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中央空调系统节能降耗——CET水冷式制冷站AI节能优化解决方案

     

     在我国,建筑能耗约占全国能耗的1/3,而中央空调能耗约占建筑能耗的40-60%,降低该部分能耗是我国建筑节能的重点工作。中央空调系统能耗约占社会总能耗的15%,是节能降碳的重要抓手。

一、中央空调系统构造

二、中央空调控制面临诸多挑战

      

      传统的空调群控方法难以实现各空调设备整体能效最优运行。

 

三、CET中电技术水冷式制冷站AI节能优化方案

(一)空调节能控制办法

(二)总体思路

(三)系统组网

(四)系统架构图

(五)数据采集

 

四、核心技术

(一)基于AI的聚类分析方法

     对外部环境数据、可控变量和空调系统制冷量进行聚类分析,根据特征分辨和提取不同类型的数据集合,制定不同的优化控制策略。

 

(二)基于AI与在线更新机制的冷负荷预测模型

     冷负荷需求预测是节能优化控制的核心,通过在线更新机制与AI算法,保证模型在长时间尺度内的预测精度。

(三)基于多模型融合的主要用能设备功率模型

     通过不同冷负荷工况下模型的加权之后,保证模型在全运行工况范围内的准确性。

 

(四)制冷系统节能优化策略

     建立全局优化模型,输出满足制冷系统能耗最低的运行控制策略

 

(五)基于系统协调的风水联动控制

     以温度为最终控制目标值,建立风系统和水系统相互耦合的优化控制方案,实现基于能量分配平衡的动态水力平衡控制。

 

五、CET制冷系统控制服务器
(一)CET-7100空调智能控制盒子

 

⏩  基于高性能微处理器架构和Linux操作系统研制的满足制冷站空调设备调节与控制需求的智能装置,适用于空调节能优化控制的应用场景。
⏩  安装在空调设备群控系统的边缘节点,实现空调设备的节能优化控制,及空调运行效率和优化效果评价。

(二)功能介绍

1.数据采集与监视:采集气象、能耗及空调运行等数据,并进行可视化监视。

2.数据存储:存储气象、能耗及空调运行等历史数据。

3.AI预测:根据气象数据、产品数据等历史数据,精准预测总冷负荷需求。

4.AI优化:根据总冷负荷需求预测值,输出冷站提前启停机策略,挖掘分析提前开机和关机时间,充分利用管道中的冷负荷,实现冷负荷零浪费。实时预测总冷负荷需求,作为冷站供给需求,基于大数据算法输出冷站优化策略。

5.效果评估:对比分析优化前和优化后能效指标,展示节能控制优化效果。数据存储有点问题,看看怎么存,存多少,颗粒度是多少。

(三)系统架构图

六、客户案例
某建筑大楼冰蓄冷

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