“Energos怎么利用AI帮助企业实现能源消耗的可持续性”

目前，大型商业产业( c i )企业正在投资建立存储和ev充电等可再生能源资产，提高能源效率，减少碳足迹。 结果，为他们服务的石油和天然气企业、公用事业和能源处理计划的提供商目前正在通过设置和管理可再生能源来优化自身，以应对这些主张。 但是，随着能源生产的分散化、诉求的减少，转移和负荷管理变得更多和复杂，特别是绿色能源的间歇供给成为原因。

企业必须寻找间歇性供电，管理电网的依赖性，在其能源结构中整合存储器和电动汽车充电的绿色处理方案。 这还意味着为这些c i客户提供增值服务，减少高峰负荷，预测发电量，分解工厂效率，维持供需平衡，实现能源流自动化。 输入能源。 这是一种技术可以跨多个网格扩展的初创企业。 该初创企业位于旧金山和孟买，提供端到端人工智能( ai )服务，以优化起诉和供应的能源流。

基于性能的商业模式可以帮助c i客户更快地实现可持续快速发展和减少碳排放的目标。 创始人和处理方案energos由rajesh solanki和anees mir于年创立，其创始人的愿景是帮助世界过渡到低碳能源的未来。 但是，请务必观察这项业务在年前不会起飞。 拉耶夫( rajeev )是连续创业者，以前的业务是基于云的访问控制和视频分解企业。

anees以前在德国的能源管理企业工作。 energos开发了基于ai的边缘展开算法，以自动主动控制能量流和自调整。 这些算法是端到端平台的一部分，包括云分解和可视化，可以直接或通过api或标准协议与自己的处理方案集成。 rajesh说。 能源云平台包括基于云的分析和数据存储、基于ai的能源特定中间件、狂热的控制和反馈周期。 拉杰说:“我们正在开发信息，以使主电网电力、可再生能源、储存、电动汽车充电的新能源组合的运营自动化。 分布式发电过程需要准确预测诉求和供给，达到平衡。 负载端和电源端的存储器必须允许关键负载使用电源，但对网格的依赖度最低。 energos通过自主学习和自我学习的处理方案，让以前流传下来的能源供应商能够以非常便捷的方式控制和优化c i客户围绕价格、舒适性、可持续发展目标实现的目标。

早期怀疑的energos花了四年时间，以rajesh自己口袋的100，000美元成立的他拿到了第一张100万美元的支票。 自那时以来，该初创企业从尚未公开的种子投资者那里筹集了15万美元。 年末或年初，当客户说可以将太阳能储存和成本负荷整合到一个系统中，从而降低能源消耗价格时，客户不相信我们。 我们必须进行免费飞行员说明利润。 但是，没有回头。 现在他们相信我们基于绩效的业务模式很容易验证我们的处理方案。 不需要高价的投资。 拉杰什说。

节能已成为当务之急。 通过使用ai和物联网( iot )，企业可以将每月的能耗价格降低40%。 从规模上看，普通c i企业一个月的能源消费支出为000万卢比。 全球范围内正在进行大规模的能源变革意味着能源拥有全球机会。 石油、天然气企业、公用事业企业处于向分散型能源结构转型的准备阶段，处于不同的阶段。

只有少数先进企业开始了自己的碳中和措施。 这意味着我们必须经历一个相对较长的销售周期。 拉杰什说。 数字证明，该初创企业声称在全国1200多个地区开展业务，年收益为150万美元。 考虑到全球扩张，能源公司希望在未来12~18个月内达到美国市场的000多个位置。

现在正在寻求筹措a轮融资。 这个初创企业正在和美国的petasense和75f竞争。 根据market and markets的数据，全球物联网市场将从每年1，700亿美元增长到2022年的5，610亿美元，-2022年复合年增长率( cagr )将增长到26%。 现在印度拥有27gw的太阳能容量，希望增加到100gw。

此外，一些印度大公司在其年度计划中纳入了可持续快速发展和减少碳排放的目标，为能源之类的公司提供了巨大的机会。 很明显，现在是能源时代！