力生産綠色環保産品。
在實際應用中，泛能網能碳智控一體機所帶來的價值，已經超出單一企業，形成示範帶動效應。由於印染企業的集群式分佈特點，一家廠商應用該産品的優勢吸引眾多同行關注，帶動整個印染産業走向綠色智能轉型升級。
用大模型算法，管好一棟大樓的溫度
隨着環保理念深入人心，與日常生活息息相關的綠色建築和低碳空間，成為一股新興的時尚潮流。
事實上，建築行業是重要的“減碳戰場”。根據中國建築節能協會等聯合發布的《2022年中國建築能耗與碳排放研究報告》，2020年建築全過程碳排放量為50.8億噸，在全國碳排放總量中佔比50.9%。建築行業的綠色低碳轉型，是實現雙碳目標的一道必答題。
但一座建築，具體如何才能做到綠色低碳？
答案的關鍵在於對建築進行能碳智能管理，其中暖通是核心環節。
儘管“智慧建築”概念提出多年，但建築暖通的自動化程度還處在早期階段，整體市場滲透率不足30%。即使在已經部署了自動控制系統的樓宇，系統平均使用壽命也僅有5年左右，且故障率和空閒率都較高，甚至超過40%的自動化控制系統在使用一年後會出現故障。
這種現實窘境也情有可原。想要既精準又自動化控制建築暖通，是一件難度極高的事情，這種“難”體現在：暖通系統涵蓋眾多設備，例如冷機、空調、冷卻塔、風機等等，並且建築有不同的功能空間，臥室、餐廳、室內泳池……不同空間對溫度的需求不盡相同，再加上人流量的變化，不同人體對溫度的需求差別，可以説，公共建築的暖通溫控是一個龐雜的生態體系，需要強大的調度響應能力。
如果做不到精準控制，會帶來高額的能源成本。以一個20萬平方米左右的大中型商超為例，一年投入在暖通系統中的能源成本在500萬元人民幣左右，而整體環境溫度每調整一度，約帶來5%的成本上升。而這其中的能源浪費，是一個棘手的行業痛點。
對此，泛能網提供了一套暖通智控解法。針對建築暖通的多設備特點，泛能網的智控系統基於物聯網技術，以及不同設備間的協議解析能力，可以對冷機、鍋爐等設備進行蓄熱和出力倣真，從而精準預測冷熱溫度需求和供給能力。
這種感知能力已經覆蓋超過15大類的上百種設備，預測率達到95%以上，並且能夠實現分鐘級預測。在預測能力的基礎上，泛能網解決方案可以輸出智控策略，例如針對一台冷機進行出水溫度調節，或是單獨調節一台水泵。
但泛能網並沒有局限於此，其更大的價值在於，將這些設備與冷熱需求進行組合尋優。也就是説，暖通智控系統可以在實時變化的需求環境中找到最優策略，並且穩定、可靠地執行這些策略，在不同細分場景落地。
從效果上來看，泛能網暖通智控系統可以實現95%以上的溫度達標率。更重要的是，該系統下的智能算法和穩定控制，可以額外帶來15%左右的節能效果，且基於能碳産業大模型的持續學習迭代能力，這一節能數據還有不斷優化的空間。
目前，該系統已在多地商場和酒店實際應用。浙江眾安商業集團運營總經理邵壯介紹，杭州蕭山眾安廣場通過應用泛能網實施的“本地改造+AI智能系統”線上線下一體化智慧暖通升級方案，已取得明顯成效，特別是在夏季高峰期，廣場的綜合能耗同比歷史平均水平下降超過40%，全年節省能源成本50多萬元。
泛能網的能碳智控一體機，讓建築暖通系統從自控階段躍升到智控階段，不僅是更節能，在人員運維等方面也都節約了經濟成本。
真正的綠色智能園區，是利益共同體
當下的地方産業浪潮中，綠色智慧園區是最流行的新基建，構成産業升級的核心競爭力。
但真正高質量的産業園區，絕不是簡單地鋪設光伏板、配上儲能電池，再上一套大屏幕統一管理系統——這些只是表面功夫，沒有切入園區的肌理。尤其是在新型能源電力已成為各大園區統一能源服務的標配時，誰能讓園區真正實現綠色智能運轉，誰就掌握了差異化競爭力。
打造這種差異化競爭力的關鍵，在於高效智能的一體化能源管理。而這，與園區的“住民們”密切相關。
一座園區內擁有多方角色：能源項目投資和運營商、園區管理方、進駐企業、各類服務商等等。現實中，這往往是一個利益博弈場。
在大多數園區中，90%的光儲項目是各自獨立運行，即光伏和儲能的運營商主體不同，時常會發生利益彼此衝突的情況，例如光伏每多發500度電，可能會降低儲能方的收入。抑或是，項目運營商通過用電峰谷差價套利，導致園區用能企業的電力成本提高。
很多園區已經意識到這些問題，相應地推行荷光儲一體化，但收效甚微。其中的難點在於，光儲系統難以掌握用能企業的用電需求（即園區負荷），尤其是儲能系統的調節作用沒有得到有效發揮。
如何打破這種各自為政的局面，實現多方協同？
泛能網針對荷光儲場景的痛點，提供了可整體尋優的智控系統。據了解，這套系統可以對園區荷光儲以及園區外的電力系統、電力市場信息做到秒級感知，精準預測企業用電情況，以及光伏發電和儲能充放周期。在掌握這一切信息後，系統策略會考慮在新能源消納、能源供需、峰谷套利等多種因素之間尋求平衡，不僅實現各方利益共贏，還能夠保證電力安全。
從能力效果來看，荷光儲智控擁有95%以上預測能力、秒級數據響應能力，15分鐘級別的滾動優化能力，以及分鐘級別的安全控制能力，可以讓園區各方實現10%以上的綜合收益率。
從印染、建築暖通到園區荷光儲，泛能網將自身基於“能源+AI”的能碳管理能力和産品能力，整體融入能碳智控一體機，覆蓋越來越多的應用場景。
不僅如此，能碳智控一體機還創造了更廣闊的功能想象空間：能碳知識助手、企業能源管家、能源系統優化運行專家……它所具備的安全自控、自主決策能力，以及與能碳産業大模型互聯互通的自主進化能力，正在升級、重塑能碳管理服務——這套現代能源體系的“自動駕駛系統”，將在AI時代帶來全新的客戶價值，推動整個産業轉型升級。
