Skip to main content
Ta stran je prikazana z avtomatskim prevajanjem. Namesto tega glej v angleščini?
Aplikacija v resničnem svetu

Avtonomna optimizacija opreme

Vgradite strojno učenje neposredno v krmilnike opreme HVAC, kar omogoča opremi učenje, prilagajanje in optimizacijo zmogljivosti v realnih delovnih pogojih.

Izziv

Običajni krmilniki HVAC se opirajo na fiksne nastavitve, ki se ne morejo prilagoditi spreminjajočim se pogojem delovanja. Za AHU lahko to pomeni prezgodaj ali prepogosto odmrzovanje in zapravljanje ogrevalne energije skozi zimo.

Rešitev

Strojno učenje, vgrajeno v krmilnik Climatix, se nauči normalnega vedenja AHU brez zmrzali. Z obstoječimi delovnimi signali zazna znake zmrzali in sproži odmrzovanje le, kadar je to potrebno.

Koristi

OEM-jem HVAC pomagajte zagotavljati bolj prilagodljivo in učinkovito opremo, hkrati pa zmanjšajte nepotrebno porabo energije, dodatno strojno opremo in zapletenost nastavitev.

  • Zmanjšajte zimsko porabo ogrevalne energije
  • Odmrznite le, kadar je to potrebno
  • Izogibajte se dodatni strojni opremi senzorja zmrz
  • Brez dodatnih naporov za zagon
Inforgaphic s 5 ikonami, ki predstavljajo optimizacijo avtonomne opreme

Kako začeti

Od pravil za statično odmrzovanje do samooptimizacijskih AHU-jev brez dodatnih senzorjev. Siemens strojno učenje vgradi neposredno v krmilno platformo Climatix.

Ilustracija, ki predstavlja učenje za optimizacijo avtonomne opreme

1. Naučite se

Krmilnik se nauči AHU-jevega vzorca moči ventilatorja brez zmrzali kot virtualno referenco, namenski senzor zmrzali pa ni potreben.

Ilustracija, ki predstavlja spremljanje optimizacije avtonomne opreme

2. Monitor

Nenehno primerja predvideno moč ventilatorja brez zmrzali z dejansko izmerjeno močjo ventilatorja v realnem času.

Ilustracija, ki predstavlja zaznavanje optimizacije avtonomne opreme

3. Zaznati

Naraščajoče odstopanje signalizira nastanek zmrzali, potrjeno v simulaciji, laboratoriju in na terenu.

Ilustracija, ki predstavlja odmrzovanje in prilagajanje za optimizacijo avtonomne opreme

4. Odmrznite in prilagodite

Odmrzovanje se sproži le, kadar je to potrebno. Model se nenehno uči in izpopolnjuje z vsakim ciklom.

Ilustracija, ki predstavlja rezultat za optimizacijo avtonomne opreme

5. Rezultat

Oprema, ki se nenehno prilagaja dejanskim pogojem delovanja in sproži odmrzovanje samo na zahtevo s samoprilagodljivo optimizacijo neposredno na krmilniku, zanesljivo preprečuje blokado ledu in hkrati zmanjšuje stroške energije.

Prilagodite se realnim razmeram

Naučite se običajnega vedenja opreme iz lokalnih delovnih signalov in se prilagodite znotraj inženirskih omejitev. Inženirji opredeljujejo cilje, omejitve, rezervno vedenje, namen zagona in potrditev izdaje.

Inkrementalno učenje

Nenehno izboljšujte vgrajeni model, ko se spreminjajo pogoji delovanja, brez povezljivosti v oblaku ali velikih zgodovinskih naborov podatkov.

Zmanjšajte zimsko ogrevalno energijo

Ocenjeno 20-30% zmanjšanje za opredeljene scenarije AHU brez senzorjev zmrzali v primerjavi s preventivnim odmrzovanjem. *

* Rezultati so odvisni od podnebja, ur zamrzovanja, urnika delovanja, pretoka zraka, velikosti AHU, učinkovitosti rekuperacije toplote in drugih pogojev delovanja. Rezultati so različni in niso zagotovljeni.

Začnite svojo pot s tem paketom rešitev

Climatix zagotavlja ekosistem za razvoj funkcij, ki temeljijo na učenju v obsegu:

  • Condition monitoring: naučite se normalnega vedenja in odkrijte anormalijo
  • Navidezni senzor: naučite se podatkovnega modela za zamenjavo ali varnostno kopiranje fizičnih senzorjev
  • Prediktivno modeliranje: naučite se vzorcev v preteklosti in napovedujte prihodnost
Študija primera

Razvoj odmrzovanja v avtomatiziran prihranek energije

Ženska in moški delavka z zvezki, ki stojijo znotraj proizvodnega območja

Potrjeno od simulacije do terenskega testiranja

Kadar koli temperature zunanjega zraka padejo pod zmrzovanje, je nastajanje zmrzali na toplotnih izmenjevalnikih AHU neizogibno. Inteligentno odmrzovanje se nauči normalnega vedenja AHU brez zmrzali in zazna zmrzal brez dodatnih senzorjev. Rešitev je bila potrjena z uporabo podatkov AHU, simulacije, terenskega testiranja in testiranja v Siemensovem laboratoriju za zmogljivost v Zugu v Švici.

Ste pripravljeni na prilagodljivo inteligenco v vaši HVAC opremi?

Pogovorite se z našimi strokovnjaki o povezovanju in kontekstualizaciji podatkov stavbe ter aktiviranju pravih digitalnih storitev.