通过运营系统集成实现生产站点的能源成本与碳排放优化

以统一的站点级智能,优化复杂多变的能源运营

覆盖全厂的数字孪生能够整合碎片化的能源数据,提供实时且基于预测的优化方案,从而改善成本、效率和排放绩效

Optimize complex and volatile energy operations with unified, site‑wide intelligence
  • 可量化的能源成本与效率提升:在复杂的工业运营中,实现能源成本的即时、可衡量的降低,同时提升整体能源效率。
  • 无运营风险的减排:在不断变化的能源条件下,实时降低温室气体排放,同时维持稳定、安全且不间断的运营。
  • 更快速、更优质的运营决策:与现有系统共享专业的能源管理洞察,支持全厂范围内的快速运营决策。
  • 跨时间维度的能源使用优化:自动优化能源供应与存储计划,以降低成本、提高资产利用率,并有效应对需求与价格波动。
  • 可审计的范围1与范围2排放管控:实现对范围1与范围2排放的可审计监测与优化,支持合规性、透明度及可扩展的脱碳举措。

详细介绍

挑战

 

碎片化遗留数据导致能源与排放运营的复杂性,限制洞察力与优化空间

 

日益上涨、波动且复杂的能源环境

Rising, volatile, and increasingly complex energy conditions

受燃料价格波动、碳定价及复杂的公用事业合同影响,能源市场变得愈发不可预测。同时,依赖天气的可再生能源占比增加,带来了可变性与运营不确定性。这些因素叠加,增加了维持稳定、低成本及低排放能源运营的难度。

温室气体排放可见性碎片化且审计性有限

Fragmented visibility and limited auditability of GHG emissions

当数据分散在多个系统中时,对范围1和范围2排放进行准确计算和追溯变得十分困难。人工计算与电子表格增加了出错风险,并使合规与审计工作耗时费力。

能源信息资产利用率不足

Increased operational complexity from renewables and uncertainty

能源管理系统中的增值洞察(如成本、效率及预测)仅限于能源系统运营,未能充分用于全厂决策。

 

解决方案

 

覆盖整个能源系统的实时数字孪生优化

 

基于严谨的站点级数字孪生,实现实时与预测驱动的优化

Real‑time and forecast‑driven optimization using a rigorous site‑wide digital twin

严谨的站点级数字孪生能够持续实时优化整个能源系统,同时执行基于预测的多周期调度,以在不断变化的条件下维持可行性、韧性与经济效益。

集成化排放监测与核算

Integrated emissions monitoring and accounting

所有能源流、关键绩效指标及温室气体排放均使用经协调的站点级数字孪生进行一致计算。这提供了单一数据源,支持可审计的报告、可靠的合规性以及优化工作流的无缝集成。

与现有系统的快速信息共享

Rapid information sharing with existing systems

在能源管理系统与现有系统间建立紧密通信,实现能源管理洞察在全厂范围内的及时共享,支持更快速、更明智的运营决策。

 

效益

 

通过持续优化运营降低成本与排放

 

即时且可持续的成本降低

Immediate and sustainable cost reduction

通过持续在更优点运行,现场可立即实现节约。自动化监测与优化可防止隐蔽的能源浪费,确保持续降低成本。

持续且可追溯的温室气体减排

Continuous and traceable reduction of GHG emissions

多目标优化使站点能够明确平衡成本与减排目标。可衡量、可审计的排放改善支持在不影响运营绩效的前提下,持续推进净零排放目标。

更快速、更自信的决策,实现更优的经济与环境成果

Faster, more confident decisions with improved economic and environmental outcomes

统一的数字孪生取代了碎片化的工具与电子表格。工程师、操作员及管理者可做出更快速、数据驱动的决策——从而提高可再生能源利用率、改善稳定性,并实现持续的成本与排放降低。

 

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