Yoon Optimizer - AI za pametne toplinske mreže

Yuon Optimizer – AI for Smart Thermal Networks pokreće ga Yuon Control

Operateri mreža za daljinsko grijanje i hlađenje suočavaju se s rastućim troškovima energije, ciljevima smanjenja CO₂, ograničenim kapacitetom mreže i neučinkovitim naslijeđenim sustavima upravljanja. Ručni rad i strategije statičke kontrole dovode do visokih vršnih opterećenja, gubitaka energije koji se mogu izbjeći i nedovoljno iskorištene infrastrukture.<br/> Yoon Control AG rješava ove izazove pomoću softverske platforme zasnovane na umjetnoj inteligenciji koja omogućuje optimizaciju toplinskih mreža u stvarnom vremenu zasnovanu na podacima. Koristeći digitalne blizance i prediktivnu kontrolu modela, Yoon automatizira rad mreže, smanjuje vršna opterećenja i emisije te poboljšava učinkovitost bez potrebe za dodatnim hardverom. Rješenje se neprimjetno integrira u postojeća upravljačka okruženja i podržava skalabilne energetske sustave otporne na budućnost.

Otkrijte Yuon Control

Zašto Optimizacija mreža za daljinsko grijanje i hlađenje.?

Mreže daljinskog grijanja često se suočavaju s neučinkovitošću, velikim gubicima energije i skupim vršnim opterećenjima. Yuon Optimizer koristi AI i prediktivnu kontrolu modela za automatsko uravnoteženje proizvodnje, distribucije i potrošnje. Služi komunalnim uslugama i pružateljima energije s ciljem smanjenja troškova, emisija i operativne složenosti.

Toplinsko opterećenje prije i poslije optimizacije

Prednosti

Smanjite operativne troškove optimiziranim upravljanjem kotlom, aktivnim upravljanjem opterećenjem i boljim korištenjem postojećeg skladišnog kapaciteta. Inteligentni rad mreže smanjuje gubitke i poboljšava iskorištavanje energije.
Optimizacija otključava dodatnu toplinu koja se može prodavati smanjujući gubitke energije, vršna opterećenja i nestanke. Komunalne usluge postižu veću propusnost i bolje performanse imovine uz istu infrastrukturu.
Automatizirano praćenje i upozorenje osiguravaju potpunu transparentnost sustava uz minimalne resurse. Rano otkrivanje anomalija omogućuje kontinuirano poboljšanje i stabilan rad.
Optimizirani rad smanjuje potrošnju fosilnih goriva i emisije CO₂, čineći toplinske mreže pogodnijim za klimu. Yoon Optimizer izravno podržava klimatske ciljeve i zaštitu okoliša.

Mogućnosti

Nadzorna ploča Yoon Optimizer temeljena na MPC-u

Prediktivna kontrola modela (MPC)

Predviđa toplinsku potražnju na temelju vremenskih prognoza, dinamike zgrada i obrazaca potrošnje kako bi se optimizirala proizvodnja i distribucija u stvarnom vremenu.

Grafikon putanje u boji s koordinatnim osovinama

Digital Twin simulacija

Stvara digitalni dvostruki model cijele mreže za kontinuirano simuliranje i optimizaciju performansi sustava, smanjujući vršna opterećenja i poboljšavajući energetsku učinkovitost.

Nadzorna ploča s grafikonima temperature tijekom vremena

Automatizacija i integracija na AI

Automatski upravlja i optimizira toplinske mreže koristeći napredno strojno učenje i prediktivnu kontrolu. Softver se neprimjetno integrira u postojeću infrastrukturu, omogućavajući automatizirani rad, prilagodljivo upravljanje i kontinuirano poboljšanje performansi.

Sučelje kućnog sustava upravljanja energijom

Skalabilnost i jednostavna implementacija

Yoon Optimizer je rješenje samo softversko koje se može brzo implementirati bez hardverskih promjena. Njegov modularni dizajn omogućuje uslužnim programima da se učinkovito skaliraju od pojedinačnih mreža do velikih operacija na više lokacija.

Case Study

Urbane zgrade na pametnoj mreži grijanja

Upotrijebite pametno daljinsko grijanje u Zürichu

Zajednički projekt Yoon, Energie 360° i Hoval koji pokazuje smanjenje maksimalnog opterećenja od 33%, uštedu kapaciteta od 25% i uštedu energije u gradskoj mreži grijanja u Zürichu kroz prediktivnu kontrolu vođenu umjetnom inteligencijom.

Koristite slučaj Energie360_Hoval_Yoon Control

Primjene u stvarnom svijetu

Select...

Slučaj upotrebe gradske mreže grijanja u Zürichu

Maksimalna energija smanjenja opterećenja 360° Zurich

Yoon Optimizer omogućio je upravljanje opterećenjem u stvarnom vremenu u gradskoj mreži grijanja. Pilot je smanjio vršna opterećenja za 33% i smanjio priključni kapacitet za 25%, sve uz besprijekornu integraciju i bez gubitka udobnosti, pokazujući skalabilan utjecaj na gradske komunalne usluge.