让能源曲线与生产现场，进入同一张决策图。
融合工业能源数据、生产设备、实时电价与人工智能大模型，探索从用电预测、能源调度到工厂数字孪生、设备优化和工业节能决策的智能技术体系。
01 / PREDICT
历史负荷、生产班次、设备运行与天气共同塑造每一条曲线。预测是排程和储能决策的起点。
将工业短期负荷预测与峰谷电价叠加，识别尖峰负荷与异常用电；再把设备工时和订单约束带入企业能源计划。
02 / ORCHESTRATE
电网、光伏与储能共同供能。调度系统在生产约束下比较逐小时能源成本与峰值功率。
以上为界面示例；下方工作台根据所选参数实时重新计算。
LIVE DEMO / ENERGY
工作台按逐小时电量、价格和储能约束计算，不使用随机数字。
调整场景后生成方案，电费按各小时电网购电量 × 对应电价求和。
03 / SIMULATE
生产线、工业设备和能源流同步模拟，观察能耗变化如何影响产量、成本与排放。
排放演示以固定购电因子 0.55 kgCO₂e/kWh 估算 Scope 2；实际核算应按所在地与年份更新。
04 / EQUIPMENT
分项计量、运行状态与工艺产出结合，才能找到可执行的节能空间。
负载率 · 运行效率 · 变频控制
空载运行 · 泄漏 · 储气调节
冷水机组 · 温度设定 · 预冷
燃料消耗 · 热效率 · 工艺用热
厂房通风 · 温湿度 · 峰时负荷
设备工时 · 待机 · 单位产品能耗
05 / CARBON ACCOUNTING
电力消耗与现场燃料分别进入 Scope 2 和 Scope 1 边界。排放因子、产量和统计周期保持一致，才能比较节能方案。
06 / APPLICATIONS
关注各行业最有代表性的耗能环节、生产约束和孪生应用。
洁净车间与高精度设备：把 HVAC、电力质量与产线良率一起分析。
焊装、涂装和总装：匹配机器人班次与峰谷电价。
电炉、热处理与大功率电机：识别可移时工序和需量峰值。
工业制冷与冷库：评估预冷、保温和温度安全边界。
反应设备、泵机与热系统：兼顾连续生产与能效。
干燥、涂布和冷却：将设备能耗关联产能和合格率。
07 / INDUSTRIAL AI
能源预测 Agent、光储调度 Agent、设备能效 Agent 与数字孪生 Agent 协同工作。语言模型负责理解与解释，数值模型负责计算与约束校验。
探索技术架构 ↗RESEARCH
专题研究 · 以工业现场问题、计算方法和实施边界展开
智慧能源 · 2026-10-28
如果只在月底核对电费，工厂已经错过了调节生产与电力需求的窗口。短期负荷预测把班次、设备、天气和历史曲线合到逐小时计划中，再把可移动的工序与分时价格相连。IEA《Electricity 2026》强调电网灵活性与需求响应；工业企业的关键不是单纯削减负荷，而是在质量、交期和安全约束下转移可调节部分。本文以空压机、制冷和批次工序为例，说明预测误差、基线设定、储能边界和需求响应验证如何影响方案的实际价值。 压缩空气储罐、冷库和批次加热工序具备短时调节空间，但连续炉窑和关键洁净室往往不能随意停机。预测系统需要先把设备分成刚性负荷、可移时负荷和可中断负荷，给每一类设置最长延迟、恢复功率与产量约束。 逐小时负荷预测应结合生产订单、设备启停、室外温度和历史残差。调度器根据各时段电价寻找低成本窗口，同时检查班次、库存和设备爬坡速度。预测区间比单个数字更有用：当误差上界可能触发需量峰值时，储能需要预留安全电量。
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数字孪生 · 2026-10-23
数字孪生若只复刻车间画面，无法回答节能改造会不会影响产量。可信的模型应同时表达设备状态、物料节拍、电力与热能流、产量和排放边界。ISO 23247 提供制造数字孪生框架，NIST 2026 年研讨会报告强调互操作、验证与不确定性。本文从单台设备的计量入手，说明如何建立车间级模型，比较高效电机、待机控制与生产排程方案，并对单位产品能耗、Scope 1 与 Scope 2 的变化进行一致核算。 电机、空压机与制冷机组需要额定功率、实际负载、运行小时和效率曲线。模型每小时输出电量，与电表分项数据比较；偏差应记录原因，例如待机、泄漏、工况切换或计量时间不同步。 生产线模型不能只算耗电，还要保留节拍、良率与产出。设备节能模式可能降低瞬时功率，却延长工时；单位产品能耗因此比总电量更能解释改造效果。能源流要明确光伏自用、电网购电与储能损耗，避免重复计量。
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光伏与储能 · 2026-10-17
中午光伏出力最高时，车间负荷未必达到高峰；晚间电价上升时，储能也可能电量不足。把光伏、储能和生产计划分别优化，容易形成彼此冲突的指令。本文用逐小时能量平衡说明协同调度：先满足生产刚性需求，再计算光伏自用、储能充放电和电网购电，最后比较成本与排放。AI 智能体适合解释方案、检索设备规则和提出候选动作，真正的执行仍需物理约束、安全联锁与人工审批。 每个小时，电网购电加光伏自用加储能放电，等于工厂负荷加储能充电及损耗。光伏剩余电量可用于充电；若储能已满则需要按现场规则处理。任何模拟都应明确是否允许向电网反送。 充放电功率、额定容量、往返效率和 SOC 上下限决定了实际可调空间。为晚高峰放电，需要在前一低价时段或光伏富余时段充电；一旦预测天气转差，保留 SOC 比追求单日最低电费更稳健。
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专题研究 · 以工业现场问题、计算方法和实施边界展开
品牌专题 · 2026-10-14
fhty凤凰官网以能源预测和工厂数字孪生两条研究主线组织内容。预测层读取历史电量、生产班次和天气，调度层连接分时电价、光伏与储能，孪生层表达设备、产量和排放。本文把这些模块放进同一条数据链，解释为什么只有统一时间尺度与计量边界，能源成本优化结果才能在工厂情景模拟中复现。网站中的工作台使用明确标注的本地示例数据，适合比较方案原理；企业实施仍需接入真实设备和校准模型。 智能电表、设备控制器、生产系统和价格表的时间粒度不同。fhty凤凰的技术框架先对齐时间戳、设备编号与单位，再形成逐小时的负荷、产量和能源流记录。异常读数单独标记，避免直接进入优化。 能源调度从预测曲线出发，比较错峰、光伏自用和储能运行。绿色工厂孪生从设备节点出发，模拟工况变化对能耗与产出的影响。两者在电量平衡和设备运行边界上汇合。
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品牌专题 · 2026-10-11
一张总电表只能告诉管理者用了多少电，无法解释哪个班次、哪台设备和哪个产品消耗了电量。fhty凤凰官网围绕工业负荷、设备能耗与生产计划建立分层分析思路：先拆出稳定基荷和生产相关负荷，再把设备运行小时映射到产量，最后比较不同排程的成本、峰值与单位产品能耗。本文讨论空压机空载、冷却系统温度设定和生产线待机三个常见问题，并说明怎样避免节能指标与生产绩效脱节。 总表适合核对电费，分项计量才适合找原因。空压机、制冷、HVAC 与生产线应建立独立曲线；缺失分项时，可先用额定功率与运行小时估算，并标注不确定度。 同样的电量对应不同产量，评价不能只看绝对值。把订单、班次、产品结构与良率关联到能源数据，形成单位产品能耗或单位产值能耗。季节性温度负荷应单独调整。 若夜间价格更低，可移动的预冷或部分批次工序可以错峰；若设备在等待物料时空转，应优先处理待机和泄漏。任何措施都要同时检查交期、质量和安全。
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品牌专题 · 2026-10-08
fhty凤凰大模型的研究定位是把工业知识、时间序列预测和可计算的能源模型连接起来。用户提出“明晚高峰是否应提前充电”时，系统需要理解储能容量、生产负荷、价格与光伏预测，而不是只生成一段流畅回答。本文描述数据治理、知识检索、智能体规划、约束校验和人工确认五个环节，并以设备能效与碳排放问题说明如何让每一步结果可追踪、可复核。 自然语言请求先被拆成时间范围、设备对象、目标函数和限制条件。系统需要检查价格表日期、功率单位和缺失读数。若数据不足，返回缺口比编造节约金额更可靠。 设备知识图谱保存设备关系、额定参数和工艺依赖；检索增强提供运行规程与标准来源。二者帮助大模型找到约束，但曲线预测仍依赖专门的时间序列模型。 预测智能体产生负荷区间，调度智能体给出候选方案，孪生智能体验证生产与设备影响。各步骤留存输入、版本和计算式；高风险动作需要工程人员审批。
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重点研究企业用电预测、峰谷电价、光伏储能调度、设备能效与绿色工厂数字孪生。本站工作台使用本地示例数据。
大模型可理解问题并解释结果；数值预测应由经过验证的时间序列模型完成，并结合班次、天气和设备状态。
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把负荷预测、电价、光伏、储能和生产约束放进逐小时计算，比较成本、峰值与排放。
监控呈现当前状态；数字孪生还用可校验模型预测不同工况下的能耗、产量与设备影响。
光伏优先自用，富余电量可在容量约束内充电；储能按价格和生产需求在高价时段放电。
将分项电量、设备状态、运行小时与产量关联，识别空载、异常和效率变化。
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