基於AI的能源管理系統設計與應用

基於人工智能技術的能源管理系統設計與應用

一、引言

隨着中國經濟高速發展及工業化進程加快，能源消耗問題日益嚴峻，資源日漸短缺，推動可持續發展成為國家大政方針。近年，中國制定了多項能源管理政策，推動高質量能源發展及實現「雙碳」目標。企業積極響應，落實能源管理計劃，尤其在智能建築領域，通過選用合適的感測器技術、數據採集、監控系統、大數據分析及預測技術、自動化控制與優化，提升能源使用效率，達致節能減排。

本研究以機器學習分析感測數據，開發了一個具備大屏幕展示功能的能源管理平台。現有研究如DeepMind亦曾為Google、百度雲、阿里雲等構建動態監控系統，然而高昂成本及技術複雜度限制了其在中小企的普及。本文開發的系統，則以機器學習優化能源使用，實現實時監控與預測預警，提升系統整體效率及可靠性。

二、能源管理平台架構

2.1 系統結構

系統架構分工明確，主要包括感測器、雲端平台、數據分析與可視化。感測器負責數據採集與傳輸，雲端建立數據庫，數據經機器學習分析後，根據結果進行可視化及智能調整。

2.1.1 數據採集與傳輸

感測器合理佈置後，將數據上傳至感測器公司的雲端伺服器。數據通過API定時導出為CSV檔，再上載至雲端數據庫。數據表格式與CSV相似，僅保留分析所需變量，新增自增主鍵及以時間戳作唯一鍵，避免重複導入。系統可自動定時更新數據，確保資料實時性。

2.1.2 雲端平台

後台管理系統採用FastAdmin 0.2.21，部署於伺服器，連接數據庫。雲服務設置安全組，開放MySQL（3306）、Web（80）、Pycharm（5000）等端口，支援遠程訪問及大屏幕可視化展示。用戶可通過伺服器公網IP遠程登錄雲平台。

2.1.3 數據建模與分析

數據先經預處理（清洗、去除無關特徵、處理缺失值），再用多種機器學習回歸算法（決策樹、SVR、KNN、XGBoost）預測冷凍水能量表回水溫度。預測結果如超出供回水合理溫差範圍，系統自動預警，並將警報數據匯入雲端數據庫。整個數據流自動循環更新，確保數據時效。

2.1.4 大屏幕可視化展示

數據可視化採用Pyecharts庫，呈現多類數據圖表，並結合地理位置數據，提升互動性和直觀性。左側顯示冷凍水供回水溫差曲線，監控系統運行狀態；下方為溫差趨勢；右側顯示冷凍水能量表、乙二醇供回水溫差及壓差變化；中間地圖標示公司全國主要分佈城市。

三、機器學習算法詳解

過往有學者用BP神經網絡、隨機森林等模型預測空調能耗，BP神經網絡表現最佳。亦有研究以深度神經網絡優化冷水機組運行參數，夏季節能高達19.6%。本研究針對中央空調系統冷凍水能量表供回水溫差進行預測，確保溫差控制於5°C內，兼顧系統效率與經濟性。

3.1 數據來源與特徵

數據來自廈門某企業，共18個連續型屬性，17個作為特徵，1個為預測目標（冷凍水回水溫度）。

3.2 數據預處理

所有數據縮放至[0,1]，按時間劃分訓練集及測試集。

3.3 回歸算法比較

– 決策樹回歸：適合處理非線性關係，易受過擬合影響，主要調整最大深度、分裂標準等參數。
– SVR（支持向量回歸）：以ε-不敏感損失函數及核函數處理非線性問題，通過網格搜索及交叉驗證優化參數。
– KNN回歸：基於鄰近距離平均預測，K值選擇影響模型平滑度與抗噪能力。
– XGBoost：集成梯度提升決策樹，通過正則化項抑制過擬合，適合大規模數據與複雜關係建模。

四、結果與討論

以平均方差（MSE）評估模型表現。SVR的MSE最低（0.09），預測表現最佳；決策樹及XGBoost效果相近，KNN表現較差。SVR能利用核技巧將數據映射至高維空間，對複雜非線性問題尤其有效。總結而言，SVR最適合本應用場景，決策樹及XGBoost亦有不俗表現。

五、結論

本研究開發並比較多種AI算法，實現建築能源消耗數據的實時監控、精準預測及節能策略自動生成與執行。平台已完成建設，管理人員可遠程能源管理，提升靈活性與效率。系統目前以中央空調為應用對象，未來需擴展至其他能源系統，並引入更多數據及智能感測器、物聯網設備，持續優化智能算法及功能。

評論與啟發

本文展示了AI技術在能源管理領域的實際落地，特別針對中央空調這類高能耗系統，通過多層次數據收集、雲端處理、機器學習預測及大屏幕可視化，實現了「數據—決策—行動」的閉環，這對香港及大灣區眾多商廈、酒店、醫院等智能建築具有極高參考價值。

值得注意的是，文章強調了系統的可擴展性與自動化能力，但現階段依賴的數據來源及特徵相對單一，未來如能與更多IoT設備、碳排放監測、用戶行為數據等結合，將更全面反映建築能耗全貌。此外，系統目前僅針對冷凍水能量表進行預測，若能將照明、電梯、辦公設備等多元能耗納入統一平台，配合動態定價、需求響應等策略，將為城市級能源優化提供更強動力。

從香港的角度出發，面對能源價格波動與碳中和壓力，這類AI能源管理平台有望成為智慧城市建設的基石。未來，如何在保障數據安全與私隱的同時，推動跨樓宇、跨企業的數據互通與協作，將是行業升級的關鍵。

最後，AI並非萬能，管理層的決策意識、現場維護、員工培訓同樣關鍵。技術落地需與實際運營流程深度融合，方能真正釋放「智慧能源」的潛力。

——編輯部專業評論