智慧能源管理:暖通行業的設計從業者,對中央空調在設計及設備選型時,基本上是使用負荷的指標來進行大體的估算;并且,出于安全及使用效果的角度考慮都是以最大負荷作為設計依據,指標往往選的過高,造成了系統的容量遠遠超過實際需要。這樣會導致兩個后果:第一,能源勢必造成浪費:第二,初始投資相應增大。所以空調設計方案的好壞,直接影響了其節能狀況。通常的運行優化系統只針對部分直接的或間接的運行參數,而這些參數的實現交由常規的控制系統完成
智慧能源管理:從經驗估算到AI精準控制的系統革命
中央空調系統的能效挑戰,根源在于傳統方法在設計與運行控制上的雙重局限。我們致力于通過新一代智能控制系統,從根本上解決這些問題。
傳統設計依賴靜態負荷估算并疊加過高安全系數,導致設備選型普遍過大,造成“大馬拉小車”。這直接帶來初期投資浪費與長期部分負荷下低效運行的雙重損失。
傳統優化系統通常僅設定水溫、壓差等間接目標參數,由底層控制系統自行實現。這種“目標-執行”分離的模式常導致優化指令因安全限制或系統沖突無法落地,優化效果停留在理論層面。
我們摒棄了傳統的參數優化路徑,開創性地構建了“感知-預測-優化-控制”一體化的閉環智能系統。
核心突破:直接優化控制指令
系統不設定中間參數,而是直接生成并下達具體設備在未來各時間點的精確啟停、頻率、閥門開度等控制指令。這徹底消除了優化與執行層的隔閡,確保最優策略100%直達設備。
采用工業級模型預測控制(MPC) 框架,融合機器學習算法與高性能動態規劃引擎。系統基于實時數據與預測負荷,對未來24小時進行滾動優化計算,求解包含設備啟停(整數變量)與工作點(連續變量)的復雜優化問題,自動找出全系統、全時段的最優運行軌跡。
獨創全系統控制框架,將末端需求與冷熱源供應深度整合。系統實時采集末端溫度、閥門狀態,自動建立各區域負荷響應模型,精準感知需求變化,并實時反饋至供應側。實現風系統與水系統、末端與冷源的協同聯動與統一調度,避免供需失配。
系統具備雙重負荷感知能力:
1.預測:基于歷史大數據、天氣、季節、日程模式,預測未來24小時逐時建筑冷熱負荷。
2.實時辨識:通過建筑熱響應模型,依據末端溫度、水系統工況實時計算瞬時實際負荷需求,并動態修正。保障優化依據的前瞻性與實時準確性。
動態規劃引擎生成多個備選運行方案后,會將其送入高保真模擬仿真系統進行驗證。系統會計算每個方案下的能耗、輸出、水溫流量及末端溫度變化,并據此迭代優化方案,直至找到理論上的全局最優解,確保推薦策略的可靠性與高效性。
系統持續監測并學習主機、水泵等主要設備的實時性能曲線。能自動識別設備性能衰減,及時發出維護建議。同時,將設備真實性能參數作為優化計算的輸入,在制定運行計劃時充分考慮設備間性能差異,實現 “基于狀態的最優調度” 。
為精準化設計提供數據支撐,避免設備容量過度冗余。
通過全局優化與精準控制,實現系統能效跨越式提升,綜合節能率可達20%-40%。
供需平衡,避免過冷過熱,設備按最優計劃運行,延長壽命。
從“被動檢修”到“主動預防”,數字化管理,降低運維成本與難度。
我們的智能控制系統,不僅是軟件升級,更是對中央空調運行模式的重新定義。它讓系統始終自動運行在最高效狀態,將節能潛力轉化為實實在在的效益。



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