面向能源行业的 Azure IoT
优化能源分布,同时降低运营成本
使用 IoT 能源管理推动能源创新
能源组织必须提高运营盈利能力、效率和复原能力,同时为利益干系人创造价值。Azure IoT 通过可优化网格性能、管理分布式能源资源以及实现主动和预测性维护的技术来支持这些目标。Azure IoT 可以通过快速入门解决方案和受信任的合作伙伴网络满足你的需求,帮助你重新构想能源并推动可持续的未来。
无缝
通过能源行业特定的应用模板、越来越多的认证设备和业界超全面的 IoT 服务组合,缩短 IoT 能源行业解决方案的上市时间。
智能
将智能边缘和智能云与 Azure IoT 结合起来,以可互操作的格式提供能源行业数据,实现由高级分析、AI 以及与混合现实交互的新模型支持的见解。
安全
引入数十年的行业经验和强大的 IoT 功能组合,从而协同 Microsoft 和合作伙伴帮助保护和管理 IoT 能源行业解决方案。从边缘到云,通过 Azure Sphere 和适用于 IoT 的 Azure 安全中心监控和管理你的解决方案的端到端安全性。面向能源行业的 Azure IoT 有助于确保关键数据安全并保护隐私。
常见的能源 IoT 用例
了解 IoT 在能源行业中的常见用途,详细了解提高 IoT 能源管理效率的解决方案。
电网资产维护
可视化电网的拓扑结构、收集电网资产的数据,并定义触发警报的规则。然后使用这些见解来预测维护并提供更多安全监督。监视设备的性能和状况,从而防止故障并避免严重停机。
能源优化和负载均衡
平衡能源供需,从而缓解电网压力和防止严重断电事故。使用分布式能源推动能源优化,从而避免成本高昂的基础设施升级,获得灵活性。
电动交通
远程维护和远程检修支持各种充电速度和车型的电动汽车 (EV) 充电桩。通过鼓励所有权以及为能源使用创造新的可见领域,让拥有和使用电动车变得更容易。
排放监视
准实时监视排放,能够更迅速获取排放数据。通过启用温室气体和碳的计量以及报告,努力实现可持续发展目标和清洁能源的采用。
查找适合你的能源解决方案的 IoT 方法
构建
使用托管应用平台加速开发
开始使用 Azure IoT Central 构建应用。Azure IoT Central 是一个托管应用平台,可帮助你减少获取结果所需的决策数量,从而快速构建应用。你的解决方案的大部分要素已经过编码且得到管理,因此你可专注于积累行业知识以及扩缩和连接设备。
使用平台服务从头开始构建
通过 Azure 平台服务获取强大的基块来构建高度自定义和灵活的 IoT 应用程序。探索自行创建和编码 IoT 解决方案的方法,使用 Azure IoT 中心和 Azure 数字孪生添加和连接设备,引入、存储和分析数据。
学习资源:
寻找合作伙伴
无论是使用 Azure IoT 服务还是 Azure IoT Central 之类的 IoT 平台进行构建,都可与我们认证的某个合作伙伴协作,确保从制定概念证明到大规模部署都获得最佳体验。
本演示就是一个示例,即 Schneider-Electric 通过基于 Azure IoT 的解决方案提供可靠、可持续和可负担的能源,改变尼日利亚数百万人生活方式的示例。
能源行业领导者正在使用 IoT 创造佳绩
E.ON 通过在单一平台上组合家庭电子设备的数据,开发了一种高度安全的互联式家庭解决方案。
E.ON 旗下 HEM and Software 的全球域名主管,Alex Cirlan"By teaming up with Microsoft and leveraging Azure Sphere, we can leverage the opportunity and power of IoT and AI in a highly secure, trusted and scalable way."
Allego 使用 Azure IoT 实现智能电动汽车充电解决方案。
Allego 公司 CIO,Marc Diks"Azure Digital Twins optimization has added intelligence to our EV platform. Without this optimization capability, it would be difficult to deliver a smart and flexible charging solution. We are enthusiastic about using these capabilities as we continue to evolve and improve EV platform for our customers."
能源行业领导者使远程资产管理更加容易
Schneider Electric 分析应用程序架构师,Matt Boujonnier"Traditionally, machine learning is something that has only run in the cloud…Now, we have the flexibility to run it in the cloud or at the edge—wherever we need it to be."