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星期 一
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技术融合：前沿科技赋能管理升级：数字孪生技术构建物理能源系统的虚拟镜像，模拟不同运行策略的效果。例如，某区域供热网络通过数字孪生模型预测管网热损失，优化热力站调度方案，减少热损10%。支持“假设分析”（What-ifAnalysi
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星期 一
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物联网在能源管理系统的应用场景：实时数据采集与监测设备级监测：通过部署在电网、发电设备、储能装置、建筑能耗终端（如空调、照明）上的传感器，实时采集电压、电流、温度、功率、能耗等数据。
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星期 一
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传统能耗异常诊断依赖人工巡检或定期检测，往往在故障发生后才能发现问题，导致能源浪费和生产中断。物联网技术通过“数据驱动+AI分析”，构建起能耗异常的智能诊断体系：基准模型构建物联网平台可基于历史数据建立设备能耗基准模型，识别偏离正
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星期 一
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数据整合：构建能源管理“数字底座”：全要素数据采集能源类型：覆盖电、水、气、热、冷、可再生能源（光伏、风电）等多品类数据，采样频率可达毫秒级，精度±0.5%以内。设备层级：从总表到末端设备（如电机、照明、空调末端），实现“厂级-车
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管理协同：全员参与节能减排：可视化管理与决策支持：EMS提供多维度仪表盘（如区域能耗热力图、设备能效排行榜），辅助管理层快速决策。例如，某企业通过EMS发现某车间单位产品能耗高于行业平均值20%，针对性优化后年节电100万度。集成
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