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。
中央空调系统构造
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**运行
空调节能控制办法
总体思路
系统组网
系统架构图
数据采集
核心技术
01
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。
02
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。
03
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
04
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
05
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
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。
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。
系统架构图
某建筑大楼冰蓄冷
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