Vue d'ensemble du plan

La solution de réduction du carbone pour l'ensemble du cycle de vie des entreprises est centrée sur l'intégration de la gestion de l'énergie et du carbone et construit un système quadridimensionnel de "planification de la transformation de l'optimisation des opérations". La cartographie en temps réel du flux énergétique et des flux d'émissions de carbone est réalisée par le biais de capteurs IoT et d'algorithmes d'IA, générant automatiquement un registre dynamique du carbone; Combiner la technologie jumelle numérique BIM pour simuler l'empreinte carbone du cycle de vie complet et les trajectoires de réduction des émissions prédéfinis pendant la phase de planification; Ajuster dynamiquement la stratégie de carbone énergétique grâce à des algorithmes d'optimisation intelligents pendant le fonctionnement pour conduire la transformation d'économie d'énergie des équipements; Se connecter au marché du commerce du carbone et au système de certificats verts pour convertir les réductions d’émissions en actifs négociables. Le système est équipé d'un moteur de règles de politique à plusieurs niveaux pour assurer la conformité au cycle complet et aider les entreprises à passer de la gestion unique d'économie d'énergie à l'exploitation d'actifs carbone, réalisant une double amélioration des avantages économiques et des objectifs de carbone.

Composition du schéma

Caractéristiques du programme

1. Couverture du cycle complet
Créer un écosystème en boucle fermée de gestion du carbone qui traverse toutes les étapes de la planification, de la construction, de l’exploitation et de la retraite de l’entreprise.
2. Moteur de décision à double entraînement
Algorithme d'IA + simulation jumelle numérique pour réaliser une optimisation collaborative dynamique de la stratégie de consommation d'énergie et des objectifs d'émission de carbone.
3. Déploiement léger
L'architecture modulaire permet une mise en œuvre rapide du côté cloud/edge et est compatible avec les systèmes industriels existants.
4. Système d ' alerte aux risques
Établir un modèle de prévision des coûts du carbone basé sur l’apprentissage automatique pour atténuer proactivement le risque d’émissions excessives.