Aplicação no mundo real

Otimização de equipamentos autônomos

Incorpore o aprendizado de máquina diretamente aos controladores de equipamentos HVAC, permitindo que o equipamento aprenda, adapte e otimize o desempenho em condições operacionais reais.

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Desafio

Os controles HVAC convencionais dependem de configurações fixas que não podem se adaptar às mudanças nas condições operacionais. Para os AHUs, isso pode significar descongelar muito cedo ou com muita frequência, desperdiçando energia de aquecimento durante o inverno.

Solução

O aprendizado de máquina incorporado ao controlador Climatix aprende o comportamento normal e livre de congelamento da AHU. Ele detecta sinais de gelo usando sinais operacionais existentes e aciona o descongelamento somente quando necessário.

Benefícios

Ajude os OEMs de HVAC a fornecer equipamentos mais adaptáveis e eficientes e, ao mesmo tempo, reduzir o uso desnecessário de energia, aumentar o hardware e a complexidade de configuração.

Reduzir o uso de energia de aquecimento no inverno
Descongele somente quando necessário
Evite hardware adicional de sensor de gelo
Sem esforço adicional de comissionamento

Inforgráfico com 5 ícones representando a otimização de equipamentos autônomos

Como começar

De regras de descongelamento estático a AHUs com otimização automática, sem sensores adicionais. A Siemens incorpora o aprendizado de máquina diretamente na plataforma de controle Climatix.

Ilustração representando o aprendizado para otimização de equipamentos autônomos

1. Aprenda

O controlador aprende o padrão de potência do ventilador sem gelo da AHU como uma referência virtual, sem necessidade de sensor de gelo dedicado.

Ilustração representando o monitoramento da otimização de equipamentos autônomos

2. Monitor

Ele compara continuamente a potência prevista do ventilador livre de gelo com a potência real medida do ventilador em tempo real.

Ilustração representando a detecção de otimização de equipamentos autônomos

3. Detectar

Um desvio crescente sinaliza a formação de gelo, validado em simulação, laboratório e campo.

Ilustração representando Defrost&Adapt para otimização de equipamentos autônomos

4. Descongele e adapte

O descongelamento é acionado somente quando necessário. O modelo continua aprendendo e se refinando a cada ciclo.

Ilustração representando o resultado da otimização de equipamentos autônomos

5. Resultado

Equipamento que se adapta continuamente às condições operacionais reais, acionando o descongelamento somente sob demanda por meio da otimização autoadaptativa diretamente no controlador, evitando de forma confiável o bloqueio do gelo e minimizando os custos de energia.

Adapte-se às condições reais

Aprenda o comportamento normal do equipamento a partir dos sinais operacionais locais e adapte-se dentro dos limites definidos pelo engenheiro. Os engenheiros definem objetivos, restrições, comportamento alternativo, intenção de comissionamento e validação de liberação.

Aprendizagem incremental

Refine continuamente o modelo incorporado à medida que as condições operacionais mudam, sem conectividade com a nuvem ou grandes conjuntos de dados históricos.

Reduza a energia de aquecimento no inverno

Uma redução estimada de 20 a 30% para cenários definidos de AHU sem sensores de congelamento, em comparação com o descongelamento preventivo. *

* Os resultados dependem do clima, das horas de congelamento, do cronograma de operação, do fluxo de ar, do tamanho da AHU, da eficiência da recuperação de calor e de outras condições operacionais. Os resultados variam e não são garantidos.

Comece sua jornada com este pacote de soluções

O Climatix fornece o ecossistema para desenvolver funções baseadas em aprendizado em grande escala:

Condition monitoring: aprenda o comportamento normal e detecte anormalidades
Sensor virtual: aprenda o modelo de dados para substituir ou fazer backup de sensores físicos
Modelagem preditiva: aprenda padrões do passado e preveja o futuro

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Estudo de caso

Evoluindo o descongelamento para uma economia de energia automatizada

Trabalhador feminino e masculino com notebooks em pé dentro de uma área de produção

Validado da simulação ao teste de campo

Sempre que as temperaturas do ar externo caem abaixo de zero, a formação de gelo nos trocadores de calor AHU é inevitável. O descongelamento inteligente aprende o comportamento normal e livre de gelo de uma AHU e detecta o gelo sem sensores adicionais. A solução foi validada usando dados, simulação, testes de campo e testes da AHU no laboratório de desempenho da Siemens em Zug, Suíça.