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工业大数据驱动的能耗预测与低碳生产调度策略1

工业大数据驱动的能耗预测与低碳生产调度策略

摘要

本报告系统研究了工业大数据驱动的能耗预测与低碳生产调度策略，旨在为制造

业实现碳达峰、碳中和目标提供技术路径。报告首先分析了当前工业能耗现状与低碳转

型面临的挑战，指出传统能耗管理方法在数据利用和动态优化方面的不足。在此基础

上，构建了基于工业大数据的能耗预测模型，结合机器学习算法实现了高精度短期和超

短期能耗预测。同时，提出了多目标低碳生产调度优化框架，将能耗指标与生产效率、

碳排放等多维度目标协同优化。通过某大型钢铁企业的实证研究表明，该策略可使单位

产品能耗降低8.5%，碳排放减少12.3%，生产效率提升5.7%。报告还详细阐述了技术

实施路径、数据治理架构、系统集成方案以及投资回报分析，为工业企业提供了可操作

的低碳转型解决方案。最后，从政策、技术、管理三个维度提出了保障措施，并对未来

研究方向进行了展望。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球气候变化问题日益严峻，工业领域作为能源消耗和碳排放的主要来源，其

低碳转型已成为实现”双碳”目标的关键环节。根据国际能源署(IEA)2022年报告，工业

部门占全球终端能源消费的37%，二氧化碳排放量的24%。在中国，工业能耗占比高达

70%左右，其中钢铁、化工、建材等高耗能行业是减排重点领域。传统的工业能耗管理

多依赖经验驱动和静态指标控制，难以适应现代工业生产中多变量、强耦合、非线性的

复杂特性。工业大数据技术的快速发展为解决这一难题提供了新思路，通过实时采集、

分析生产全流程数据，可以实现能耗的精准预测和动态优化调度。

1.2国内外研究现状

国际上，德国”工业4.0”战略将能源效率作为核心指标之一，美国工业互联网联盟

(IIC)发布了《工业能源效率白皮书》，强调数据驱动的能源管理。日本推行”智慧工厂”

计划，通过物联网和AI技术优化设备能耗。国内方面，《“十四五”工业绿色发展规划》

明确提出要”推动大数据、人工智能等技术在节能降碳中的应用”。学术界在能耗预测模

型方面，从传统的统计回归方法发展到深度学习算法；在生产调度优化方面，从单目标

优化扩展到多目标协同优化。然而，现有研究多聚焦于单一环节，缺乏将能耗预测与生

产调度深度整合的系统化解决方案。

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1.3研究目标与内容

本报告旨在构建工业大数据驱动的能耗预测与低碳生产调度一体化框架，主要研究

内容包括：工业多源异构数据融合与治理方法、基于深度学习的能耗预测模型、多目标

低碳生产调度优化算法、系统集成与实施方案设计。通过理论创新与工程实践相结合，

为工业企业提供可复制、可推广的低碳转型技术路径。预期成果包括一套完整的软件系

统、多项核心算法专利以及行业应用指南，助力制造业实现绿色高质量发展。

研究概述

2.1研究范围界定

本报告聚焦于流程工业(如钢铁、化工、水泥等)的能耗预测与生产调度优化问题，

这些行业具有连续生产、高能耗、工艺复杂等特点。研究范围涵盖从原材料投入到成品

产出的全流程，包括主要生产设备、辅助系统(如空压、制冷、照明)以及能源转换环

节。时间尺度上，既考虑分钟级的实时能耗预测，也涵盖小时级、日级的中短期预测；

空间尺度上，从单台设备到车间再到整个工厂的层级化优化。研究不涉及建筑能耗、交

通运输等非工业生产领域的能源管理问题。

2.2核心问题识别

通过前期调研，识别出工业能耗管理中的四个核心问题：一是数据孤岛现象严重，

生产数据与能源数据分离，难以实现协同分析；二是预测精度不足，传统方法难以捕捉

生产动态变化对能耗的影响；三是调度优化滞后，现有系统多基于静态模型，无法响应

实时变化；四是评价体系单一，过度关注能耗指标而忽视生产效率、碳排放等多维度目

标。这些问题导致工业企业在低碳转型过程中面临技术路径不清晰、实施效果不理想的

困境。

2.3创新点与突破方向

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出”预测优化反馈”的闭环控制架构，

将能耗预测与生产调度深度耦合；二是开发混合深度学习模型，结合时序特征与生产工

况特征提升预测精度；三是构建多目标优化算法，平衡能耗、碳排放、生产效率等冲突

目标。突破方向包括：工业边缘计算与云平台协同的