施耐德電氣AI應用探索：實現暖通空調冷站能耗與運營雙重優化

AI人工智慧技術是新型工業化的重要推動力。隨著AI技術在工業領域逐步落地,産業數字化進程邁入全新階段——AI技術與行業知識的融合,將帶來生産力和效率的極大提升。在工業領域,通過將AI、大語言模型、機器學習等前沿技術與工業自動化專業知識相融合,企業可從品質與産量預測、預測性維護以及人機協作等維度實現高度智慧的工業自動化。

目前,施耐德電氣已經將AI技術應用於能源管理和工業自動化領域的具體場景,幫助用戶加速實現節能減碳和智慧化運營。從生産排班預測、泵和變頻等水冷設備控制、啤酒過濾工藝優化、汽車涂裝工藝優化,到冷機和空壓機等暖通設備節能等實體場景中,都能看到施耐德電氣通過AI技術賦能用戶的身影。

接下來,讓我們以暖通空調冷站場景為例,來看一下AI技術如何發揮價值。

暖通空調冷站AI優化方案,助力用戶實現優化控制與智慧節能

暖通空調系統可以控制空氣的溫度及濕度,在制藥、電子、關鍵任務設施、數據中心等領域和行業中有著舉足輕重的作用。空調製冷站作為空調系統的冷源部分,承擔著為空調系統提供冷凍水的任務。冷站的低碳穩定運作,關係著整個空調系統的節能和用戶整體的用能效率。

傳統上,企業通常採用PID控制手段進行單回路的閉環控制,十分依賴現場操作人員經驗。由於是針對單個回路的控制系統,各系統孤立調節,缺乏全系統尋優和對冷站負荷預測的能力,既不能達到最大的製冷效率也無法保障安全穩定運作。對此,施耐德電氣智慧冷站解決方案結合AI建模和數據分析演算法,搭建系統層的智慧“大腦”,對系統整體進行負荷、能耗預測,找到全局優化控制方式,從而利用校核的系統模型實時尋找機房運作的最佳效率點,節能率相比傳統節能手段能夠提高10%以上。

同時,該智慧冷站解決方案將AI技術與PID控制相結合,在不影響現有PID控制的基礎上,為系統提供有效的安全與故障檢測,保證系統正常運作,並帶來50%以上人員效率提升,實現操作員的高效值守與設備安全穩定運作。具體而言,該方案將從以下四步實現系統尋優:

1.建模與數據採集:通過對冷站系統進行建模和可視化應用,對環境數據、系統實時及歷史運作數據、主動測試數據進行採集與清洗,確保數據的準確性和完整性,為能耗分析提供數據支撐。

2.精準預測:利用AutoML自動化機器學習引擎等AI演算法模型來處理和計算各種數據,對冷機/冷站負荷實現分鐘級別的預測,助力企業精準把控用能需求。

3.優化求解:依託機理框架與深度學習技術,建立設備級的性能預測模型,幫助企業進行主動預測與優化。

4.策略輸出:通過計算對比同一負荷下數萬種控制參數組合,尋找出系統能耗最低的控制參數組合,為企業輸出最優控制策略。

目前施耐德電氣智慧冷站演算法已經成功應用於商業建築、數據中心、半導體和汽車等眾多行業。在某銀行數據中心暖通節能優化項目中,施耐德電氣智慧冷站解決方案,對冷水機組現場進行優化,根據溫差來調整水泵頻率控制,根據負荷需求來調整供水溫度和供回水溫差設定值,同時為冷水機組提供安全模式、低功率性能模式和高功率性能模式三種情景下的優化控制策略。優化策略執行一週後的效果估算顯示,該數據中心冷機的額定工況性能(COP)提升將近20%,平均用電量降低16.4%。

以場景應用為牽引,以提質增效、持續優化為目標,AI技術的迅速發展和快速迭代,為産業發展帶來前所未有的智慧和力量。施耐德電氣在自身工廠以及數十家行業頭部客戶的應用數據顯示,基於AI技術的解決方案,可以幫助用戶實現年度5%-10%的能耗降低,以及3%-5%的效率提升。

作為全球産業科技領先者,施耐德電氣致力於通過整合AI等先進技術,不斷為千行百業的數智化轉型賦能。6月6日,施耐德電氣即將舉辦以“雙擎並進,數智新生”為主題的2024年創新峰會,現場將開啟“AI加速數字化轉型,邁向智慧新時代”主題圓桌會議,並展示面向工業和能源領域的更多的創新技術與成功實踐,助力工業加速邁向高效與可持續的未來!敬請期待。

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