BHC3能源管理
降低能源部门工厂的设备范围内的能源成本
BHC3能源管理
减少炼油厂的整体设备能源成本
降低整体能源成本并改善建筑运营
BHC3™能源管理采用机器学习帮助能源企业能够进入其交叉设施能源支出的能力，并优先采取行动，以降低其整体运营成本。该应用程序利用先进的AI和优化算法来模拟建筑运营，检测炼油资产中的异常，预测能源节省机会，并帮助能源管理人员在近实时采取行动。
特征
流能量分析
使用可配置的KPI，基准测试和时间序列可视化，在能源资产中的能源趋势中开发高级和颗粒洞察力。
峰值需求预测
预测高级AI算法中的能量资产中的峰值负载，该算法使用流能量数据，建立数据（例如，照明传感器，审计，操作时间表）和天气数据。
最终用途分类
用基于AI的算法进行能量资产的颗粒能量分析，该算法分解消耗以确定设施内的加热，冷却和照明等组成最终使用载荷。
全建筑优化
优化全建筑能源成本，维护舒适性，并使用能够使用AI的技术进行现场电源（例如，太阳能）。
异常检测
使用AI算法检测与能源资产相关的操作异常和计费误差。
运营商订婚
使用启用AI的分段，能源分析，节省储蓄建议和警报，以促使能源节省能源并提高能源资产的整体运营。
测量和验证
使用机器学习算法跟踪和报告能源资产的节能。
项目分析仪
组装，优先考虑和管理能源资本项目的投资组合，最大限度地提高金融目标。
虚拟建筑审计
提高AI模型的准确性，通过收集交叉设施行为，操作和建筑特征数据来实现新的分析。
电力购买分析
评估实时电力需求，现场能源供应，公用事业资费和市场定价，以获得可行的洞察成本降低机会。
自助数据科学
在视觉上创建整个设施分析和机器学习模型。快速分析，探索和派生商业洞察力，无论都不撰写单线代码。
互操作性
将能源资产数据集成到任何企业系统，第三方来源，建筑系统或现场生成源。使用API将见解嵌入到现有应用程序中。
好处
减少
使用预测分析将能源资产从能源资产降低能源成本，以识别高影响力的节能机会和运营改进。
预报
使用量身定制的机器学习分析预测能源资产中的能源需求，可实现大于80％的准确性。
增加
通过优化建筑和能源基础设施的投资增加资本投资投资（例如，太阳能，智能照明，储能，EV）。
自动化
自动化能源管理，通过流式分析和AI算法预测能源资产负荷以动态优化构建操作。
提升
通过整合现场电力，预测峰值和中断事件，以及跨建筑物的需求来提高能源资产的可靠性。
精简
简化季度/年度审核和财务审计能源资产电力使用的报告。
部署
使用用于AI，Analytics，Dashboard和Data Integations的自助式工具迅速部署和配置能源解决方案。
数据源
BHC3能源管理creates a unified federated cloud image of energy asset data from all key sources, including energy data (e.g., meter readings, utility bills), site operational data (e.g., schedules, occupancy), telemetry signals from building systems (e.g., lighting, HVAC), and third-party data (e.g.,建立审计， 天气）。
此统一数据集BHC3™AI套房通过多次能源资产类别实现多维能量分析，预测分析，建筑优化和异常性能监测。BHC3能源管理在近实时处理能源资产数据，执行连续分析，通过多通道解决方案，如移动警报，电子邮件报告和控制信号直接到建筑设备的控制信号进行推荐。
通过跨越许多能源系统和以级别连续运行的算法综合了解，BHC3能源管理Empowers设施经理能够优化建筑运营，减少公用事业支出并实现可持续发展目标。
演示
经过验证的结果，在几周内，不是几年
对BHC3功能进行了解，企业AI最佳实践和最高价值用例。
了解BHC3™AI Suite的功能，其模型驱动的架构并对公司的示例数据集进行测试。
确定一个高影响的业务问题，并与BHC3团队合作，迅速构建解决它的AI应用程序。
规模并将测试的BHC3应用程序部署到生产中。合并用户反馈并优化算法以推动最大的经济价值。