産業は二酸化炭素を排出する主要な部門の 1 つです。関連データによると、2022年の中国の炭素排出量は合計110億トンで、このうち産業排出量は42億トンで、国の排出量の38.18％を占める。国務院が発行した「2030年までの炭素ピーキングに関する行動計画」では、「産業炭素ピーキング行動」が「炭素ピーキングのための10の行動」の1つとして挙げられており、産業界はグリーン化と低炭素化、高炭素化への変革を加速することが求められている。品質開発を推進し、炭素ピーク達成の先頭に立って努力します。
工業団地はどのようにして低炭素開発を実現できるのでしょうか? エネルギー消費の洗練された管理が鍵となります。しかし、伝統的な工業団地には、完全なエネルギー消費の監視および管理システムが欠けていることが多く、専門的な「ダブルカーボン」知識の蓄えもありません。「どのリンクでどのくらいのエネルギー消費が発生しているのかわからない」 「どのエネルギー消費が絶対に必要ではないのか」、「省エネの方法がわからない」、「炭素削減戦略をどのように策定すればよいかわからない」、「炭素削減対策をどのように実行すればよいかわからない」、「特定の炭素を削減するかどうかわからない」 「削減対策は効果的」などの問題により、産業分野における「二酸化炭素」目標の達成は大きく制約されている。
Shanghai Nanyang Wanbang は、Shanghai Yidian Group に属する、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、インテリジェント IoT に基づくソリューション会社で、政府や企業にサービスを提供し、データの構築と転送の統合を実現します。産業分野における省エネと炭素削減に対する厳しい需要の洞察に基づいて、南洋IMCCはフライングパドルと温信大型モデルに基づいたワンストップの省エネと炭素削減ソリューションを作成し、工業団地にフルリンクサービスを提供しました。エネルギー消費管理からデュアルカーボンコンサルティングまで、人工知能を活用したテクノロジーにより、従来の工業団地が「ダブルカーボン」の目標を達成できるようになります。
異常なエネルギー消費が発見されにくく、エネルギー消費のピークが予測しにくい
工業団地におけるエネルギー消費の最適化を制限する 2 つの問題
「二酸化炭素排出量削減を達成する効果的な方法には、エネルギー消費の最適化、クリーンエネルギーの利用、包括的な変革、森林炭素隔離が含まれます。」南洋万邦インテリジェント IoT ソリューション部門マネージャーの曾友軒氏は次のように紹介しました。 「『エネルギー』を使うことを選択する『エネルギー消費の最適化』がその中核的な入り口です。その中でも、異常なエネルギー消費やピークエネルギー消費の発見と予測は非常に重要です。」
異常なエネルギー消費とエネルギー消費のピークは炭素排出量の増加につながることが多く、企業のエネルギー管理の問題を反映する重要な手がかりでもあります。管理者は、目標を絞った省エネおよび炭素削減対策を実行するために、企業の異常なエネルギー消費またはピークエネルギー消費が発生するシナリオと期間を明確に把握する必要があります。しかし、これはまさに多くの企業や公園にとって核心的な問題点です。
分析と予測を実行するには、エネルギー消費データを入手する必要がありますが、最初の困難はエネルギー消費データの収集にあります。従来のエネルギー消費量データ収集方法は、主にエネルギー消費量計（計器盤、水道メーターなど）を手動でコピーすることに基づいており、時間と労力がかかり、データの正確性と即時性を保証することが困難です。これにより、異常なエネルギー消費のタイムリーな検出が大幅に制限されます。消費電力量の予測も、過去の同時期のデータとの比較に基づいて手動で推定するもので、例えば先週の水曜日に電力使用量が一定の値であった場合、今週の水曜日も一定の値になると推定されます。より正確な予測システムの欠如は、企業のエネルギー消費の最適化に悪影響を及ぼします。ぜひチャレンジしてください。
伝統的なインストルメントパネル
Nanyang Wanbang の目には、これら 2 つの問題は人工知能技術によって解決するのに非常に適しています。
AIを活用して「エネルギー消費マップ」と「エネルギー消費心電図」を描画し、 エネルギー消費の異常を捉え、エネルギー消費のピークを予測
二酸化炭素削減、安全性、コスト削減
人工知能技術を使用してエネルギー消費データ収集の効率と精度を向上させ、異常なエネルギー消費をタイムリーに発見し、科学的なピークエネルギー消費予測を実現することが、Nanyang Wanbang の技術ソリューションの第 1 段階の目標です。研究と比較、および技術的能力、環境への配慮、新荘顧客のローカリゼーション ニーズを総合的に考慮した結果、チームは最終的に、Paddle テキスト認識開発キット PaddleOCR とタイミング モデリング アルゴリズム ライブラリ PaddleTS に基づいて研究開発を行うことを選択しました。
PaddleOCR には豊富なコンポーネントと、オープン テキスト検出やテキスト認識などの一連の基本的な事前トレーニング モデルがあり、使用の難しさを大幅に軽減します。開発者にとって必要なのは、オープンソース モデルに基づいてテストとチューニングを行い、最終的に短期間でデプロイと起動を完了するための一定の Python 開発能力だけです。
PaddleTS は、深層学習技術に基づいた一連の高度なタイミング モデリング アルゴリズムと関連コンポーネントを提供し、タイミング予測、タイミング異常検出、タイミング分類などのさまざまなシナリオをカバーし、デバイスのより正確な識別と検出を実現します。時系列の正式名称は時系列であり、心電図や株価指数などの時間変化に関するデータ形式であり、情報の変化傾向を表すために使用されます。現在、PaddleTS はタイミング モデリング機能の豊富さだけでなく、統合されたタイミング アルゴリズムの数やエンドツーエンドの実行効率においても優れた性能を発揮しています。
Nanyang Wanbang の全体的なソリューション手順は次のとおりです。
- IoTデバイスを通じて工業団地のエネルギー消費データを収集します。データ送信インターフェイスを備えたデバイスはアクセス ゲートウェイを介してデータを収集し、従来のインストルメント パネルなどのインターフェイスを持たないデバイスはカメラを取り付けて写真を撮影します。
- Baidu Flying Paddle テキスト認識開発キット PaddleOCR が提供するツール ライブラリを使用して、工業団地内の従来のエネルギー消費量計の認識モデルをトレーニングし、それを Yidian Research Institute が自社開発したエッジ コンピューティング ゲートウェイに展開して、テキストの迅速な認識を実現します。写真を撮ってデータ化します。モデルの精度は 99.5% に達します。
- データ クリーニング: データの重複排除、空白値の埋め込みと結合、外れ値のスクリーニング。
- 完全なリアルタイムのエネルギー消費データに基づいて、高度な異常検出アルゴリズムとタイミング予測アルゴリズムに基づいたフライングパドルのタイミングモデリングアルゴリズムライブラリであるPaddleTSを使用して、工業団地における異常エネルギー消費検出とタイミング予測モデルを構築します。異常なエネルギー消費を迅速に特定し、エネルギー消費のピークを予測します。モデルの予測精度は 95% に達しました。
モデル認識ダッシュボード データ 最後に、プロジェクト チームは直感的な「エネルギー消費マップ」と「エネルギー消費心電図」を確立しました。これにより、管理者はエネルギー消費をリアルタイムで制御できるだけでなく、異常なエネルギー消費を検出し、電流に基づいて早期警告する機能も備えています。消費量のピークを把握し、企業の管理者が事前に計画を立て、省エネ戦略や対策をタイムリーに調整できるようにします。
公園全体のエネルギー消費量がわかる「エネルギー消費マップ」
たとえば、暑い天候で、外気温によって工場の温度が上昇すると、エアコンは冷却するために自動的にエネルギー消費量を増加させます。これにより、二酸化炭素排出量が増加するだけでなく、空気の経済的な運用が保証できない場合があります。コンディショニングシステム。企業の管理者は、「エネルギー消費マップ」と「エネルギー消費心電図」を使用して、特定のエリアのエアコンの異常なエネルギー消費をタイムリーに検出し、エリア内の空調システムの現在の運用戦略を認識して、タイムリーな調整で省エネ効果を実現します。また、システムがエネルギー消費のピークを予測すると、管理者がピーク負荷を事前に削減する戦略を策定し、電力システムが夏のピークに対応できるよう支援するために、時間内に早期警告を発します。
「エネルギー消費心電図」は、エネルギー消費の傾向を表示し、異常を警告し、ピークを予測します
「異常なエネルギー消費とピークエネルギー消費の予測は、工業団地の省エネと二酸化炭素削減の達成に役立つだけでなく、企業がより安全な生産を実現し、エネルギー消費コストを削減することも可能にします。」 Zeng Youxuan氏はさらに、「異常なエネルギー消費は設備を反映している場合もあります」と付け加えた。異常な電力データなどの潜在的な安全上の問題は、生産ラインの故障や火災の前兆によって引き起こされる場合があり、これらは企業によるエネルギー使用の安全性に直接関係します。ピーク時のエネルギー消費により、企業はより多くの電気代を発生させることになります。 「現在の電気料金制度は、コスト削減と効率性の向上に影響を与えています。『山を削り、谷を埋める』ことは、炭素排出量の削減だけでなく、企業の財務コストにも関係しています。」 現在、このサービスは、10 の大手産業をカバーしています。この公園は、生産の安全性を確保しながら、炭素排出量とそれに対応するエネルギー消費コストを平均 10% 削減します。ある公園の統計によると、年間を通じて約1億キロワット時の電力を節約でき、年間の電気代は1億元以上削減できるという。以前は年に 1 ～ 2 件あった火災はもう発生しません。
「Double Carbon Consulting Intelligence Brain」の大規模構築をベースに、
専門知識をすぐに活用
企業が精緻なエネルギー消費管理を行うためには、「エネルギー消費マップ」や「エネルギー消費心電図」だけでは不十分であり、「ダブルカーボン」という目標を達成するための道のりは、多くの経営者の厳しいニーズでもあります。目標を絞った方法で独自の生産改善を実現します。
Wenxin の大規模モデルに基づいて、Nanyang Wanbang は、「Double Carbon」関連の政策ガイドライン、文書レポート、その他のコンテンツを大規模言語モデルに補足する「Double Carbon Consulting Brain」を作成しました。その超学習能力と自然言語理解により、企業はいつでもどこでも専門的で便利な「ダブルカーボン」コンサルティングサービスを享受できるように、言語生成能力と言語生成能力を備えています。企業担当者は自然言語で質問するだけで、「知的な脳」からの回答が得られるため、大量の情報やコンサルティングでしか得られなかった「ダブルカーボン」関連の知識を効率的に得ることができます。時間とお金、人件費を節約します。現在、このサービスは南陽万邦のすべての「ダブルカーボン」サービス工業団地をカバーしています。
「ダブルカーボン」に関するQ&A
同時に、Nanyang Wanbang は Wenxin の大規模モデル機能を利用して、企業向けの「AI ナレッジ ベース」と「AI パーソナル アシスタント」を作成し、企業のオフィス インテリジェンスのアップグレードとビジネス効率の向上を支援します。大規模言語モデルによって変換されたエンタープライズ ナレッジ ベースは、ドキュメントの概要、内部プロセスのクエリ、レポートの解釈と分析、レポートの概要、ビジネスの洞察など、さまざまなサービスを提供できます。日々の業務に取り組み、省エネと炭素削減の目標を達成します。
フライングパドル+Wenxin大型モデルで実現
「ワンストップ省エネ・低炭素ソリューション」フルリンクサービス
産業の「ダブルカーボン」目標の達成を引き続き推進する
Flying Paddle + Wenxin Large Model により、Nanyang Wanbang のワンストップの省エネおよび炭素削減ソリューションが、エネルギー消費管理からダブルカーボンコンサルティングまでのフルリンクサービスを実現します。これに基づいて、Nanyang Wanbang のサードパーティ パートナーの共同支援と組み合わせたワンストップ ソリューション全体は、炭素認識、炭素計算、炭素排出削減、炭素管理、炭素認証の 5 つの主要なリンクをカバーし、企業の省エネ達成を支援します。二酸化炭素削減とコスト削減 最終的な目標は、効率を向上させ、二酸化炭素認証を取得することです。
Nanyang Wanbang のワンストップ省エネおよび炭素削減計画には 5 つの主要なリンクがあります
Zeng Youxuan氏は、製造業の省エネと炭素削減シナリオにおける人工知能技術の将来について、「『デュアルカーボン』目標の提案により、企業のインテリジェントな変革もより緊急性を増している」と述べた。節約や炭素削減は難しいですが、正しいことですが、現時点では、産業シナリオでは、特定のシナリオを最適化するために多くの小型モデルが依然として使用されています。より多くの工業生産におけるエネルギー節約と炭素削減の問題を解決することが重要な課題です。南洋万邦はその方向性を模索し続けています。」
現在、南洋万邦は「クラウド・デジタル・インテリジェンス・セキュリティ」を統合した全体的な事業構成を形成しており、工業団地向けにインテリジェントIoTを活用した省エネ・炭素削減サービスを提供するほか、産業分野での事業展開も継続している。スマート行政と情報セキュリティの分野。フライングパドルとウェンシンの大規模モデルも改良を続け、数千の業界のパートナーと協力して、数千の業界に力を与える人工知能の未来を共同で探索していきます。企業のインテリジェントなアップグレードの実現を支援すると同時に、社会にとっての価値も生み出します。