采用人工智能、工業大數據分析、知識工程等技術混合驅動方式，完成針對工業冷、熱、電、氣等能源系統的多時間尺度預測與優化調度。已成功應用在安徽馬鋼、寶鋼湛江園區等10余家鋼鐵企業和工業園區，為企業帶來1.5-2%的節能效果，累計增收節支超10億元。
能源系統優化調度技術：
通過數據-知識融合驅動形成能源系統優化調度技術，可根據現場情況給定能源調度建議，有效降低能源排放、提高能效。
產品應用前景：
該技術實現落地，已與東北特鋼建立合作關系，應用場景包含：
面向不同生產工況/能耗特性模型。各模型內置缺省參數，自適應更新。復雜數學模型高度集成，模塊化搭建便于操作。
