腾讯智慧建筑 AI 能效（Smart Building AI Energy Efficiency，下文中也叫微瓴能效）利用物联网、大数据、人工智能技术，结合能源领域资深专家行业经验，优化建筑能源系统运行参数。在保障建筑室内环境健康舒适的前提下，提高设备的运行效率，降低能源系统的能源费用及运维成本。实现能源精细化管理、AI 智能优化控制管理、能源设备设施智能管理“三理”联动。
腾讯微瓴能效的特性
精细化管理
根据建筑能源使用特征个性化建立能源数据精细化采集网络，实时高效采集、存储和管理能源消耗数据，利用报表可视化、数据图像化、大数据挖掘等全方位展示建筑能源去向。及时发现建筑节能潜力，提高建筑能源利用效率。
环境监测
实时监测并展示室内环境数据（如环境温湿度、CO2浓度、甲醛浓度、PM2.5等），评价并预警室内空气健康质量，时刻保障室内环境安全舒适。主要功能包括：环境健康指数看板、空气质量详细监测、环境参数异常报警等。
电能质量监测
依据实时监测，实时采集各主要用能设备（空调主机、电梯、照明等）的耗电量数据。实时监测企业关键设备的电能质量，如电流、电压、谐波、无功功率、有功功率、功率因数等。
智能设备设施管理
实时对建筑用能设备的静态信息和动态信息进行高效管理。其中静态信息包括设备台账管理、备品备件管理等；动态信息包括设备运行状态智能巡检、故障处理工单自动派发等。
能耗预测
根据建筑历史用能数据，利用机器学习/深度学习等技术，建立建筑能耗预测算法模型，预测建筑未来一段时间的能源负荷需求，为能源管理者制定能源需求计划、节能考核等提供可靠的数据支持。
AI 优化控制
基于能源系统历史运行大数据，利用机器学习技术，建立优化算法模型，并通过强化学习，生成系统 AI 优化算法，当建筑处于不同的环境状态时，系统会自动感知建筑环境、同时自动判断并决策系统优化控制参数。
应用场景
办公楼
使用 AI 算法优化能源系统控制策略，在营造舒适办公环境的前提下，降低能源成本；
通过运维数据库的搭建，实现能源系统设备的全生命周期管理，提高办公楼物业运维管理水平。
商业综合体
通过能源精细化管理，使得各区域用能情况更加透明化、精细化、可追溯化，为运维人员输出节能优化建议，使得管理规范化；
打通运维系统中的可获得数据，运用强化学习、AutoML 等 AI 技术，建立优化算法模型，提供用能系统最优化控制策略，输出系统最优控制参数。
智慧园区
园区管理者可随时随地对相关业务的数据进行检索，为其提供决策性支持，减少不必要的运维成本；
通过 AI 调节功能，帮助运维人员自动调整系统运行模式，减少运维人员数量、工作负荷，提高工作效率；
通过运维模型的搭建，实现设备的预测性维护，变被动维护为主动服务，提高设备运行效率。
客户案例
深圳腾讯滨海大厦
办公建筑
通过可视化技术直观、高效的呈现建筑能源使用数据。同时，利用人工智能技术手段对能源消耗趋势进行预测，智能优化调节各类设备运行状态。
上海兰生大厦
办公建筑
利用 AI 优化算法实现中央空调系统的运行优化调节，提升主机、水泵、冷却塔及空气处理机组能效，优化输配管网运行效率，降低系统能耗。
国双大厦
办公建筑
实时采集建筑中央空调风系统、水系统的数据，实现能源精细化管理，利用大数据技术手段深度分析进行未来能耗预测，提升建筑智慧化水平。
