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Yuon Optimizer – AI for Smart Thermal Networks 技术支持 Yuon Control

区域供暖和冷却网络的运营商面临着不断上升的能源成本、二氧化碳减排目标、有限的网络容量和效率低下的传统控制系统。手动操作和静态控制策略会导致高峰值负载、可避免的能量损失和未充分利用的基础设施。<br/> Yuon Control AG通过基于人工智能的软件平台应对这些挑战，该平台可以对热网络进行实时、数据驱动的优化。使用数字双胞胎和模型预测控制，Yuon 无需额外硬件即可实现网络运行自动化，减少峰值负载和排放，并提高效率。该解决方案可无缝集成到现有控制环境中，并支持可扩展、面向未来的能源系统。

探索 Yuon Control

原因何在 优化区域供暖和制冷网络。？

District heating 网络经常面临效率低下、高能量损失和昂贵的峰值负荷。Yuon Optimizer 使用人工智能和模型预测控制来自动平衡生产、分配和消费。它为旨在降低成本、排放和运营复杂性的公用事业和能源提供商提供服务。

优化前后的热负荷

优势

  • 通过优化锅炉控制、主动负载管理和更好地利用现有存储容量来降低运营成本。智能网络运营可最大限度地减少损失并提高能源利用率。
  • 优化通过减少能量损失、峰值负荷和停机来释放额外的可售热量。公用事业在相同的基础架构下获得更高的吞吐量和更好的资产性能。
  • 自动监控和警报可确保以最少的资源实现完全的系统透明度。及早发现异常可以实现持续改进和稳定运行。
  • 优化的操作减少了化石燃料的使用和二氧化碳的排放，使热网络更加气候友好。Yuon Optimizer直接支持气候目标和环境保护。

特色功能

Case Study

智能供暖网络上的城市建筑

用例：苏黎世的智能区域供热

Yuon、Energie 360°和Hoval的联合项目表明，通过人工智能驱动的预测控制，苏黎世城市供热网络的峰值负荷减少了33％，容量节省了25％，并节省了能源。

用例 Energie360_Hoval_Yuon Control

实际应用

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苏黎世的城市供热网络用例

峰值负荷减少能源 360° 苏黎世

Yuon Optimizer 支持城市供热网络的实时负荷管理。该试点将峰值负荷减少了33％，连接容量减少了25％，所有这些都实现了无缝集成，没有舒适度损失，这表明对城市公用事业产生了可扩展的影响。