Gestionar el consumo de energía de un edificio es una tarea compleja con numerosas variables a tener en cuenta. Afortunadamente, E360 ofrece una plataforma de inteligencia artificial y aprendizaje automático de última generación que simplifica el proceso. Nuestra plataforma proporciona a los administradores de energía información valiosa información a partir de datos para ayudar optimizar el consumo de energía y reducir los costos. Con el E360, puede controlar con confianza el consumo de energía de su edificio y tomar decisiones informadas. No confíe en conjeturas ni en métodos anticuados. Elija E360 y experimente el poder de nuestra plataforma avanzada de aprendizaje automático e inteligencia artificial para lograr sus objetivos de administración de energía.
Los algoritmos de IA y ML de E360 pueden detectar patrones en los aumentos de carga y consumo de energía de los edificios en comparación con cualquier fuente de entrada de datos. Identifique la causa del consumo de energía de su edificio y optimice las operaciones para corregir el desperdicio de energía.
Con la analítica basada en el aprendizaje automático, E360 puede detectar patrones de consumo de energía asociado con el uso y el tiempo de ejecución evitables del sistema. Utilice esta información para optimizar la configuración y el tiempo de ejecución del sistema, a fin de reducir el desperdicio de energía asociado.
Compare y obtenga información valiosa sobre el consumo de energía de su edificio en relación con los estándares y las mejores prácticas de la industria. Los administradores de energía pueden utilizar información basada en datos para identificar áreas en las que mejorar la eficiencia energética y el ahorro de costos.
El motor de informes avanzado de E360 es fundamental para la financiación de la eficiencia energética, la gestión del rendimiento energético, los esfuerzos de contabilidad de los GEI y muchos programas gubernamentales y de servicios públicos.
Muestre sus esfuerzos de sostenibilidad y audite la eficacia de los programas de energía con los informes de cumplimiento y certificación de E360. Obtenga información sobre las tendencias históricas y los datos para mantener las certificaciones de construcción Energy Star, LEED y WELL.
Con la precisión del IPMVP, verifique y cuantifique los ahorros de energía y demanda para los programas de servicios públicos a nivel de todo el edificio, sistema o equipo mediante la incorporación de proyectos, la medición de los ahorros, la previsión de los resultados y el ajuste de los eventos no rutinarios (NRE).
Los informes inteligentes de E360 le permiten comparar los datos de facturación y uso de energía con todas las variables y puntos de datos del sistema disponibles, incluidas las condiciones ambientales, los eventos de máxima demanda y más. Aproveche esta información para encontrar correlaciones ocultas y nuevas oportunidades de ahorro de costos.
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The International Performance Measurement and Verification Protocol, or IPMVP, is a non-prescriptive framework that provides a consensus approach to measuring and verifying efficiency investments. Its objective is to reduce barriers to the energy and water efficiency industries, and it is used broadly by energy services companies, utilities, government agencies, building managers, manufacturing managers, and industrial managers. The IPMVP offers a consistent approach to measuring and verifying carbon emissions reduction in various energy sectors. As primarily a non-prescriptive framework, the IPMVP provides an overview of M&V's current best practices while remaining flexible.
Measurement and Verification, or M&V, is the process of quantifying energy savings from efficiency projects by collecting data on energy consumption before and after implementing energy-saving measures. Measurement and verification reporting help assess the project's success and identify opportunities for further improvements. Accurate measurement and verification can lead to significant cost savings and environmental benefits.
Energy is measured in units of Joules (J), which is the basic unit of energy in the International System of Units (SI). Additionally, some industries may use units such as British Thermal Units (BTUs) or electronvolts (eV) to measure energy.
Machine Learning, or ML, is a type of artificial intelligence that involves training computer system algorithms to learn and improve from data inputs without being explicitly programmed. ML is based on the idea that machines can be trained to recognize patterns and make decisions based on that data. Machine Learning involves algorithms that can learn from data, identify patterns, and make predictions or decisions based on that learning.
Machine Learning has greatly contributed to the improvement of energy efficiency. By analyzing large amounts of data, machine learning algorithms can identify patterns and insights that humans may miss. This allows for more precise predictions and better decision-making regarding managing energy usage. For example, machine learning can be utilized to optimize heating, ventilation, and air conditioning systems in buildings, leading to significant energy savings. It can also help to identify areas of energy waste and suggest strategies for reducing consumption. Overall, machine learning has the potential to revolutionize the way we use energy and achieve a more sustainable future.
Todas las organizaciones se enfrentan a un desafío común: cómo mantener sus edificios eficientes desde el punto de vista energético y saludables y, al mismo tiempo, optimizar sus operaciones. El E360 de Sanalife proporciona una solución para ayudar a las organizaciones de todo tipo a conservar los recursos esenciales, promover la sostenibilidad y aumentar la productividad.
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