Skip to main content
Táto stránka sa zobrazuje použitím automatického prekladu. Zobraziť namiesto toho v Angličtine?
Aplikácia v reálnom svete

Optimalizácia autonómneho vybavenia

Vložte strojové učenie priamo do ovládačov zariadení HVAC, čo umožňuje zariadeniam učiť sa, prispôsobiť sa a optimalizovať výkon v reálnych prevádzkových podmienkach.

Výzva

Konvenčné ovládače HVAC sa spoliehajú na pevné nastavenia, ktoré sa nemôžu prispôsobiť meniacim sa prevádzkovým podmienkam. Pre AHU to môže znamenať príliš skoré alebo príliš časté rozmrazovanie, plytvanie vykurovacou energiou počas celej zimy.

Riešenie

Strojové učenie zabudované do ovládača Climatix sa učí normálne správanie AHU bez mrazu. Detekuje známky mrazu pomocou existujúcich prevádzkových signálov a spustí rozmrazovanie iba v prípade potreby.

Výhody

Pomôžte výrobcom OEM HVAC dodávať adaptívnejšie a efektívnejšie vybavenie pri súčasnom znižovaní zbytočnej spotreby energie, zvýšenej zložitosti hardvéru a nastavenia.

  • Znížte spotrebu tepelnej energie v zime
  • Rozmrazujte iba v prípade potreby
  • Vyhnite sa dodatočnému hardvéru snímača mrazu
  • Žiadne ďalšie úsilie do prevádzky
Inforgaphic s 5 ikonami reprezentujúcimi optimalizáciu autonómneho vybavenia

Ako začať

Od pravidiel statického rozmrazovania až po samooptimalizáciu AHU bez ďalších senzorov. Siemens vkladá strojové učenie priamo do platformy ovládačov Climatix.

Ilustrácia predstavujúca učenie pre optimalizáciu autonómneho vybavenia

1. Naučiť sa

Ovládač sa naučí vzor napájania ventilátora bez mrazu AHU ako virtuálnu referenciu, nevyžaduje sa žiadny špeciálny snímač mrazu.

Ilustrácia zobrazujúca monitorovanie optimalizácie autonómnych zariadení

2. Monitor

Nepretržite porovnáva predpovedaný výkon ventilátora bez mrazu so skutočným nameraným výkonom ventilátora v reálnom čase.

Obrázok predstavujúci detekciu optimalizácie autonómneho zariadenia

3. Detekcia

Rastúca odchýlka signalizuje tvorbu mrazu, overenú v simulácii, laboratóriu a teréne.

Ilustrácia znázorňujúca odmrazovanie a adaptáciu pre optimalizáciu autonómneho zariadenia

4. Rozmrazovanie a prispôsobenie

Rozmrazovanie sa spustí iba v prípade potreby. Model sa neustále učí a zdokonaľuje v každom cykle.

Ilustrácia predstavujúca výsledok optimalizácie autonómneho vybavenia

5. Výsledok

Zariadenie, ktoré sa neustále prispôsobuje reálnym prevádzkovým podmienkam a spúšťa rozmrazovanie iba na požiadanie prostredníctvom samoadaptívnej optimalizácie priamo na regulátore, spoľahlivo zabraňuje zablokovaniu ľadu a zároveň minimalizuje náklady na energiu.

Prispôsobte sa reálnym podmienkam

Naučte sa normálne správanie zariadenia z lokálnych prevádzkových signálov a prispôsobte sa v rámci limitov definovaných inžinierom. Inžinieri definujú ciele, obmedzenia, náhradné správanie, zámer uvedenia do prevádzky a validáciu vydania.

Inkrementálne učenie

Neustále zdokonaľujte vstavaný model, keď sa menia prevádzkové podmienky, bez pripojenia k cloudu alebo veľkých historických súborov údajov.

Znížte zimnú vykurovaciu energiu

Odhadované zníženie o 20— 30% pre definované scenáre AHU bez snímačov mrazu v porovnaní s preventívnym rozmrazovaním. *

* Výsledky závisia od klímy, hodín mrazu, prevádzkového harmonogramu, prúdenia vzduchu, veľkosti AHU, účinnosti rekuperácie tepla a ďalších prevádzkových podmienok. Výsledky sa líšia a nie sú zaručené.

Začnite svoju cestu s týmto balíkom riešení

Climatix poskytuje ekosystém na rozvoj funkcií založených na vzdelávaní v rozsahu:

  • Condition monitoring: naučte sa normálne správanie a odhaliť anormalie
  • Virtuálny senzor: naučte sa dátový model na výmenu alebo zálohovanie fyzických snímačov
  • Prediktívne modelovanie: naučte sa vzorce v minulosti a predpovedajte budúcnosť
Prípadová štúdia

Vývoj rozmrazovania do automatizovanej úspory energie

Pracovníčka a muž so zápisníkmi stojacimi vo výrobnom priestore

Validované od simulácie po testovanie v teréne

Kedykoľvek teploty vonkajšieho vzduchu klesnú pod mrazu, tvorba mrazu na výmenníkoch tepla AHU je nevyhnutná. Inteligentné rozmrazovanie sa naučí normálne správanie AHU bez mrazu a detekuje mráz bez ďalších senzorov. Riešenie bolo overené pomocou údajov AHU, simulácie, testovania v teréne a testovania vo výkonnostnom laboratóriu Siemens vo Švajčiarskom Zug.

Ste pripravení na adaptívnu inteligenciu vo vašom zariadení HVAC?

Porozprávajte sa s našimi odborníkmi o pripojení a kontextualizácii dát budovy a aktivácii správnych digitálnych služieb.