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如果您认为您的组织具有挑战的能耗配置文件，请尝试运行一个冷藏设施网络 - 在不如此冷的地方，如加利福尼亚州和格鲁吉亚等大多数网站。
最近几个月，我遇到的一个更有趣的智能电源管理例子是天堂物流(Lineage Logistics)正在实施的一项计划。该公司在北美、欧洲和亚洲运营着200多个仓库。它为2500多名客户提供食品服务，这些客户本身都是企业，比如杂货店和食品服务机构。
天堂的每座建筑——平均25万平方英尺——基本上储存的食物量相当于77万个家庭冰箱。包括制冷装置和冷冻箱在内的一系列设备能将室内温度降至零下20度。总而言之，天堂每年的能源消耗相当于一个中等规模的美国城市。这是该公司仅次于劳动力的第二高成本，而且公司有一个目标(早在2014年就制定了)，每年至少提高5%的能源强度。
Lineage运营团队采用了一些相当复杂的技术，包括人工智能、无线传感器和云软件服务，从而大大降低了负载。
与其让设备一直保持过冷状态，天堂想出了一种利用冷冻食品的方法——以及它所释放出的所有低温热能——为自己所用的方法。
然而，其核心是一个非常简单的想法:与其一直保持设备的超冷状态，该团队想出了一种方法，让天堂可以利用所有冷冻食品的存在——以及它所释放的所有低温热能——为自己所用。
解决方案是:利用较低的电力成本，在夜间或电力成本较低的情况下，将建筑物过冷至冷藏食品的安全温度(即零温度)以下5度左右。然后关闭冰柜，直到温度上升到预先指示的水平。“你不想超过零，但你实际上可以更冷，”亚历克斯伍尔夫观察到，他是天堂的首席数据科学家，在设计这个系统中起了重要作用。
根据设施的大小，储存的特定食物，该区域和外界天气和环境空气条件，冰箱可能在5到10小时再次变得更加活跃之前闲置。出于安全原因，林夫说，林业前，血统在安全检查之前投入了大量时间，伍尔夫说，它靠近80家设施。来自Industrial.io的传感器在不断地将条件留在，将数据与AT＆T无线连接传送到云中的分析仪表板。
由于血统接受了这种方法，它减少了3300万千瓦时的年电力消耗，沿途节省了约400万美元。伍尔夫说，一些设施实际上已经设法将其电力成本降低了一半。
那么，在没有人全天候盯着恒温器和复杂的仪表盘的情况下，你如何计算出精确的时间来确保设备重新启动呢?这就是上述机器学习技术(PDF)进来-它的工作与物联网技术的合作，天堂已经把到位的整个网络。“我不想一直坐在电脑前。这就是人工智能所做的，它可以扩展。”
如果没有超级令人讨厌，那种伍尔夫的数据团队开发的方法 - 它呼吁“飞行”的过程 - 在过去几年中通过其仓库进行了1000多个传感器的投资。
人工智能软件将传感器收集的数据与其他信息联系起来，比如电价、单个建筑的建议冷却时间，以及其他更不可预测的变量，比如天气状况。然后根据预定义的条件进行操作。例如，如果温度下降的速度比预期的要快，或者相反，是否可以因为寒冷的外部温度而比预期更长的时间断电。
它还可以作为一种需求响应机制，允许沿袭根据峰值定价变化从其公用事业转移其负荷。这是一件大事，特别是在每千瓦时的盘中价格可能根据电网需求在2美分到80美分之间波动的市场上。
“我们可以根据需要调整负载，”伍尔夫说。“电脑会给你答案。”当然，总有一个覆盖按钮，以防出现不可预见的紧急情况，需要人工干预。
飞轮申请在加利福尼亚州Mira Loma试点，该公司能够在每托盘的制冷成本中达到38％的标准化成本。现在，它正在向大约其他设施推出左右。伍尔夫说，现在是一个程序已经写的，只需要几周时间和“微小的调整”，以使能力在一个位置。他收到了与技术有关的多项专利，统计夏天被认可了更好的实践奖美国能源部的“更好的植物计划”为提高能源效率提供了支持。
如果你来了边缘1910月22日至24日，您将有机会在10月23日午餐后我主持的研讨会上听到Alex Woolf更多关于天堂的深刻实用方法:“未来就是现在:能量区块链和行动中的人工智能。”
