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Energienker推出“自主学习”能源管理系统 可优化电动汽车充电时间表
盖世汽车讯 据外媒报道，德国电力系统集成公司Energielenker开发出“自主学习”能源管理系统，可利用人工智能（AI）算法分析所有相关组件的数据，控制装有光伏（PV）系统的建筑物中的能源流动。此外，该系统还可以学习建筑物中的用户行为，从而优化发电和电动汽车充电时间表。其Enbas系统专为住宅和商业建筑而设计。
图片来源：Energielenker
Enbas系统集成了该公司的Lobas动态负载管理系统，可控制电动汽车车队充电并管理电力使用，以避免价格昂贵的峰值负载。此外，它还可以管理热泵、光伏发电和电池储能的电力需求。
借助于人工智能算法，Enbas系统可以通过分析来自所有相关组件的数据，全面了解建筑物中的能源流动。它还可以预测能源的消耗量和生产量，并考虑天气预报、太阳辐射、外界温度和日历数据等因素，以便提前数天安排能源运行。并且该系统还支持时变电价。
Enbas可与Modbus TCP、Modbus RTU、OCPP、MQTT和EEBus接口，并通过仪表板提供配置和可视化功能。所有数据记录和计算均在现场进行，无需云存储。
该系统可与ABB、ABL、Mennekes和施耐德（Schneider）等主要制造商的产品兼容。它还通过Energielenker的热控制（Heat Control）模块集成了热泵，在设备缺乏“智能电网（SG）就绪”等标准接口的情况下，可以将多余的太阳能储存为热量。
