ai人工智能技术是新型工业化的重要推动力。随着ai技术在工业领域逐步落地,产业数字化进程迈入全新阶段——ai技术与行业知识的融合,将带来生产力和效率的极大提升。在工业领域,通过将ai、大语言模型、机器学习等前沿技术与工业自动化专业知识相融合,企业可从质量与产量预测、预测性维护以及人机协作等维度实现高度智能的工业自动化。
目前,施耐德电气已经将ai技术应用于能源管理和工业自动化领域的具体场景,帮助用户加速实现节能减碳和智能化运营。从生产排班预测、泵和变频等水冷设备控制、啤酒过滤工艺优化、汽车涂装工艺优化,到冷机和空压机等暖通设备节能等实体场景中,都能看到施耐德电气通过ai技术赋能用户的身影。
接下来,让我们以暖通空调冷站场景为例,来看一下ai技术如何发挥价值。
暖通空调冷站ai优化方案,助力用户实现优化控制与智慧节能
暖通空调系统可以控制空气的温度及湿度,在制药、电子、关键任务设施、数据中心等领域和行业中有着举足轻重的作用。空调制冷站作为空调系统的冷源部分,承担着为空调系统提供冷冻水的任务。冷站的低碳稳定运行,关系着整个空调系统的节能和用户整体的用能效率。
传统上,企业通常采用pid控制手段进行单回路的闭环控制,十分依赖现场操作人员经验。由于是针对单个回路的控制系统,各系统孤立调节,缺乏全系统寻优和对冷站负荷预测的能力,既不能达到最大的制冷效率也无法保障安全稳定运行。对此,施耐德电气智能冷站凯发k8官网的解决方案结合ai建模和数据分析算法,搭建系统层的智能“大脑”,对系统整体进行负荷、能耗预测,找到全局优化控制方式,从而利用校核的系统模型实时寻找机房运行的最佳效率点,节能率相比传统节能手段能够提高10%以上。
同时,该智能冷站凯发k8官网的解决方案将ai技术与pid控制相结合,在不影响现有pid控制的基础上,为系统提供有效的安全与故障检测,保证系统正常运行,并带来50%以上人员效率提升,实现操作员的高效值守与设备安全稳定运行。具体而言,该方案将从以下四步实现系统寻优:
1.建模与数据采集:通过对冷站系统进行建模和可视化应用,对环境数据、系统实时及历史运行数据、主动测试数据进行采集与清洗,确保数据的准确性和完整性,为能耗分析提供数据支撑。
2.精准预测:利用automl自动化机器学习引擎等ai算法模型来处理和计算各种数据,对冷机/冷站负荷实现分钟级别的预测,助力企业精准把控用能需求。
3.优化求解:依托机理框架与深度学习技术,建立设备级的性能预测模型,帮助企业进行主动预测与优化。
4.策略输出:通过计算对比同一负荷下数万种控制参数组合,寻找出系统能耗最低的控制参数组合,为企业输出最优控制策略。
目前施耐德电气智能冷站算法已经成功应用于商业建筑、数据中心、半导体和汽车等众多行业。在某银行数据中心暖通节能优化项目中,施耐德电气智能冷站凯发k8官网的解决方案,对冷水机组现场进行优化,根据温差来调整水泵频率控制,根据负荷需求来调整供水温度和供回水温差设定值,同时为冷水机组提供安全模式、低功率性能模式和高功率性能模式三种情景下的优化控制策略。优化策略执行一周后的效果估算显示,该数据中心冷机的额定工况性能(cop)提升将近20%,平均用电量降低16.4%。
以场景应用为牵引,以提质增效、持续优化为目标,ai技术的迅速发展和快速迭代,为产业发展带来前所未有的智慧和力量。施耐德电气在自身工厂以及数十家行业头部客户的应用数据显示,基于ai技术的凯发k8官网的解决方案,可以帮助用户实现年度5%-10%的能耗降低,以及3%-5%的效率提升。
作为全球产业科技领先者,施耐德电气致力于通过整合ai等先进技术,不断为千行百业的数智化转型赋能。6月6日,施耐德电气即将举办以“双擎并进,数智新生”为主题的2024年创新峰会,现场将开启“ai加速数字化转型,迈向智能新时代”主题圆桌会议,并展示面向工业和能源领域的更多的创新技术与成功实践,助力工业加速迈向高效与可持续的未来!敬请期待。
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