实现 " 市县能监测，省 市能应急，国家能预警 " 的目标。 5 5 建设目标 形成有效的能耗管理 制度 及时掌握缴费耗电与 实际耗电的分析比较 建立节能方案决策指 导体系 建立节能成效评测平 台 及时发现并排除用电 异常 能耗管理  能耗计量系统 - 系统概述 建筑能耗监测管理系统是通过 M- BUS 网络、 TCP/IP 网络将水表、电表、 能量表等多个计量仪表的记录值的信息 器、接口转换器等辅助设备组成。 能耗管理  能耗计量系统 - 系统架构 园区内各层办公区的水表、电表、空调的 自动计量，提高物业管理效率，并能对能源 进行有效管理和节能。 各层办公区根据业态分布情况，分别设置 水表、电表、空调计量表。 能耗管理  能耗分析管理系统 建设内容：在每层装智能电表和智能水表计量楼层统计大厦总能耗 对系统进行分类如：电、燃气、水等的统计。以及分项如，电量分项能耗应当包括：照明插座用电、空调用电、动力用电、特 ：照明插座用电、空调用电、动力用电、特 殊用电。分类和分项的细化统计，为将来的建筑节能打下坚实的数据基础。 能耗管理  能耗分析管理系统 能耗分析管理系统带来 的价值 远程抄表 用电警告 节能评估 决策依据 通过远程自动抄表，解决了传统手工抄表方式中数 据时效性，准确性及后期数据操作性问题。 用电异常报警，分析设备是否故障或存在供电用电 异常的问题。 通过分析基站设备耗电量，可得到哪些设备效率高、

是评价数据中心能源效率的指标， 是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载使用的能源之比。 PUE= 数据中心设备总能耗 /IT 设备能耗 PUE 是一个比值， 越接近 1 表明能效水平越好。 工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局三部门联合印发的《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，明确 提出至 2022 年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到 1.4 以下 BMS 统的运行参数，避免过度冷 却或过度加热，从而降低能 源消耗。 自动化调节和优化 02 BMS 系统可以根据历史数据 和实时监测结果，进行能耗 预测和规划。通过对未来负 荷和能源需求的预测，可以 合理安排机房的能源供应和 使用，避免不必要的能源浪 费。 能耗预测和规划 03 通过 BMS 降低机房 PUE 采集数据的准确性是 BMS 有效控制的前提，需要对传感器、监测设备进行定期校准和维护。 务器的利用率。通过减少空闲资 源和优化服务器负载平衡，可以 减少不必要的能源消耗 减少服务器数量 • 通过服务器虚拟化，可以将多台 物理服务器合并为较少的物理服 务器。减少服务器的数量可以减 少机房的能耗，包括电力供应、 冷却和其他配套设备的消耗。更 少的服务器数量还意味着更少的 设备散热和排放，减少机房的热 负荷 动态资源分配 • 服务器虚拟化平台可以根据实际 需求动态分配和调整虚拟服务器

热通道活动，机房温度提高较大时，会使人体不适感 增强，难于被接受。在热通道封闭的情况下，空调系 统的送风温度要高于冷通道封闭时的送风温度。送 风温度越低，空调冷源的能耗则越高。因此，提高机 房温度能够有效降低数据中心总能耗。当热通道封 闭时，相比冷通道封闭的状态，冷空气所占用的空间 更大，这使得系统具备更高的抵御冷却失效的能力， 并且故障响应时间也相对延长 ［5］。 3 机房模型建立

质量工匠之星 AI 隐患识别 工艺工法 BIM 技术应 用 三维技术交底 施工图管理 二维码应用 绿色施工 环墙监测 污水监测 智能喷淋 智能雾炮 塔吊喷淋 能耗管理 物料管理 智能地磅 AI 钢筋点 数 进销存管理 人员管理 Labor Service Management 劳务实名制 > 移 动 打 卡 > 行为安全之星 > AI 隐患识别 物联回平台 用电量 呼 62515 K//H 2018 D⁶ 101B.IB 用水量 25 201#D⁰ 2D16·IB l 能耗管理 生 R 这 区 EI 区 2018-10 生区 9VN T 区 201810 11I I 111 11I II I1I

意味着生产线上的 各个模拟站可以通过OPC UA实时采集能源消耗数据，并将其转化为统一格式进行处理。企业可以使用西门子OPC UA建模编 辑器或CESMII智能制造配置文件设计器等工具，轻松完成能耗数据的标准化封装，从而确保数据的一致性和准确性。 （2）AAS实现产品语义表达 在Azure数据空间中，系统自动为每个模拟产品样本创建AAS，并存储于开源AAS存储库中。这些AAS包含了详细的能 求。 （3）EDC保障数据安全流通 为了确保能耗数据和碳强度数据能够在不同环节之间安全高效地传输与共享， EDC发挥了关键作用。其中，连接器负责 搭建数据交换通道，联邦目录帮助参与者发布和发现数据产品，身份中心管理参与者身份以保证数据访问的安全性，注册服 务则提供快速准确的注册信息管理服务。借助这些功能，产品制造商可以放心地将生产工艺中的能耗数据分享给客户，而客 户也能够基于这些数据优化设备运行参数，减少不必要的能源浪费。 仅能够有效支撑产品碳足迹的精确计算，还 能促进相关数据的安全流通与价值挖掘。这对于推动绿色制造、实现可持续发展目标具有重要意义。这不仅帮助企业准确掌 握产品碳排放情况，还为企业优化生产流程、降低能耗提供了关键依据。借助精准的产品碳足迹计算功能，企业能够准确掌 握产品生产过程中的碳排放情况，通过优化生产流程、调整能源使用策略等方式，有效降低碳排放。 专业公司的数据分析平台 国家数据基础设施技术路线发展研究报告

工智 能、5G、物联网等新兴技术与电力业务深度融合，智能电网 实现了从物理电网向信息电网的转变。以“互联网+”为基础的 数字经济时代下，电力企业数字化转型势在必行，这是实现行 业高质量发展和有效化解能耗问题的关键所在。 当前，数字经济发展处于关键时期，数字化转型是企业提 质、增效、降本、提高竞争力的必然要求。随着技术的进步， 大数据、人工智能等技术在电力行业的应用正不断加深。为应 对新形势下企

高算力密度： 10KW 机柜部署 3 台 8 卡服务器 ，算力密度达 2.88PFLOPS/ 柜 ， 相比传 统数据中心提升 3 倍。 能效控制：通过风冷系统优化实现 PUE=1.3 ，降低制冷能耗；选用超微服务器 （性 价比优于戴尔 30% ）和华三网络设备（成本比思科低 40% ） ，标准化设备减少 维 护与替换成本 ，利用西部低电价 (0.35 元 / 度 ) 降低运营成本， 5 年

责边缘推理。 实现细节：构建端 - 边 - 云协同架构，优化资源分配和任务调度。性 能 提升：协同效率提升 30% ， 实现高效计算资源利用。 技术点：液冷系统 + 昇腾智能功耗控制， 优化数据中心能耗。 实现细节：训练阶段功耗≤ 25kW/ 节点，推理阶段≤ 10kW/ 节点，确 保 高效节能运行。性能提升： PUE ≤1.15 ，显著降低数据中心运营成 本。 技术点：使用昇腾 CANN