能源管理系统解决新方案 — AIEMS
7月15日，总部位于德国的Energielenker开发了一种“Self-Learning” Energy Management System 及“自我学习”能源管理系统，该系统通过PV系统控制建筑物中的能源流动，并运用人工智能算法对所有相关组件的数据展开分析，该系统学习建筑物中的用户行为，以优化发电和电动汽车充电时间表。
其Enbas系统专为住宅和商业建筑设计。Enbas使用AI算法，通过分析所有相关组件的数据，提供建筑物能源流动的全面概览，该系统还支持时变电价。
AIEMS – 人工智能能源管理系统
AIEMS 是一种将人工智能技术应用于能源管理领域的创新解决方案，利用机器学习、深度学习、大数据分析等人工智能手段，对能源的生产、传输、分配和使用进行实时监测、分析和优化。
通过收集和分析来自各类能源设备的海量数据，可以预测能源需求，优化能源供应策略，实现能源的高效分配和利用，自动识别能源消耗的异常模式，及时发现设备故障或能源浪费情况，并提供相应的解决方案。
在可再生能源领域，AIEMS 可以根据天气数据和历史数据，预测太阳能、风能等可再生能源的发电量，从而整合可再生能源与传统能源，保障能源供应的稳定性和可靠性。
时代发展，企业革新
→技术的迅速发展使得能源利用效率得到显著提高，智能电网、高效的能源存储技术以及先进的工业节能设备等不断涌现，减少了能源的浪费。
→大数据、人工智能和物联网等技术在能源管理中的应用日益广泛。通过实时监测和分析能源数据，企业能够更精准地预测能源需求、优化能源分配和发现潜在的能源浪费。
→思为交互时刻关注行业发展，更新自身科技产品。在这AI发展的大时代、大潮流中，基于Galileo OS平台的能源管理系统也有众多企业选择，获工业互联网联盟国家级“优秀案例”表彰。
思为科技将持续关注人工智能与能源管理系统的发展与技术推进，不断优化提升自身产品，更好地为不同行业客服提供更合适自身企业的智能化产品。在未来的发展中，思为科技将加强与各行业的深度合作，深入了解不同企业的业务流程和能源管理需求，从而实现产品的定制化开发和优化。
