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用“AI群控”之術(shù),把中央空調(diào)的能耗降下來!

2024-08-08發(fā)布者:濟南樹信工貿(mào)

  暖通空調(diào)系統(tǒng)

  是創(chuàng)造室內(nèi)舒適環(huán)境的重要保障,因而被廣泛應用。

  為此,這些系統(tǒng)普遍配備了自控方案,旨在實現(xiàn)系統(tǒng)監(jiān)測、設(shè)備啟停連鎖控制等日常運行管理功能。然而問題依舊凸出:


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  何以解憂 唯有AI


  人工經(jīng)驗控制

  老暖通工程師根據(jù)經(jīng)手動調(diào)節(jié)各個部件,實現(xiàn)局部節(jié)能控制優(yōu)化,但不能夠?qū)崟r連續(xù)優(yōu)化。


  常規(guī)暖通和控制原理群控

  利用暖通經(jīng)典控制原理,實現(xiàn)整站自動控制以及優(yōu)化,但是有時間滯后性。


  AI輔助優(yōu)化控制

  通過AI實現(xiàn)負荷及能耗預測并進行全系統(tǒng)整體尋優(yōu)控制,控制精準節(jié)能效果好。


  臺達暖通空調(diào)AI群控方案


2.png


  #01

  精益化控制 一站式能效管理


  01 數(shù)據(jù)挖掘

  暖通空調(diào)系統(tǒng)中,眾多傳感器(如溫濕度、壓力等)在運行中產(chǎn)生的龐大數(shù)據(jù),隱藏著系統(tǒng)運行狀態(tài)的寶貴信息。

  臺達AI神經(jīng)元群控模型具備強大的數(shù)據(jù)挖掘能力,能夠在多維度的數(shù)據(jù)中精確識別出影響系統(tǒng)能效的關(guān)鍵因素,從而精準診斷并解決能效問題。


  02 趨勢預測

  鑒于暖通空調(diào)系統(tǒng)具有顯著的熱慣性以及運行特性受多種因素影響的特性,

  臺達AI神經(jīng)元群控模型結(jié)合實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),推斷系統(tǒng)未來數(shù)小時乃至數(shù)天的運行特性。基于此,系統(tǒng)能夠提前調(diào)整控制策略,有效避免冷熱供應過剩帶來的能耗浪費和室內(nèi)舒適度下降。


  03 全局優(yōu)化

  基于這些前瞻性的預測結(jié)果,結(jié)合歷史運行參數(shù),臺達AI神經(jīng)元群控模型憑借智能自適應尋優(yōu)策略,對系統(tǒng)運行參數(shù)(如主機供水溫度、主機開啟臺數(shù)等)進行自動化、智能化的優(yōu)化控制,確保各區(qū)域合適溫度,且全程無需人工干預。


  #02

  節(jié)能效果立竿見影


3.png


  #03

  簡化運維提升效率


  控制精度高

  實現(xiàn)分級別的實時調(diào)控,更精確、更科學、更高效。


  舒適度高

  可按各區(qū)域環(huán)境要求實現(xiàn)精準控制,滿足環(huán)境舒適性要求。


  系統(tǒng)操作簡單

  功能配置模塊化,管理便捷操作易上手。


  全自動運行

  程序自動運行,自動診斷告警,減少運維工作量。


  通過數(shù)據(jù)采集、傳輸、控制、AI 算法策略等暖通系統(tǒng)各鏈路的節(jié)能優(yōu)化,臺達暖通空調(diào)AI群控方案從系統(tǒng)管理與整體運營的角度,改變暖通系統(tǒng)目前亟待解決的“高耗能與高浪費”等一系列問題,最終實現(xiàn)降本增效。


本文關(guān)鍵字:用AI群控之術(shù),把中央空調(diào)的能耗降下來

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