District heating ciepłownicze często napotykają na nieefektywność, wysokie straty energii i kosztowne obciążenia szczytowe. Yoon Optimizer wykorzystuje sztuczną inteligencję i kontrolę predykcyjną modelu do automatycznego równoważenia produkcji, dystrybucji i zużycia. Obsługuje przedsiębiorstwa użyteczności publicznej i dostawców energii, dążąc do obniżenia kosztów, emisji i złożoności operacyjnej.
Przewiduje zapotrzebowanie na ciepło na podstawie prognoz pogody, dynamiki budynków i wzorców zużycia w celu optymalizacji produkcji i dystrybucji w czasie rzeczywistym.
Tworzy cyfrowy model podwójny całej sieci w celu ciągłej symulacji i optymalizacji wydajności systemu, zmniejszając obciążenia szczytowe i poprawiając efektywność energetyczną.
Automatycznie zarządza sieciami termicznymi i optymalizuje za pomocą zaawansowanego uczenia maszynowego i sterowania predykcyjnego. Oprogramowanie bezproblemowo integruje się z istniejącą infrastrukturą, umożliwiając zautomatyzowaną obsługę, sterowanie adaptacyjne i ciągłą poprawę wydajności.
Yuon Optimizer to rozwiązanie tylko programowe, które można szybko wdrożyć bez zmian sprzętowych. Jego modułowa konstrukcja pozwala narzędziom wydajnie skalować się od pojedynczych sieci do dużych operacji w wielu lokalizacjach.
Wspólny projekt Yuan, Energie 360° i Hoval wykazujący 33% redukcję maksymalnego obciążenia, 25% oszczędności mocy i oszczędności energii w miejskiej sieci ciepłowniczej w Zurychu dzięki sterowaniu predykcyjnym opartym na sztucznej inteligencji.
Yoon Optimizer umożliwił zarządzanie obciążeniem w czasie rzeczywistym w miejskiej sieci ciepłowniczej. Pilot obniżył szczytowe obciążenia o 33% i zmniejszył przepustowość połączeń o 25%, a wszystko to dzięki płynnej integracji i bez utraty komfortu, demonstrując skalowalny wpływ na media miejskie.
W zakładzie ciepłowniczym Länggasse w Bernie firma Yuon Optimizer zmniejszyła maksymalne obciążenie o 07:00 o 60% (średnio 27%) i osiągnęła całkowitą oszczędność energii o 10% bez utraty komfortu, zwiększając stabilność sieci i wydajność sieci komunalnych.
Yoon stworzył cyfrowy bliźniak sieci ciepłowniczej Münsingen North, aby odkryć ukryty potencjał wydajności. Analiza oparta na danych ujawniła dźwignie optymalizacji produkcji, przechowywania i sterowania. Tworzenie planu inteligentnej ekspansji sieci.