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智能工厂能耗分析：Python驱动的高效能源管理
引言
随着工业4.0的推进，智能工厂成为制造业发展的主流趋势。但高效生产的同时，能耗管理成了企业降本增效的关键。如何利用数据分析手段，精准监控、优化能耗？Python 能否助力智能工厂实现节能增效？
本文将结合 Python + 数据分析 + 机器学习，从数据收集、分析到优化策略，全方位解析智能工厂的能耗管理方案。
1. 智能工厂能耗分析的挑战
1.1 能耗数据的复杂性
- 设备种类多，功耗模式不同（如电机、冷却系统、空压机等）。
- 能耗数据维度广，涉及时间、负载、环境等因素。
1.2 影响因素多样
- 生产排程：不同班次的能耗差异。
- 设备状态：设备老化、维护状况直接影响能耗。
- 外部环境：温湿度等外部环境对能耗的影响。
2. 数据采集与预处理
能耗数据通常来自 SCADA