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(yīng)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：

　　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(yù)測并進行全系統(tǒng)整體尋優(yōu)控制，控制精準(zhǔn)節(jié)能效果好。

　　臺達暖通空調(diào)AI群控方案

　　#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(zhǔn)診斷并解決能效問題。

　　02 趨勢預(yù)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(yīng)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(yù)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(yīng)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(yù)。

　　#02

　　節(jié)能效果立竿見影

　　#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(xué)、更高效。

　　舒適度高

　　可按各區(qū)域環(huán)境要求實現(xiàn)精準(zhǔn)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。