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      CSOC-智慧冷源
      
                        
      
                            通過大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，按照系統(tǒng)“按需供冷，全局尋優(yōu)”的原則，對(duì)中央空調(diào)冷源系統(tǒng)進(jìn)行AI全局優(yōu)化控制，實(shí)現(xiàn)冷源系統(tǒng)高效運(yùn)行。
                        
      
                        
      
                            申請(qǐng)?jiān)囉?/a>
                            開放平臺(tái)
                         
      
                    
      
                
      
            
      
            
      
                
            
      
            
            
                    
      
                        
      
                        
      
                            
      
                                
      產(chǎn)品架構(gòu)
      
                            
      
                            
      
                                產(chǎn)品架構(gòu).png
                            
      
                        
      
                    
      
                
            
                    
      
                        
      
                        
      
                            
      
                                
      產(chǎn)品特性
      
                            
      
                            
      
                                
      圖片1.png  設(shè)備建模
      優(yōu)選的冷水機(jī)組、水泵、冷卻塔數(shù)學(xué)模型，準(zhǔn)確反應(yīng)設(shè)備的運(yùn)行工況
      圖片2.png  在線學(xué)習(xí)
      模型在線訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化和更新設(shè)備模型，更好適配工況
      圖片3.png  負(fù)荷預(yù)測(cè)
      動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的空調(diào)負(fù)荷，提前介入控制實(shí)現(xiàn)供需平衡
      圖片4.png  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(shè)備建模
      建立設(shè)備模型，精準(zhǔn)反應(yīng)設(shè)備的運(yùn)行機(jī)理，為節(jié)能控制提供數(shù)據(jù)支撐。
      模型構(gòu)建
      提供豐富的設(shè)備模型庫，包括冷源主機(jī)、水泵、冷卻塔等設(shè)備機(jī)理模型，綁定數(shù)據(jù)即可快速使用。
      在線學(xué)習(xí)
      設(shè)備模型在線迭代訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化不同工況下的模型精度。
      功率預(yù)測(cè)
      監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)，通過使用設(shè)備模型預(yù)測(cè)功率，為提前優(yōu)化控制提供數(shù)據(jù)支撐。
      設(shè)備建模.png
      全局優(yōu)化
      適應(yīng)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(fù)荷預(yù)測(cè)
      動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間的空調(diào)負(fù)荷，帶入優(yōu)化算法提前給出控制策略，實(shí)現(xiàn)供需平衡。
      在線優(yōu)化
      以降低整體能耗為目標(biāo)，對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行全局尋優(yōu)，輸出最優(yōu)的運(yùn)行策略。
      策略推送
      支持運(yùn)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(jié)果和節(jié)能效益。
      全局優(yōu)化.png
      分析診斷
      運(yùn)行態(tài)勢(shì)
      可視化監(jiān)測(cè)中央空調(diào)運(yùn)行及用能態(tài)勢(shì)，為系統(tǒng)遠(yuǎn)程值守和節(jié)能運(yùn)維提供決策支持。
      能效分析
      對(duì)系統(tǒng)、冷機(jī)、冷凍泵、冷卻泵等能耗能效進(jìn)行綜合分析，識(shí)別低能效工況，優(yōu)化運(yùn)行策略。
      設(shè)備診斷
      對(duì)影響運(yùn)行或能效的關(guān)鍵要素進(jìn)行在線診斷，并通過通知消息等多種推送方式，提升設(shè)備可用性。
      數(shù)據(jù)分析.png
      
                            
      
                        
      
                    
      
                
            

      
        
      
            
      
            
        
      
  
        
        
      
            
      
            
      
                
      
  
      服務(wù)全國 500+ TOP企業(yè)
      

                
      
                
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                        
      
                            
                        
      
                    
                
      
            
      
        
      

         
      
            
      
                
      
                    
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