半导体材料:同光半导体工厂AI能源数智化能效平台

河北同光半导体股份有限公司（简称“同光半导体”）是一家在第三代半导体材料领域具有重要影响力的高新技术企业，尤其专注于碳化硅单晶衬底的研发、生产和销售。同光半导体成立于2012年，总部位于河北省保定国家高新技术产业开发区。经过十余年发展，公司已成长为国内碳化硅衬底领域的头部企业，并在2024年凭借115亿元的估值入选《2024全球独角兽榜》，成为全球瞩目的行业新锐。其产品国内市场占有率曾达到25%，是国内真正能实现碳化硅衬底片大批量供应的少数企业之一。公司被认定为国家专精特新“小巨人”企业和河北省制造业单项冠军企业。

作为半导体领域的佼佼者，其年用电超过1亿KWH。

AI算法核心驱动的智能分析引擎

1.能源预测模型：

o短期负荷预测：基于LSTM、GRU等深度学习模型，结合历史能耗数据、生产计划、设备状态、环境因素、工艺需求（车间恒温恒湿）、日期类型（工作日/节假日）等，实现未来24小时/7天的分时段、分区域、分能源类型的精准负荷预测，为需量管理、购电策略优化、机组启停计划提供依据。

o中长期趋势分析：采用ARIMA、Prophet等模型，结合产能扩张计划、工艺改进、节能措施等因素，预测未来数月至数年的能源需求趋势。

2.能效评估与诊断模型：

o基准能效比对：建立不同工艺环节、不同设备类型的标准能效模型或KPI基线，实时监测实际能效与基准值的偏差。

o能耗异常检测：利用孤立森林、自编码器等机器学习算法，对实时能耗数据和设备运行参数进行模式识别，及时发现异常能耗点，并触发告警。

o能效影响因素分析：通过相关性分析、主成分分析（PCA）、决策树等方法，识别影响能源消耗的关键因素，为能效提升指明方向。

3.智能优化控制模型：

o联供（CCHP）系统优化：针对自备电站或分布式能源系统，基于能源需求预测、电价、设备效率特性，通过混合整数规划（MIP）或强化学习算法，优化各机组的出力分配和启停计划，实现能源自给自足与外购的经济最优。

o动力系统协同优化：

§冷水机组群控优化：根据冷负荷预测、冷却水进水温度、各冷水机组的能效比（COP）曲线，优化冷水机组的组合运行方案及出水温度设定值，最大化系统整体能效。

§空调系统（HVAC）优化：针对洁净室，结合室内外温湿度、生产工艺要求、人员密度，利用模型预测控制（MPC）算法，动态优化空调箱的送风量、送风温度、湿度，以及新回风比，在满足洁净度和温湿度要求的前提下降低风机和制冷能耗。

o峰谷电价优化：结合电力市场峰谷平电价政策、能源预测模型，优化可调节负荷（如部分工艺设备的启停时间、储能设备充放电），实现“削峰填谷”，降低电费支出。

AI能效优化系统节能效果：平均节电率15%以上，年节约用电约20万kWh

同光半导体工厂AI能源数智化能效平台通过构建“全面感知-数据驱动-智能决策-精准执行-持续优化”的能源管理闭环，能够深度挖掘半导体生产过程中的能源节约潜力。该方案不仅给同光半导体带来显著的经济效益，降低运营成本，更能提升企业能源管理的智能化水平和核心竞争力，为半导体行业的绿色可持续发展提供有力支撑。