решение

Дом
решение
Решение, Умные решения для управления энергией
“ ПЛК Smart Control” Умная система управления энергоэффективностью с двумя двигателями

Классификация решения

“ ПЛК Smart Control” Умная система управления энергоэффективностью с двумя двигателями

Традиционная эксплуатация и обслуживание (О&М) сталкиваются с тремя основными проблемами: пассивные реакции, приводящие к задержкам, силосы данных, вызывающие изолированную информацию, и неэффективное потребление энергии, приводящее к высоким затратам. Чтобы решить эти проблемы, умный О& M solution предлагает инновационные решения:

AI Прогнозитивное обслуживание: Предоставляет 12-часовое раннее предупреждение о потенциальных сбоях, избегая задержек в ответе.

Платформа совместных данных Cloud-Edge: Обеспечивает 100% взаимосвязь устройств, разрушая силосы данных.

Динамическая оптимизация алгоритма: Помогает предприятиям достичь экономии энергии ≥20%, значительно снижая эксплуатационные затраты.

Этот подход делает управление оборудованием более эффективным, безопасным и интеллектуальным!

Основная концепция: “ Автоматизация Автоматизация АвИнтеллект. Умный О& M - это революция парадигмы, управляемая интеграцией данных и моделей. ”

Операция платформы

Наша четырехслойная технологическая архитектура обеспечивает всеобъемлющую поддержку управления оборудованием и интеллектуальной эксплуатации. Техническое обслуживание (O&M).

Слой устройства: Сбор в режиме реального времени более 20 параметров, таких как температура, давление и мощность, обеспечивая точность и надежность данных.

Слой управления краем: Отправляет команды через протокол Profinet со временем ответа < 50 мс, что позволяет сверхбыстрые ответы и обеспечивает эффективную работу оборудования.

Средняя платформа данных: Интегрирует MySQL и модели механизмов в качестве двойных драйверов, обеспечивая мощную поддержку данных для интеллектуального анализа и принятия решений.

Слой приложения: Системы визуализации SCADA/HMI в сочетании с мобильным дистанционным управлением позволяют менеджерам контролировать состояние оборудования в любое время и в любом месте.

Кроме того, Платформа управления интеллектуальной энергоэффективностью помогает предприятиям анализировать затраты на тонну и оценивать производительность команды. Система диагностики неисправности, основанная на базе знаний ИИ, обеспечивает 92% точность местоположения неисправности, значительно улучшая О& Эффективность М.

Наша технологическая архитектура интеллектуальна, эффективна и безопасна, помогая вам сделать больше шагов в оптимизации ресурсов и экономии затрат.

Интеллект-Driven

Наша модель с двумя приводами сочетает в себе модели механизмов и модели данных, обеспечивая сильную поддержку интеллектуальной эксплуатации и обслуживания (О&М):

Модель механизма: Основанная на термодинамических законах, эта модель предлагает преимущество низкой вычислительной стоимости и широко используется в оптимизации производительности компрессора, эффективно повышая эффективность работы оборудования.

Модель данных: Использует нейронные сети LSTM (Long Short-Term Memory), характеризующиеся высокой точностью. Он особенно подходит для прогнозирования временных серий холодной нагрузки, помогая предприятиям точно прогнозировать изменения спроса и оптимизировать потребление энергии.

Сочетая эти мощные модели, мы предоставляем предприятиям точные и эффективные решения, повышая уровень интеллектуального управления оборудованием и помогая предприятиям добиться прорывов в области энергосбережения, снижения затрат и оптимизации производства.

Деловая практика

Система химической соли достигла значительной экономии энергии благодаря интеграции модели, снизив энергопотребление на тонну с 24,27 кВт/ч до 19,17 кВт/ч, достигнув показателя энергосбережения 21,01%.

Описание системы:Обычная 25-единичная система соленой воды с рабочей температурой -15 ℃.

Используется вторичная циркуляция насоса:

Внутренняя циркуляция: между холодильником и резервуаром для воды.

Внешняя циркуляция: между резервуаром для воды и стороной использования, с постоянным давлением водоснабжения.

Входные параметры: Температура и влажность окружающей среды、Исторические эксплуатационные данные、План производства

Результаты выхода: Крива спроса на круглосуточное охлаждение (коэффициент ошибок < 5%)