District heating ネットワークは、多くの場合、非効率、高いエネルギー損失、コストのかかるピーク負荷に直面します。Yuon Optimizer は、AIとモデル予測制御を使用して、生産、流通、消費のバランスを自動的に取ります。コスト、排出量、運用の複雑さを軽減することを目指す公益事業者やエネルギープロバイダーに役立ちます。
天気予報、建物の動態、消費パターンに基づいて熱需要を予測し、生産と流通をリアルタイムで最適化します。
ネットワーク全体のデジタルツインモデルを作成して、システムパフォーマンスを継続的にシミュレートして最適化し、ピーク負荷を軽減し、エネルギー効率を向上させます。
高度な機械学習と予測制御を使用して、熱ネットワークを自動的に管理および最適化します。このソフトウェアは既存のインフラストラクチャにシームレスに統合され、自動運用、適応制御、継続的なパフォーマンスの向上を可能にします。
Yuon Optimizer はソフトウェアのみのソリューションで、ハードウェアを変更せずに迅速に実装できます。そのモジュラー設計により、電力会社は単一のネットワークから大規模なマルチサイト運用まで効率的に拡張できます。
Yuon、Energie 360°、Hovalによる共同プロジェクトでは、AI主導の予測制御により、チューリッヒの都市暖房ネットワークにおけるピーク負荷を 33% 削減、容量を 25% 節約、省エネを実証しています。
Yuon Optimizer は、都市の暖房ネットワークにおけるリアルタイムの負荷管理を可能にしました。このパイロットは、ピーク時の負荷を 33% 削減し、接続容量を 25% 削減しました。これらはすべてシームレスに統合され、快適さを損なうことはなく、都市の公益事業にスケーラブルな影響があることが実証されました。