概述

1、技术背景​ 当前工业生产中，多能源消耗占生产成本比重超 35%，且能源供需存在显著波动性。行业数据显示，工业能源负荷峰谷差可达 40% 以上，传统 “经验式调度” 导致能源利用率低。随着 “双碳” 战略推进及工业绿色转型需求升级，企业亟需通过精准的能源预测与智能调度，实现多能源供需匹配、梯级利用，而现有算法难以应对多能源耦合性强、工况动态变化的复杂场景，无法满足高效节能的管理需求。 2、多能源管理预测与调度算法研发遇到的技术瓶颈​ （1）预测精度不足，多能源受生产工况、外部环境等多因素影响，传统算法预测误差过大，无法精准预判供需趋势；​ （2）多能源协同调度难，不同能源间存在耦合关联，现有算法缺乏全局优化逻辑，易出现局部能源过剩或短缺，调度响应滞后；​ （3）能效关联挖掘不足，未能有效结合能源消耗与生产能效的内在规律，调度方案难以兼顾 “供需平衡” 与 “能效最优” 双重目标。

需求详情

1.预测精度：多能源24 小时内预测误差≤5%，72 小时内预测误差≤8%；​2.调度性能：多能源协同调度响应时间≤10 分钟，能源供需匹配率≥95%，调度后能源利用率提升至 88% 以上；​3.能效目标：基于算法调度，工业生产综合能源消耗降低 4% 以上，能源浪费率控制在 8% 以内。