Applicazione nel mondo reale

Ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

Incorpora l'apprendimento automatico direttamente nei controller delle apparecchiature HVAC, consentendo alle apparecchiature di apprendere, adattare e ottimizzare le prestazioni in condizioni operative reali.

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Sfida

I controlli HVAC convenzionali si basano su impostazioni fisse che non possono adattarsi alle mutevoli condizioni operative. Per le UA, questo può significare scongelare troppo presto o troppo spesso, sprecare energia per il riscaldamento durante l'inverno.

Soluzione

L'apprendimento automatico integrato nel controller Climatix apprende il normale comportamento dell'AHU al riparo dal gelo. Rileva i segni di gelo utilizzando i segnali operativi esistenti e attiva lo sbrinamento solo quando necessario.

Vantaggi

Aiutare gli OEM HVAC a fornire apparecchiature più adattive ed efficienti riducendo al contempo il consumo di energia non necessario, l'hardware aggiuntivo e la complessità della configurazione.

Ridurre il consumo di energia termica invernale
Scongelare solo se necessario
Evitare hardware aggiuntivo per il sensore antigelo
Nessun ulteriore sforzo di messa in servizio

Infografica con 5 icone che rappresentano l'ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

Come iniziare

Dalle regole di scongelamento statiche alle AHU che si ottimizzano automaticamente, senza sensori aggiuntivi. Siemens integra l'apprendimento automatico direttamente nella piattaforma di controllo Climatix.

Illustrazione che rappresenta l'apprendimento per l'ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

1. Impara

Il controller apprende lo schema di potenza della ventola antigelo dell'AHU come riferimento virtuale, non è richiesto alcun sensore antigelo dedicato.

Illustrazione che rappresenta il monitoraggio dell'ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

2. Monitor

Confronta continuamente la potenza della ventola prevista e antigelo con la potenza effettiva misurata in tempo reale.

Illustrazione che rappresenta il rilevamento dell'ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

3. Rileva

Una deviazione crescente segnala la formazione di gelo, convalidata in simulazione, in laboratorio e sul campo.

Illustrazione che rappresenta Defrost&Adapt per l'ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

4. Scongelare e adattare

Lo scongelamento si attiva solo quando necessario. Il modello continua ad apprendere e perfezionarsi ad ogni ciclo.

Illustrazione che rappresenta il risultato dell'ottimizzazione autonoma delle apparecchiature

5. Risultato

Apparecchiature che si adattano continuamente alle condizioni operative reali, attivando lo sbrinamento solo su richiesta attraverso l'ottimizzazione autoadattativa direttamente sul controller, prevenendo in modo affidabile il blocco del ghiaccio e riducendo al minimo i costi energetici.

Adattarsi alle condizioni reali

Impara il normale comportamento delle apparecchiature dai segnali operativi locali e adattati entro i limiti definiti dall'ingegnere. Gli ingegneri definiscono obiettivi, vincoli, comportamento alternativo, intento di messa in servizio e convalida del rilascio.

Apprendimento incrementale

Perfeziona continuamente il modello integrato al variare delle condizioni operative, senza connettività cloud o set di dati storici di grandi dimensioni.

Ridurre l'energia per il riscaldamento invernale

Una riduzione stimata del 20-30% per scenari AHU definiti senza sensori di gelo, rispetto allo scongelamento preventivo. *

* I risultati dipendono dal clima, dalle ore di congelamento, dal programma operativo, dal flusso d'aria, dalle dimensioni dell'AHU, dall'efficienza del recupero del calore e da altre condizioni operative. I risultati variano e non sono garantiti.

Inizia il suo viaggio con questo pacchetto di soluzioni

Climatix fornisce l'ecosistema per sviluppare funzioni basate sull'apprendimento su larga scala:

Condition monitoring: apprende il comportamento normale e rileva le anomalie
Sensore virtuale: impara il modello di dati per sostituire o eseguire il backup dei sensori fisici
Modellazione predittiva: impara i modelli del passato e predice il futuro

Scopri la soluzione

Caso studio

Evoluzione dello scongelamento in un risparmio energetico automatizzato

Operaio di sesso femminile e maschile con quaderni in piedi all'interno di un'area di produzione

Convalidato dalla simulazione ai test sul campo

Ogni volta che la temperatura dell'aria esterna scende sotto lo zero, la formazione di brina sugli scambiatori di calore AHU è inevitabile. Lo scongelamento intelligente apprende il normale comportamento antigelo di un AHU e rileva il gelo senza sensori aggiuntivi. La soluzione è stata convalidata utilizzando dati AHU, simulazioni, test sul campo e test presso il Siemens Performance Lab di Zugo, Svizzera.