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Arbejdernes Landsbank 通过 AI 实现年度节能 67%
丹麦零售银行 Arbejdernes Landsbank 的 70 家分行面临严重的能源效率低下问题。该银行的建筑组合由较旧和较新的建筑混合而成，拥有一些由建筑管理系统 (BMS) 控制的运行良好的技术设施。然而，在分析其分支机构的能源消耗后发现，并非所有楼宇自动化都按预期运行。卡伦堡 Bredgade 的分行被确定为能源性能最差的建筑之一。建筑物内的能耗突然增加，闲置能耗从约 2 千瓦上升到略高于 6 千瓦。该银行有超过三分之二的时间处于关闭状态，良好和不良能源绩效之间 4 kW 的差异导致了严重的能源浪费。
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Salling Group 通过人工智能实现节能：案例研究
丹麦零售巨头 Salling Group 面临着降低能源消耗和成本的挑战。该公司制定了雄心勃勃的气候计划，其中包括未来几年在热泵和太阳能等设备上投资约 3.3 亿欧元。然而，不断上涨的能源价格需要立即采取行动。最显着的收益可以通过优化建筑运营来实现，这项任务需要一种无需任何大量前期投资即可立即实施的解决方案。该解决方案还需要适用于所有主要建筑业主，并能够使用可用的能源消耗数据。
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零售银行业人工智能驱动的能源优化：Arbejdernes Landsbank 案例研究
Arbejdernes Landsbank 是一家丹麦零售银行，致力于减少能源消耗和碳足迹。该银行已于 2018 年与 Ørsted 建立气候合作伙伴关系，从可再生资源中获取电力。然而，它仍在寻求进一步减少建筑能耗的方法。该银行的设施管理团队面临着在多栋建筑中寻找节能方案的挑战，这项任务既麻烦又耗时。传统的解决方案更注重记录而不是实际的节能。该团队需要一种工具，能够主动识别节能并以最少的设置和资源需求提供可记录的结果。
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霍尔斯特布罗市：利用基于人工智能的系统实现能源效率
丹麦霍尔斯特布罗市正在应对管理其庞大建筑组合能源消耗的挑战。由于投资组合规模庞大，小型能源团队很难确定其工作的优先顺序。现有的能源管理系统 (EMS) 已经过时，并且更多地侧重于数据收集，而不是提供可行的见解。 EMS不仅难以维护，而且缺乏准确性，导致其提供的数据可信度较低。该团队必须花费大量时间来维护系统，这占用了他们的其他任务。该市政府需要一种现代化、高效的解决方案，帮助他们更有效地管理能源消耗并为团队节省时间。
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人工智能和数据驱动的能源管理：霍斯霍姆市案例研究
丹麦霍斯霍姆市政府是一家公共建筑业主，面临着向可持续未来转型的挑战。与许多其他城市一样，人们认为可持续投资往往成本高昂。该市还面临着减少二氧化碳排放的压力，这项任务需要对其能源管理方法进行重大转变。我们面临的挑战是找到一种解决方案，不仅有助于减少碳排放，还能大幅节省成本。市政府需要一个解决方案，不需要在新技术上投资数百万美元，也不需要从根本上重新调整他们的生活方式。
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科灵市人工智能驱动的能源优化
科灵市政府是一家公共建筑业主，在实现其雄心勃勃的节能目标方面面临着挑战。现有的能源管理程序已经过时且效率低下，使得手动分析电表数据成为一项耗时的任务。这种低效率使得很难识别该市众多物业（包括学校和体育场）的能源波动。该市政府需要一种现代、高效的解决方案来识别能源浪费并优化其建筑物的能源消耗。
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