Skip to main content
Цю сторінку перекладено автоматично. Перейти натомість до англійської версії?
Застосування в реальному світі

Оптимізація автономного обладнання

Вбудовуйте машинне навчання безпосередньо в контролери обладнання HVAC, що дозволяє обладнанню вивчати, адаптувати та оптимізувати продуктивність у реальних умовах експлуатації.

виклик

Звичайні елементи керування HVAC спираються на фіксовані налаштування, які не можуть адаптуватися до мінливих умов експлуатації. Для AHU це може означати розморожування занадто рано або занадто часто, витрачаючи енергію опалення протягом зими.

Рішення

Машинне навчання, вбудоване в контролер Climatix, вивчає нормальну поведінку AHU без морозу. Він виявляє ознаки морозу, використовуючи існуючі робочі сигнали, і запускає розморожування лише при необхідності.

Переваги

Допоможіть виробникам HVAC забезпечити більш адаптивне та ефективне обладнання, зменшуючи непотрібне споживання енергії, додаючи обладнання та складність налаштування.

  • Зменшити використання енергії для опалення взимку
  • Розморожуйте тільки при необхідності
  • Уникайте додаткового обладнання датчика морозу
  • Немає додаткових зусиль з введення в експлуатацію
Inforgaphic з 5 піктограмами, що представляють оптимізацію автономного обладнання

З чого початиі

Від статичних правил розморожування до самооптимізуючих AHU без додаткових датчиків. Siemens вбудовує машинне навчання безпосередньо в платформу контролерів Climatix.

Ілюстрація, що представляє навчання для оптимізації автономного обладнання

1. Вчимося

Контролер вивчає схему живлення вентилятора AHU без морозу як віртуальну орієнтир, не потрібен спеціальний датчик морозу.

Ілюстрація, що представляє моніторинг оптимізації автономного обладнання

2. Монітор

Він постійно порівнює прогнозовану потужність вентилятора без морозу з фактичною виміряною потужністю вентилятора в режимі реального часу.

Ілюстрація, що представляє виявлення оптимізації автономного обладнання

3. Виявити

Зростаюче відхилення сигналізує про утворення заморозків, перевірених у моделюванні, лабораторії та польових умовах.

Ілюстрація, що представляє Defrost & Adapt для оптимізації автономного обладнання

4. Розморожуйте та адаптуйте

Розморожування спрацьовує тільки при необхідності. Модель продовжує вчитися та вдосконалюватися з кожним циклом.

Ілюстрація, що представляє результат оптимізації автономного обладнання

5. Результат

Обладнання, яке постійно адаптується до реальних умов експлуатації, запускаючи розморожування лише на вимогу за допомогою самоадаптивної оптимізації безпосередньо на контролері, надійно запобігаючи засмічення льоду, мінімізуючи витрати енергії.

Адаптуйтеся до реальних умов

Вивчіть нормальну поведінку обладнання за локальними робочими сигналами та адаптуйтеся в межах, визначених інженером. Інженери визначають цілі, обмеження, запасну поведінку, намір введення в експлуатацію та перевірку випуску.

Поступове навчання

Постійно вдосконалюйте вбудовану модель у міру зміни умов роботи, без підключення до хмари або великих історичних наборів даних.

Зменшіть енергію зимового опалення

За оцінками, зниження на 20-30% для визначених сценаріїв AHU без датчиків морозу порівняно з профілактичним розморожуванням. *

* Результати залежать від клімату, годин замерзання, графіка роботи, повітряного потоку, розміру AHU, ефективності рекуперації тепла та інших умов експлуатації. Результати варіюються і не гарантуються.

Почніть свою подорож з цим пакетом рішень

Climatix забезпечує екосистему для розвитку функцій, заснованих на навчанні в масштабах:

  • Condition monitoring: вивчіть нормальну поведінку та виявляйте аномалії
  • Віртуальний датчик: вивчіть модель даних для заміни або резервного копіювання фізичних датчиків
  • Прогнозне моделювання: вивчайте закономірності в минулому, передбачайте майбутнє
Приклад застосування

Розвиток розморожування в автоматизовану економію енергії

Жінка та чоловік-працівник із зошитами, що стоять всередині виробничої зони

Перевірено від моделювання до польових випробувань

Щоразу, коли температура зовнішнього повітря опускається нижче нуля, утворення заморозків на теплообмінниках AHU неминуче. Інтелектуальне розморожування вивчає нормальну поведінку AHU без морозу та виявляє мороз без додаткових датчиків. Рішення було перевірено за допомогою даних AHU, моделювання, польових випробувань та тестування в лабораторії продуктивності Siemens у Цузі, Швейцарія.

Готові до адаптивного інтелекту у вашому обладнанні HVAC?

Поговоріть з нашими експертами про підключення та контекстуалізацію будівельних даних та активацію правильних цифрових послуг.