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CSOC-智慧冷源

通過大數(shù)據(jù)、人工智能和機器學習等技術，按照系統(tǒng)“按需供冷，全局尋優(yōu)”的原則，對中央空調(diào)冷源系統(tǒng)進行AI全局優(yōu)化控制，實現(xiàn)冷源系統(tǒng)高效運行。

申請試用

產(chǎn)品架構產(chǎn)品特性產(chǎn)品功能應用案例服務客戶

產(chǎn)品架構

產(chǎn)品特性

設備建模

優(yōu)選的冷水機組、水泵、冷卻塔數(shù)學模型，準確反應設備的運行工況

在線學習

模型在線訓練和學習，持續(xù)優(yōu)化和更新設備模型，更好適配工況

負荷預測

動態(tài)預測未來一段時間的空調(diào)負荷，提前介入控制實現(xiàn)供需平衡

全局優(yōu)化

全局能效優(yōu)化，中央空調(diào)冷源系統(tǒng)COP能效提升5%~15%

產(chǎn)品功能

設備建模

建立設備模型，精準反應設備的運行機理，為節(jié)能控制提供數(shù)據(jù)支撐。

模型構建

提供豐富的設備模型庫，包括冷源主機、水泵、冷卻塔等設備機理模型，綁定數(shù)據(jù)即可快速使用。

在線學習

設備模型在線迭代訓練和學習，不斷優(yōu)化不同工況下的模型精度。

功率預測

監(jiān)測設備實時運行參數(shù)，通過使用設備模型預測功率，為提前優(yōu)化控制提供數(shù)據(jù)支撐。

全局優(yōu)化

適應不同形式的制冷系統(tǒng)，通過全局優(yōu)化控制，充分發(fā)揮制冷系統(tǒng)的能源效率。

負荷預測

動態(tài)預測未來一段時間的空調(diào)負荷，帶入優(yōu)化算法提前給出控制策略，實現(xiàn)供需平衡。

在線優(yōu)化

以降低整體能耗為目標，對中央空調(diào)系統(tǒng)進行全局尋優(yōu)，輸出最優(yōu)的運行策略。

策略推送

支持運行策略的多種推送方式，包括直接下發(fā)給冷源子系統(tǒng)、通知消息等，系統(tǒng)可視化呈現(xiàn)執(zhí)行結果和節(jié)能效益。

分析診斷

運行態(tài)勢

可視化監(jiān)測中央空調(diào)運行及用能態(tài)勢，為系統(tǒng)遠程值守和節(jié)能運維提供決策支持。

能效分析

對系統(tǒng)、冷機、冷凍泵、冷卻泵等能耗能效進行綜合分析，識別低能效工況，優(yōu)化運行策略。

設備診斷

對影響運行或能效的關鍵要素進行在線診斷，并通過通知消息等多種推送方式，提升設備可用性。

典型案例

達實大廈

蘇州地鐵3號線

蘇州地鐵5號線

深圳地鐵14號線

服務全國 500+ TOP企業(yè)