压缩空气能够将电能转化为机械能，是工业领域仅次于电力的第二大动力能源，在汽车、机械、化工、水泥、装备、钢铁等诸多行业应用广泛。然而，空气压缩机的耗电量约占全国工业耗电量的9-15%，在大多数生产型企业中，压缩空气的能源消耗占全部电力消耗的15%～45%，是名副其实的能耗“巨兽”。

节能增效是达成“双碳”目标最直接有效的方式，空压系统的节能增效亟待全面开展。如今，人工智能AI技术的引入，正在改变这一现状。施耐德电气基于AI技术的空压站智能算法方案，通过对实时数据的采集、建模和分析，实现对空压站的优化控制与智能管理，助力企业显著提高能源使用效率、加速实现双碳目标。

AI算法模型，改变空压机传统控制方式

空压站的空压机组是压缩空气生产的源头，通常由空压机、储气罐、冷却器和干燥机等组成。空压机生产的压缩空气通过专用管道传送到各个用能生产点位，为生产制造提供动能。然而，在传统管理方式下，空压机需要由专人启停，运维效率低下，缺乏预防性维护，虚开情况普遍，由此导致无论是供气端的空压机组，还是传输端的空气管网，乃至用气端的气动设备，均存在能源浪费现象。

对此，施耐德电气空压站智能算法方案通过采集空压机运行参数，如加载压力、卸载压力、管网压力、排气压力、启停状态、电耗等数据，以及外部的温度、湿度等数据，进行机器学习与模型训练；随后利用AI模型对排气压力、能耗以及总管流量进行预测，并按照收集的实时数据来优化调度算法，实现空压机组的节能运行。

AI算法的采用，一方面改变了空压机的运行管理模式，尽可能保证空压机满载运行，避免因频繁开机停机造成损失；另一方面，通过建立功率和流量以及压力模型，来适当调整空压机出口压力，合理设置排气压力，避免因排气压力设置过高而造成能源浪费。

赋能新能源车企，实现能源管理智能化

在整车制造领域，空压机同样发挥着不可或缺的作用，在冲压、焊装、涂装和总装等生产流程都能见到其身影。在某新能源车企的站房管理系统项目中，施耐德电气通过数据的采集、建模、分析，为工厂的综合站房空压站控制系统、暖通控制系统提供了最优运行参数建议，进而实现控制逻辑优化与节能增效，使企业在建设高效、节能的现代化和绿色化工厂的道路上事半功倍。

施耐德电气空压站智能算法方案在该车企工厂综合站房的五大能源管理场景中得到了应用，其中包括：

     站房电力负荷预测：通过分析电力负荷历史数据、温湿度气象数据和生产计划，时序预测站房用电量，并提供实时预测结果；

     月度/年度能耗预测：利用过去的能耗和生产数据，以及未来的生产计划，预测下个月或明年的能耗；

     费用预测：根据电力负荷预测、能耗预测和实际电价，预测尖峰和平谷时段的用电量和电费；

     冷站智能运行策略：结合冷/热负荷预测、天气情况、生产计划和冷机配置参数，制定冷机启停策略；

     空压站智能运行策略：提供空压站内设备高效运行建议，在满足生产需求的同时，减少能源浪费。

施耐德电气智能算法方案的采用，帮助该新能源车企实现了对空压机运行状态的实时监测，使其通过基于AI模型进行能耗预测，结合生产用能计划，能够制定精细化的启停策略，减少能源浪费，助力节能降本，加速实现双碳目标。作为当今备受瞩目的颠覆性技术之一，AI技术的应用正深刻地改变着我们的生活和生产方式。作为AI技术的先行者，施耐德电气正通过将AI技术与自身在工业自动化与能源管理领域的技术与经验相结合，将AI技术赋能于具体行业与实际场景，为产业的高质量发展提供源源不断的动力。