在当今数字化时代，企业可以借助大数据分析来显著优化能源管理策略。以下是具体的做法和从海量数据中挖掘节能潜力点的方法。
- 多源数据采集
- 企业首先要广泛收集能源相关数据。这包括能源消耗设备的运行数据，如生产机器的功率、运行时长、温度等参数；能源供应数据，如电力的电压、电流、频率，燃气的压力、流量等；环境数据，如室内外温度、湿度等，这些因素会影响能源的使用效率。例如，在一个大型工厂中，要收集每一台生产设备、照明系统、空调系统等的实时运行数据。通过安装传感器在设备关键部位和能源传输管道等位置，实现数据的自动采集，并利用物联网技术将这些数据传输到统一的数据平台。
- 还要整合企业内部不同部门的能源相关数据，如生产部门的产量与能源消耗数据、办公区域的用电数据等。同时，收集企业外部相关数据，如能源市场价格波动、天气变化趋势等信息。例如，了解电力价格在不同季节、不同时间段的变化规律，以及天气温度对空调等设备能源消耗的影响，以便全面分析能源使用情况。
- 数据挖掘技术
- 运用数据挖掘算法来发现数据中的隐藏模式和关系。例如，通过关联规则挖掘，找出不同设备能源消耗之间的关联。如果发现某一车间的照明系统用电量与该车间设备的开启数量有密切关联，就可以进一步分析原因。可能是设备开启时对照明需求有特殊要求，或者存在照明系统未合理分区控制的问题。利用聚类分析，将能源消耗模式相似的设备或时间段进行分类。比如，把每天不同时间段的用电情况进行聚类，发现某些时间段的用电模式相似，且存在用电高峰和低谷，为制定分时能源管理策略提供依据。
- 采用机器学习算法进行预测分析。根据历史能源数据和生产数据等，预测未来的能源需求。例如，利用神经网络算法，结合企业过去几个月的生产订单量、设备运行状态以及能源消耗数据，预测下一个月的能源需求量。这样企业可以提前做好能源供应规划，避免能源供应不足或过度浪费。
- 设备能效评估
- 通过大数据分析设备的运行数据，评估设备的能源利用效率。计算设备的实际能源消耗与理论最佳能源消耗之间的差距。例如，分析一台锅炉的热效率数据，如果发现其实际热效率低于同类型设备的平均水平，就可以确定这是一个节能潜力点。进一步深入分析可能是由于燃烧不充分、余热回收装置效率低或者设备老化等原因导致的，从而针对性地采取措施，如优化燃烧参数、改进余热回收系统或进行设备升级改造。
- 对不同设备进行能效对比分析。找出能效较低的设备进行重点关注。例如，对比企业内不同型号的电机，发现某些老旧型号电机的能效远低于新型节能电机，就可以考虑逐步更换这些低能效电机，以降低能源消耗。
- 流程优化分析
- 分析生产流程中各个环节的能源消耗数据，寻找可以优化的环节。例如，在制造业中，通过分析产品加工过程中的能源消耗数据，发现某个加工工序的能源消耗过高。进一步研究发现是由于该工序的设备布局不合理，导致物料运输距离过长，增加了能源消耗。企业可以通过重新优化设备布局，缩短物料运输距离，降低能源消耗。
- 利用大数据分析企业不同生产线或车间之间的能源消耗差异。找出能源消耗较高的生产线或车间，分析其生产工艺、设备运行、人员操作等方面的原因。例如，发现某条生产线在生产相同产品时能源消耗比其他生产线高出 30% 以上。经过深入分析，可能是生产工艺参数设置不合理，或者员工操作不规范导致设备空转时间过长等原因。针对这些问题进行工艺优化和员工培训，提高能源利用效率，挖掘出节能潜力。
- 制定针对性节能策略
- 根据大数据分析挖掘出的节能潜力点，制定具体的节能策略。例如，如果发现某个时间段的照明用电浪费严重，可以制定定时自动关灯、安装智能调光系统等策略；如果是某设备能效低的问题，可以制定设备升级改造计划或者优化设备运行时间表等策略。
- 结合企业的生产计划和经营目标，制定长期和短期的能源管理策略。短期策略可以是针对当前能源浪费突出问题的快速解决措施，如立即调整设备运行参数、加强员工节能意识培训等；长期策略可以包括设备更新换代规划、能源管理系统建设等，以实现持续的能源优化管理。
- 实施与监控策略效果
- 企业要将制定好的能源管理策略付诸实施，并建立监控机制。通过实时采集能源数据，对比策略实施前后的能源消耗情况，评估策略的效果。如果发现策略实施后能源消耗没有达到预期的降低目标，要及时分析原因，调整策略。例如，实施了设备优化运行策略后，发现能源消耗只降低了 10%，没有达到预期的 30% 目标。经过进一步分析，可能是设备维护不到位影响了优化效果，企业就要加强设备维护工作，并持续监控能源消耗数据，确保节能策略不断优化和有效实施。
