*AIGC生成
在电价持续上涨背景下，企业都在寻找削峰填谷方案。传统方式依赖人工分析设备用电数据，需通过复杂演算验证调峰可行性，费时费力。
研华iEMS能源管理智能体利用大模型实时分析设备历史用电负荷数据和负荷限值，精准定位可调节设备的高峰时段，并结合电网分时电价动态模拟迁移路径，快速找出哪些设备可以在低价时段多用电、高价时段少用电，自动邮件推送设备削峰填谷机会的识别结果。某电子制造厂应用后，将烧机等设备从高峰时段移至低谷时段使用，直接节省电费20%左右。
两部制电价用户常面临基本电费到底是按容量缴纳，还是需量缴纳，陷入“多交钱”或“被罚款”的困扰。
研华iEMS能源管理智能体基于“大模型+小模型”，智能分析企业过去两年用电规律与生产周期，精准预测未来几个月的用电峰值。同时，自动匹配当地电价政策，对比“固定容量费”与“按需浮动费”的成本差异，一键生成最优缴费方案。某制造企业应用后，基本电费支出减少12%，同时彻底规避超容罚款风险。
制冷站AI节能调优
制冷站常陷于"头痛医头"的调优困境：依赖人工经验调整单个设备参数，既难应对气温突变、生产波动等变量，又易因冷机、水泵等设备协同失衡导致"省了小钱却浪费大钱"。
通过“大模型+小模型”实时分析能耗数据、设备运行数据与环境因素，智能预测末端制冷需求，在保证系统能耗最小的前提下给出系统最佳运行策略建议，动态优化冷机启停组合、冷冻水温度等核心参数，实现全局寻优。某电子大厂应用后，系统能效SCOP提升至4.5，综合节能率达15.5%，年节约电费约15万元。
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融合电化学模型、运行数据与环境参数，构建寿命预测引擎，精准预测电池老化，提前预警容量跳水； -
智能生成动态充放电策略，避免过充过放损伤电池寿命。
能源设备异常诊断
设备预测性维护
智慧储能与电网协调
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实时分析电价波动趋势和负荷变化规律，精准预测最优充放电时机，自动生成收益最大化的调度策略 ，可实现储能利用率提升30%，年收益增加10%-20%。 -
系统实时监测电网负荷及频率波动，自动调整充放电策略参与调频调峰，响应速度突破200毫秒，帮助电网快速恢复稳定运行。