夏季空調(diào)需求激增，大型建筑、工業(yè)工廠、數(shù)據(jù)中心等設(shè)備集群場景的“降溫”壓力尤為突出；我國機房綜合能效比長期低位徘徊，常規(guī)冷凍機房群控系統(tǒng)積弊重重，導(dǎo)致“節(jié)能”愈發(fā)困難。炎炎夏日，同時破解“降溫”與“節(jié)能”難題實屬不易。

　　針對空調(diào)系統(tǒng)高能耗痛點，臺達(dá)依托多年行業(yè)積累與技術(shù)沉淀打造的AI空調(diào)群控解決方案，通過數(shù)據(jù)整理、建模與分析，形成多樣化功能應(yīng)用，結(jié)合大數(shù)據(jù)實時監(jiān)控關(guān)鍵指標(biāo)與設(shè)備狀態(tài)，既保障企業(yè)正常生產(chǎn)，又顯著提升管理效率，從根源破解這道“解暑又節(jié)能”的難題。

　　三大核心亮點

　　AI分析及預(yù)測

　　驅(qū)動智能控制

　　全局優(yōu)化，治標(biāo)更治本

　　打破局部視角，以整體空調(diào)系統(tǒng)（水側(cè)+風(fēng)側(cè)）為核心，基于物理規(guī)律構(gòu)建精準(zhǔn)模型，實現(xiàn)冷機性能精準(zhǔn)預(yù)測、動態(tài)辨識修正；

　　全鏈服務(wù)，能耗優(yōu)化無死角

　　從能耗監(jiān)測計量到系統(tǒng)診斷調(diào)試，實現(xiàn)24小時x 365天無間斷系統(tǒng)仿真，提供節(jié)能優(yōu)化、能耗監(jiān)測、系統(tǒng)診斷等全鏈條專業(yè)服務(wù)。

　　基于數(shù)據(jù)模型的AI控制算法

　　賦能精準(zhǔn)控制

　　圍繞BAS/FMCS設(shè)備，采集信號，結(jié)合設(shè)備特性與多源數(shù)據(jù)，依托算法內(nèi)核（專家系統(tǒng)、模式識別等算法），實現(xiàn)設(shè)備特性辨識、異常診斷，繼而實現(xiàn)智能控制，驅(qū)動設(shè)備高效穩(wěn)定運行。

　　負(fù)荷預(yù)測精準(zhǔn)

　　該算法可實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測，短期（日周級）預(yù)測誤差<3%，小時級預(yù)測誤差<6%，結(jié)合天氣、末端狀態(tài)、生產(chǎn)計劃等因子，實現(xiàn)開機組合、蓄冷規(guī)劃等超前優(yōu)化；

　　控制誤差嚴(yán)控

　　算法誤差小，通過數(shù)據(jù)嚴(yán)格清洗，將誤差控制在3%以內(nèi)，避免模型失效或精度不足。

　　從冷源側(cè)到負(fù)荷端的整體控制策略

　　全場景閉環(huán)控制

　　空調(diào)末端系統(tǒng)與制冷站聯(lián)合運行綜合節(jié)能控制由五大環(huán)節(jié)組成，每個環(huán)節(jié)均對應(yīng)各自的節(jié)能控制策略，以多元策略覆蓋全場景節(jié)能需求。

　　聯(lián)合運行控制：空調(diào)末端與制冷站聯(lián)動，覆蓋負(fù)荷預(yù)測、溫濕度設(shè)定、設(shè)備臺數(shù)優(yōu)化等全環(huán)節(jié)，提升系統(tǒng)能效；

　　分區(qū)恒溫恒濕控制：根據(jù)季節(jié)與負(fù)荷變化，優(yōu)化熱濕處理組合，平衡控制精度與能耗；

　　串級調(diào)節(jié)與變風(fēng)量控制：通過中間變量控制減少滯后，結(jié)合“最大送風(fēng)溫差”策略降低風(fēng)機能耗；

　　多區(qū)域冷量平衡控制：智能調(diào)節(jié)冷量分配，實現(xiàn)管網(wǎng)能量均衡，減少浪費。

　　四、重客戶價值

　　臺達(dá)AI空調(diào)群控系統(tǒng)秉持“智能替代經(jīng)驗、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、全局優(yōu)化局部”理念，節(jié)能效果突出：較人工經(jīng)驗控制提升30%，較常規(guī)暖通控制提升10%。并在成本、效率、質(zhì)量、降碳四大維度帶來顯著價值。

　　當(dāng)智能算法遇上空調(diào)系統(tǒng)，節(jié)能不再是難題，臺達(dá)AI空調(diào)群控解決方案，以科技之力，為管理增添新智慧，重塑空調(diào)系統(tǒng)未來。