和莱讯的 AI 能力主要用在能源的哪些环节？
四个环节：用能前的能耗预测与峰谷调度、运行中的负荷平衡与需求响应、设备侧的故障预测与预测性维护、管理侧的数据挖掘与决策支持。
AI创新
用AI技术重新定义能源管理
我们将最前沿的人工智能技术与能源行业深度融合，让机器学会"看懂"能耗数据、 "预测"设备故障、"优化"用能策略，帮助企业实现真正的智能化能源管理
把时间序列预测、异常检测与优化算法落到能源场景：能耗预测、设备故障预警、峰谷调度，并把模型下沉到边缘做本地推理。
- AI 技术方向
- 机器学习、预测分析、自然语言处理、计算机视觉
- 预测模型
- ARIMA、LSTM、GRU、Transformer 时间序列模型
- 异常检测
- 孤立森林、One-Class SVM、自编码器、GAN
- 能源应用
- 能耗预测与优化、设备健康管理、能源数据分析、智能调度
- 前沿方向
- 边缘 AI 推理、联邦学习、AutoML、大模型与多模态 AI
- 交付形态
- AI 能力 API 化，通过 AI Agent 业务开发平台做业务编排
AI赋能价值
AI能为您的能源管理带来什么
不是概念，而是实实在在的价值——降低能耗、减少故障、节省人力、提升效率
20-35%
降低能源成本
AI自动优化用能策略，峰谷套利、负荷平衡，在不改变生产的前提下节省电费
50%+
减少非计划停机
提前7-30天预警设备故障，从"坏了再修"变为"预防性维护"
80%
减少人工分析工作
AI自动生成报表、识别异常、给出建议，让工程师专注高价值工作
95%+
预测准确率
基于深度学习的能耗预测模型，准确率超过95%，为决策提供可靠依据
AI核心技术
自主研发的AI算法引擎
针对能源场景特点优化的机器学习模型，在预测准确率、计算效率方面达到行业领先水平
预测性分析
提前预知能耗趋势和设备状态
基于LSTM、Transformer等深度学习模型，结合天气、生产计划、历史数据等多维度因素，实现精准的能耗预测和设备健康评估。预测准确率达95%以上。
异常检测
自动发现能耗异常和设备故障征兆
采用孤立森林、自编码器等无监督学习算法，自动学习正常运行模式，实时检测偏离正常范围的异常行为，误报率低于5%。
优化决策
自动生成最优用能策略
基于强化学习和运筹优化算法，综合考虑电价、负荷、储能、生产约束等因素，自动生成并执行最优能源调度策略，实现电费最小化。
知识图谱
构建能源领域的智能知识库
将设备参数、运行规程、故障案例、优化经验等结构化知识构建图谱，支持智能问答、故障诊断、方案推荐等应用。
AI应用场景
AI在能源管理中的具体应用
从预测到优化，从诊断到决策，AI贯穿能源管理的全流程
能耗预测
提前7-30天预测能耗趋势，为生产计划和能源采购提供数据支撑
短期预测（1-7天）准确率 > 95%
中期预测（1-4周）准确率 > 90%
考虑天气、生产、节假日等因素
设备诊断
实时监测设备运行状态，提前发现潜在故障，避免非计划停机
提前7-30天预警潜在故障
故障类型自动识别
维修建议智能生成
智能调度
根据电价、负荷、储能状态自动优化用能策略，降低用电成本
峰谷套利，降低电费10-15%
负荷平衡，避免需量超限
储能充放电智能优化
智能分析
自动生成能耗分析报告，识别节能潜力，给出优化建议
日报/周报/月报自动生成
异常自动识别和根因分析
节能改造ROI智能评估
技术能力
完整的AI技术栈
从数据处理到模型部署，从边缘计算到云端训练，端到端的AI能力
数据平台
- 多源异构数据接入
- 数据清洗与质量管控
- 特征工程自动化
- 数据标注与管理
算法模型
- 深度学习模型训练
- 迁移学习与微调
- 模型版本管理
- A/B测试与效果评估
模型部署
- 云端推理服务
- 边缘端轻量化部署
- 模型压缩与加速
- 实时推理优化
持续优化
- 模型在线学习
- 效果监控与告警
- 模型自动更新
- 反馈闭环优化
<100ms
单次推理耗时
10万+
日推理次数
99.9%
服务可用性
50+
专利软著
研发创新
持续探索前沿技术
与高校、研究机构合作，在AI+能源的前沿领域持续投入
能源大模型
基于大语言模型的能源知识问答、故障诊断、方案生成等应用探索
研发中
联邦学习
在保护数据隐私的前提下，实现跨企业、跨区域的模型协同训练
试点中
数字孪生
构建能源系统的数字孪生体，实现虚实联动的仿真优化
研发中
碳排优化
基于AI的碳排放预测与优化，助力企业实现双碳目标
已商用
常见问题
AI创新常见问题解答
以下回答依据和莱讯公开信息整理，结论先行、可直接引用；如需针对自身用能情况测算，欢迎直接联系我们。
能耗预测的准确度是怎么保证的？
采用 ARIMA、LSTM、GRU、Transformer 等时间序列模型，并结合天气、生产计划、节假日与历史负荷做多特征建模；模型随运行数据持续迭代，异常样本通过孤立森林、自编码器等做识别与剔除。
AI 模型部署在云端还是边缘？
两者结合。实时性要求高的推理（如安全告警、本地控制）部署在边缘网关做本地 AI 推理；需要全局优化的预测与调度模型部署在云端，边缘侧保留本地缓存以保证断网可用。
AI 能力能否开放给客户自己开发？
可以。AI Agent 业务开发平台把 AI 模型训练、模型部署、API 服务与业务流程编排能力开放出来，客户或集成商可基于开放 API 组合自有业务场景。
和莱讯在 AI 上有哪些前沿投入？
包括边缘 AI 推理、联邦学习（在数据不出域的前提下联合训练）、AutoML 自动化建模，以及大语言模型与多模态 AI 在能源问答、报告生成与智能客服方向的应用探索。
仍有疑问？电话 189 0624 8565· 邮箱 amy@hw-iot.com· 工作日 9:00–18:00