Skip to main content
Ez az oldal automatikus fordítással jelenik meg. Inkább megnézi angolul?
Valós alkalmazás

Autonóm berendezések optimalizálása

Beágyazhatja a gépi tanulást közvetlenül a HVAC berendezések vezérlőibe, lehetővé téve a berendezések számára, hogy valós működési körülmények között megtanulják, alkalmazkodjanak és optimalizálják a teljesítményt.

Kihívás

A hagyományos HVAC vezérlők rögzített beállításokra támaszkodnak, amelyek nem tudnak alkalmazkodni a változó működési körülményekhez. Az AHU-k esetében ez túl korai vagy túl gyakori leolvasztást jelenthet, és a fűtési energia pazarlását egész télen.

Megoldás

A Climatix vezérlőbe ágyazott gépi tanulás megismeri az AHU normális, fagymentes viselkedését. A meglévő működési jelek segítségével észleli a fagy jeleit, és csak szükség esetén aktiválja a leolvasztást.

Előnyök

Segítsen a HVAC OEM-eknek adaptívebb és hatékonyabb berendezések szállításában, miközben csökkentik a felesleges energiafelhasználást, a hardverek és a beállítások összetettségét

  • Csökkentse a téli fűtési energiafelhasználást
  • Csak akkor olvasztja le, ha szükséges
  • Kerülje a további fagyérzékelő hardvert
  • Nincs további üzembe helyezési erőfeszítés
Inforgaphic 5 ikonnal, amely az autonóm berendezés optimalizálását képviseli

Hogyan kezdjünk el

A statikus leolvasztási szabályoktól az önoptimalizáló AHU-kig, további érzékelők nélkül. A Siemens a gépi tanulást közvetlenül a Climatix vezérlő platformba ágyazza be.

Az autonóm berendezések optimalizálásának tanulását ábrázolja

1. Tanulj

A vezérlő virtuális referenciaként tanulja meg az AHU fagymentes ventilátor-teljesítménymintáját, nincs szükség külön fagyérzékelőre.

Az autonóm berendezések optimalizálásának ellenőrzését bemutató ábra

2. Monitor

Folyamatosan összehasonlítja az előre jelzett fagymentes ventilátorteljesítményt valós időben a ténylegesen mért ventilátor teljesítményével.

Az autonóm berendezések optimalizálásának kimutatását bemutató

3. Érzékelés

A növekvő eltérés fagyképződést jelez, amelyet szimulációban, laboratóriumban és terepen validálnak.

Illusztráció a leolvasztást és adaptálást az autonóm berendezések optimalizálásához

4. Kiolvasztás és alkalmazkodás

A leolvasztás csak szükség esetén indul ki. A modell minden ciklusban folyamatosan tanul és finomul.

Az autonóm berendezések optimalizálásának eredményét ábrázolja

5. Eredmény

Olyan berendezés, amely folyamatosan alkalmazkodik a valós működési körülményekhez, és csak igény szerint váltja ki a leolvasztást, közvetlenül a vezérlőn történő önadaptív optimalizálás révén, megbízhatóan megakadályozza a jégtömődést, miközben minimalizálja az energi

Alkalmazkodás a valós feltételekhez

Ismerje meg a berendezések normál viselkedését a helyi működési jelekből, és alkalmazkodjon a mérnök által meghatározott határokon belül. A mérnökök meghatározzák a célokat, a korlátokat, a tartalék viselkedést, az üzembe helyezési szándékot és a kiadás

Inkrementális tanulás

Folyamatosan finomítsa a beágyazott modellt az üzemi feltételek változásával, felhőkapcsolat vagy nagy korábbi adatkészletek nélkül.

A téli fűtési energia csökkentése

Becslések szerint 20— 30% -os csökkenés a fagyérzékelők nélküli meghatározott AHU-forgatókönyvek esetében a megelőző leolvasztáshoz képest. *

* Az eredmények az éghajlattól, a fagyasztási óráktól, az üzemeltetési ütemezéstől, a légáramlástól, az AHU méretétől, a hővisszanyerési hatékonyságtól és egyéb Az eredmények eltérőek, és nem garantáltak.

Indítsa el utazását ezzel a megoldáscsomaggal

A Climatix biztosítja az ökoszisztémát a tanuláson alapuló funkciók nagyszabású fejlesztéséhez:

  • Állapotfigyelés: megtanulja a normális viselkedést és észlelheti az anormáliát
  • Virtuális érzékelő: tanulja meg az adatmodellt a fizikai érzékelők cseréjéhez vagy biztonsági mentéséhez
  • Prediktív modellezés: tanulja meg a múltbeli mintákat, és megjósolja a jövőt
Esettanulmány

A leolvasztás átalakulása automatizált energiamegtakarítássá

Női és férfi munkavállaló jegyzetfüzetekkel egy gyártóterületen

A szimulációtól a terepi tesztig validált

Amikor a külső levegő hőmérséklete fagy alá esik, elkerülhetetlen a fagyképződés az AHU hőcserélőkön. Az intelligens leolvasztás megtanulja az AHU normális, fagymentes viselkedését, és további érzékelők nélkül érzékeli a fagyt. A megoldást AHU-adatok, szimuláció, terepi tesztelés és tesztelés segítségével validálták a Siemens teljesítménylaboratóriumában, Zugban, Svájcban.

Készen áll az adaptív intelligenciára HVAC berendezéseiben?

Beszéljen szakértőinkkel az épületadatok összekapcsolásáról és kontextualizálásáról, valamint a megfelelő digitális szolgáltatások aktiválásáról.