Yuon Optimizer – AI for Smart Thermal Networks

Yuon Optimizer – AI for Smart Thermal Networks é desenvolvido por Yuon Control

Os operadores de redes de aquecimento e arrefecimento distritais enfrentam custos crescentes de energia, metas de redução de CO₂, capacidade de rede limitada e sistemas de controlo legados ineficientes. A operação manual e as estratégias de controlo estático levam a elevados picos de carga, perdas de energia evitáveis e infraestruturas subutilizadas.<br/> A Yuon Control AG aborda estes desafios com uma plataforma de software baseada em IA que permite a otimização em tempo real e baseada em dados de redes térmicas. Usando gêmeos digitais e controle preditivo de modelo, o Yuon automatiza a operação da rede, reduz picos de carga e emissões e melhora a eficiência sem exigir hardware adicional. A solução integra-se perfeitamente em ambientes de controlo existentes e suporta sistemas de energia escaláveis e à prova de futuro.

Descobrir Yuon Control

Porquê Otimização de redes de aquecimento e arrefecimento urbano.?

As redes District heating enfrentam frequentemente ineficiências, perdas de energia elevadas e cargas de pico dispendiosas. O Yuon Optimizer utiliza IA e Model Predictive Control para equilibrar a produção, a distribuição e o consumo automaticamente. Serve serviços públicos e fornecedores de energia com o objetivo de reduzir custos, emissões e complexidade operacional.

Carga térmica antes e depois da otimização

Benefícios

Reduza os custos operacionais através do controlo otimizado da caldeira, gestão ativa da carga e melhor utilização da capacidade de armazenamento existente. A operação inteligente da rede minimiza as perdas e melhora a utilização de energia.
A otimização desbloqueia calor vendável adicional, reduzindo as perdas de energia, picos de carga e interrupções. Os serviços públicos ganham maior rendimento e melhor desempenho dos ativos com a mesma infra-estrutura.
A monitorização e os alertas automatizados garantem a transparência total do sistema com recursos mínimos. A detecção precoce de anomalias permite uma melhoria contínua e um funcionamento estável.
A operação otimizada reduz o uso de combustíveis fósseis e as emissões de CO₂, tornando as redes térmicas mais amigas do clima. O Yuon Optimizer apoia diretamente os objetivos climáticos e a proteção ambiental.

Capacidades em Destaque

Modelo de Controlo Preditivo (MPC)

Antecipa a procura térmica com base nas previsões meteorológicas, na dinâmica do edifício e nos padrões de consumo para otimizar a produção e distribuição em tempo real.

Gráfico de percurso colorido com eixos de coordenadas

Simulação Digital Twin Gêmeos

Cria um modelo digital duplo de toda a rede para simular e otimizar continuamente o desempenho do sistema, reduzindo picos de carga e melhorando a eficiência energética.

Painel com gráficos de temperatura ao longo do tempo

Automação e Integração com Inteligências Artificadas

Gere e otimiza automaticamente as redes térmicas utilizando aprendizagem automática avançada e controlo preditivo. O software integra-se perfeitamente à infra-estrutura existente, permitindo uma operação automatizada, controlo adaptativo e melhoria contínua do desempenho.

Interface do sistema de gestão de energia doméstica

Escalabilidade e Fácil Implementação

O Yuon Optimizer é uma solução apenas de software que pode ser implementada rapidamente sem alterações de hardware. O seu design modular permite que os utilitários escalem de redes únicas a grandes operações multi-site de forma eficiente.

Case Study

Edifícios urbanos numa rede de aquecimento inteligente

Caso de uso Smart District Aquecimento em Zurique

Projeto conjunto da Yuon, Energie 360° e Hoval demonstrando 33% de redução de pico de carga, 25% de economia de capacidade e economia de energia na rede de aquecimento urbano de Zurique através de controlo preditivo baseado em IA.

Caso de uso Energie360_Hoval_Yuon Control

Aplicações no Mundo Real

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Caso de uso da rede de aquecimento urbano em Zurique

Redução de pico de carga Energie 360° Zurique

O Yuon Optimizer permitiu a gestão de carga em tempo real numa rede de aquecimento urbano. O piloto reduziu as cargas de pico em 33% e reduziu a capacidade conectada em 25%, tudo com integração perfeita e sem perda de conforto, demonstrando um impacto escalável para os serviços públicos urbanos.