Skip to main content
Ova se stranica prikazuje pomoću automatiziranog prijevoda. Umjesto toga, pogledaj na engleskom?
Primjena u stvarnom svijetu

Optimizacija autonomne opreme

Ugradite strojno učenje izravno u kontrolere HVAC opreme, omogućujući opremi da uči, prilagođava se i optimizira performanse u stvarnim radnim uvjetima.

Izazov

Konvencionalne HVAC kontrole oslanjaju se na fiksne postavke koje se ne mogu prilagoditi promjenjivim radnim uvjetima. Za AHU-ove to može značiti prerano ili prečesto odmrzavanje, trošenje energije grijanja tijekom zime.

Rješenje

Strojno učenje ugrađeno u Climatix kontroler uči AHU-ovo normalno ponašanje bez mraza. Otkriva znakove mraza pomoću postojećih radnih signala i pokreće odmrzavanje samo kada je to potrebno.

Prednosti

Pomozite OEM uređajima za HVAC isporuku prilagodljivije i učinkovitije opreme uz smanjenje nepotrebne potrošnje energije, dodatnog hardvera i složenosti postavljanja.

  • Smanjite potrošnju energije grijanja zimi
  • Odmrzavajte samo kad je potrebno
  • Izbjegavajte dodatni hardver senzora mraza
  • Nema dodatnih napora u puštanje u rad
Inforgaphic s 5 ikona koje predstavljaju autonomnu optimizaciju opreme

Kako započeti

Od pravila statičkog odmrzavanja do samooptimizirajućih AHU-ova, bez dodatnih senzora. Siemens ugrađuje strojno učenje izravno u platformu Climatix kontrolera.

Ilustracija koja predstavlja učenje za optimizaciju autonomne opreme

1. Saznajte

Kontroler uči AHU-ov obrazac snage ventilatora bez mraza kao virtualnu referencu, nije potreban namjenski senzor smrzavanja.

Ilustracija koja predstavlja praćenje optimizacije autonomne opreme

2. Monitor

Kontinuirano uspoređuje predviđenu snagu ventilatora bez mraza sa stvarnom izmjerenom snagom ventilatora u stvarnom vremenu.

Ilustracija koja predstavlja otkrivanje optimizacije autonomne opreme

3. Otkrivanje

Rastuće odstupanje signalizira stvaranje mraza, potvrđeno u simulaciji, laboratoriju i na terenu.

Ilustracija koja predstavlja Odmrzavanje i prilagođavanje za optimizaciju autonomne opreme

4. Odmrzavanje i prilagodba

Odmrzavanje se aktivira samo kada je potrebno. Model nastavlja učiti i usavršavati sa svakim ciklusom.

Ilustracija koja predstavlja ishod za optimizaciju autonomne opreme

5. Ishod

Oprema koja se kontinuirano prilagođava stvarnim radnim uvjetima, pokrećući odmrzavanje samo na zahtjev kroz samoprilagodljivu optimizaciju izravno na regulatoru, pouzdano sprječavajući začepljenje leda uz minimiziranje troškova energije.

Prilagodite se stvarnim uvjetima

Naučite normalno ponašanje opreme iz lokalnih radnih signala i prilagodite se unutar granica definiranih inženjerom. Inženjeri definiraju ciljeve, ograničenja, rezervno ponašanje, namjeru puštanja u rad i provjeru valjanosti izdanja.

Inkrementalno učenje

Kontinuirano usavršavajte ugrađeni model kako se mijenjaju radni uvjeti, bez povezivanja u oblaku ili velikih povijesnih skupova podataka.

Smanjite energiju zimskog grijanja

Procjenjuje se smanjenje od 20— 30% za definirane AHU scenarije bez senzora smrzavanja, u usporedbi s preventivnim odmrzavanjem. *

* Rezultati ovise o klimi, satima smrzavanja, rasporedu rada, protoku zraka, veličini AHU, učinkovitosti oporavka topline i drugim radnim uvjetima. Rezultati se razlikuju i nisu zajamčeni.

Započnite svoje putovanje s ovim paketom rješenja

Climatix pruža eko-sustav za razvoj funkcija temeljenih na učenju u razmjerima:

  • Condition monitoring: naučite normalno ponašanje i otkrijte anormaliju
  • Virtualni senzor: naučite model podataka za zamjenu ili sigurnosnu kopiju fizičkih senzora
  • Prediktivno modeliranje: naučite obrasce u prošlosti i predvidite budućnost
Studija slučaja

Razvoj odmrzavanja u automatiziranu uštedu energije

Žena i muški radnik s bilježnicama koje stoje unutar proizvodnog prostora

Potvrđeno od simulacije do terenskog ispitivanja

Kad god temperature vanjskog zraka padnu ispod nule, stvaranje mraza na AHU izmjenjivačima topline je neizbježno. Inteligentno odmrzavanje uči normalno ponašanje AHU-a bez mraza i otkriva mraz bez dodatnih senzora. Rješenje je potvrđeno korištenjem podataka AHU, simulacija, terenskih ispitivanja i testiranja u Siemensovom laboratoriju performansi u Zugu u Švicarskoj.

Jeste li spremni za prilagodljivu inteligenciju u vašoj HVAC opremi?

Razgovarajte s našim stručnjacima o povezivanju i kontekstualizaciji podataka o izgradnji i aktiviranju pravih digitalnih usluga.