Skip to main content
Trang này được hiển thị bằng tính năng dịch tự động. Xem bằng tiếng Anh?
Ứng dụng trong thế giới thực

Tối ưu hóa thiết bị tự động

Nhúng máy học trực tiếp vào bộ điều khiển thiết bị HVAC, cho phép thiết bị học, thích ứng và tối ưu hóa hiệu suất trong điều kiện hoạt động thực tế.

Thử thách

Các điều khiển HVAC thông thường dựa vào các cài đặt cố định không thể thích ứng với các điều kiện hoạt động thay đổi. Đối với AHU, điều này có thể có nghĩa là rã đông quá sớm hoặc quá thường xuyên, lãng phí năng lượng sưởi ấm trong suốt mùa đông.

Giải pháp

Học máy được nhúng trong bộ điều khiển Climatix tìm hiểu hành vi bình thường, không có sương giá của AHU. Nó phát hiện các dấu hiệu băng giá bằng cách sử dụng các tín hiệu hoạt động hiện có và chỉ kích hoạt rã đông khi cần thiết.

Lợi ích

Giúp các OEM HVAC cung cấp thiết bị thích ứng và hiệu quả hơn đồng thời giảm việc sử dụng năng lượng không cần thiết, bổ sung phần cứng và độ phức tạp trong thiết lập.

  • Giảm sử dụng năng lượng sưởi ấm vào mùa đông
  • Chỉ rã đông khi cần
  • Tránh phần cứng cảm biến sương giá bổ sung
  • Không có nỗ lực vận hành bổ sung
Inforgaphic với 5 biểu tượng đại diện cho tối ưu hóa thiết bị tự động

Cách bắt đầu

Từ quy tắc rã đông tĩnh đến AHU tự tối ưu hóa, không có cảm biến bổ sung. Siemens nhúng máy học trực tiếp vào nền tảng điều khiển Climatix.

Hình minh họa đại diện cho Học tập để tối ưu hóa thiết bị tự động

1. Tìm hiểu

Bộ điều khiển học mô hình công suất quạt không có sương giá của AHU như một tham chiếu ảo, không cần cảm biến sương giá chuyên dụng.

Hình minh họa thể hiện Giám sát tối ưu hóa thiết bị tự trị

2. Màn hình

Nó liên tục so sánh công suất quạt được dự đoán, không có sương giá với công suất quạt đo được thực tế trong thời gian thực.

Hình minh họa thể hiện Phát hiện tối ưu hóa thiết bị tự động

3. Phát hiện

Độ lệch ngày càng tăng báo hiệu sự hình thành sương giá, được xác nhận trong mô phỏng, phòng thí nghiệm và thực địa.

Hình minh họa đại diện cho Defrost & Adapt để tối ưu hóa thiết bị tự động

4. Rã đông & thích ứng

Rã đông chỉ được kích hoạt khi cần thiết. Mô hình tiếp tục học hỏi và tinh chỉnh theo từng chu kỳ.

Hình minh họa đại diện cho kết quả tối ưu hóa thiết bị tự động

5. Kết quả

Thiết bị liên tục thích ứng với điều kiện hoạt động thực tế, chỉ kích hoạt rã đông theo yêu cầu thông qua tối ưu hóa tự thích ứng trực tiếp trên bộ điều khiển, ngăn chặn tắc nghẽn băng một cách đáng tin cậy đồng thời giảm thiểu chi phí năng lượng.

Thích ứng với điều kiện thực tế

Tìm hiểu hành vi bình thường của thiết bị từ các tín hiệu hoạt động cục bộ và thích ứng trong giới hạn do kỹ sư xác định. Các kỹ sư xác định mục tiêu, hạn chế, hành vi dự phòng, ý định vận hành và xác nhận phát hành.

Học tập tăng dần

Liên tục tinh chỉnh mô hình nhúng khi điều kiện hoạt động thay đổi, không có kết nối đám mây hoặc bộ dữ liệu lịch sử lớn.

Giảm năng lượng sưởi ấm mùa đông

Ước tính giảm 20— 30% đối với các kịch bản AHU xác định mà không có cảm biến sương giá, so với rã đông phòng ngừa. *

* Kết quả phụ thuộc vào khí hậu, giờ đóng băng, lịch hoạt động, luồng không khí, kích thước AHU, hiệu quả thu hồi nhiệt và các điều kiện hoạt động khác. Kết quả khác nhau và không được đảm bảo.

Bắt đầu hành trình của bạn với gói giải pháp này

Climatix cung cấp hệ sinh thái để phát triển các chức năng dựa trên học tập trên quy mô lớn:

  • Condition monitoring: tìm hiểu hành vi bình thường và phát hiện sự bất thường
  • Cảm biến ảo: tìm hiểu mô hình dữ liệu để thay thế hoặc sao lưu cảm biến vật lý
  • Mô hình dự đoán: tìm hiểu các mô hình trong quá khứ và dự đoán tương lai
Nghiên cứu điển hình

Phát triển quá trình rã đông thành tiết kiệm năng lượng tự động

Công nhân nữ và nam với máy tính xách tay đứng bên trong khu vực sản xuất

Được xác nhận từ mô phỏng đến thử nghiệm thực địa

Bất cứ khi nào nhiệt độ không khí bên ngoài giảm xuống dưới mức đóng băng, sự hình thành sương giá trên các bộ trao đổi nhiệt AHU là không thể tránh khỏi. Rã đông thông minh tìm hiểu hành vi bình thường, không có sương giá của AHU và phát hiện sương giá mà không cần thêm cảm biến. Giải pháp đã được xác nhận bằng cách sử dụng dữ liệu AHU, mô phỏng, thử nghiệm thực địa và thử nghiệm tại phòng thí nghiệm hiệu suất của Siemens ở Zug, Thụy Sĩ.

Sẵn sàng cho trí thông minh thích ứng trong thiết bị HVAC của bạn?

Nói chuyện với các chuyên gia của chúng tôi về việc kết nối và ngữ cảnh hóa dữ liệu xây dựng và kích hoạt các dịch vụ kỹ thuật số phù hợp.