icon现状分析:空调节能现状与节能优化挑战icon
icon总体方案:基于云计算+AI算法实现水冷/冰蓄冷空调节能智能控制策略icon
icon方案落地形态:控制范围与改造范围icon
icon暖通空调不同技术类型对比:智控服务可实现二次节能8~15%icon
阿里云空调智控服务可让已完成节能改造的空调群控系统通过云智能控制策略再实现优化节能效果约8%-15%

 

日常操作事项
人工运行/传统群控系统
阿里云空调智控服务 说明
冷机开关机时间
一般分不同季节固定时间开启,如夏季9:00,
过渡季9:30
根据室内温度变化趋势,动态调节开机时间,更加精准
的开机时间,如可预测9:43开机
 
冷机开启台数
根据冷机负载率确定开启台数,且切换时间有
一定的随意性
根据室内实际供冷需求精确计算开启台数与切换时间,
更加准确的冷机匹配
 
冷机出水温度设定
不同季节不同范围,如夏季7~8℃,过渡季
8~10℃
按室内温度和空调系统全局能效动态调节设定温度,可
提供更加精准的设定温度,如可推送9.1℃的设定温度
 
冷冻泵频率设定
按照固定冷冻水供回水压差/温差PID控制
按室内温度和空调系统全局能效动态调节水泵频率或压
差/温差设定值,使整个系统在最经济的运行状态
 
过渡季节运行调节
开冷机供冷还是免费冷供冷,新风系统开启时
间和新风量大小,完全靠运维工程师经验
系统自动计算两类方式的能耗,选择最优方案推送策略,
同时最大限度利用室外新风自然冷却,过渡季节能量更
 
室内环境温度
温度波动范围较大,范围在±2℃之间
根据室内温度动态调整冷站运行,控制温度在±0.5℃之
间,温度控制更加稳定,减少过度供冷
 
icon方案价值效果icon
提高能效
通过空调节能改造可提升企业整 体能效水平,降低碳排放水平; 例如:某项目装机容量3000 ton,冷站综合COP4.6,节能率21%,节省运行费用31万元/年;当年回收冷站改造投资。
降低综合成本
1、降低企业用能成本, 空调能 耗降低约10%,降低用能成本约 10%; 2、可降低专业运行工程师准入门槛,智能控制后可替换为普通 技工进而降低人力成本约5万/年每人。
 
 
降低管理成本
通过AI智能控制策略下发与BAS协同反控,可减少人工干预,提升效率,减少人工带来的不准确和工时人力投入的同时也间接降低了人员管理成本。
 
提升用户满意度
结合环境温度采集和预测性的控制策略,让建筑内人员感受到更 舒适、宜人的环境,提升用户满意度。
icon方案优势icon
轻量化使用简单
云端计算: 通过云端计算实现高效数据处理和建模,并以标准接口对接楼宇已有系统,降低运算和实施成本。本地部署:增加一次性设备投入成本,需要不断管理服务器等运行和运维维护,带来格外工作量,同时数据和运行可靠性降低。
 
减少后续优化成本
实时策略更新:算法模型根据历史数据和当前数据持续迭代、持续优化,自学习算法模型不断进化,持续输出最优解本地部署:部署后算法和模型本身不在更新迭代,只能依靠数据进行训练,时间 一久,难以适应不断出现的新情况,效果降低。
 
 
技术领先
全局优化:人工智能深度学习加持,通过数据模型与机理模 型相结合的方式,实现复杂动态系统的准确建模,采用全局寻优等多种智能控制策略。单点优化:节能控制措施仅考虑 “单点节能”,即仅考虑某个设备的运行效率,而忽视各个设备之间的 耦合关系,整体效能难以提升。
交付快
线上+线下:云端部署,标准化对接,现场poc后可快速部署, 数据上云,预计交付周期2-3个月;本地部署:设备到货、服务器安装、本地部署调试,优化排查还需要数据导出或远程链接,效果低,预计完成周期4个月及以上。
icon附:方案核心功能1: 采集控制层-数据采集与反向控制示意图icon

环境和运行数据采集到云端大脑,生成智能控制策略或优化控制参数下发到工控机,写入HVAC系统的控制器中并基于设备 控制逻辑去控制响应的HVAC设备,控制后形成新的实时运行数据,再上传到云端,形成数据回路,支撑持续寻优控制策略计算。

icon附:方案核心功能2: 云端智能层-核心策略算法icon

智控算法旨在追求两个平衡:一是供需平衡,即对制冷/制热需求与供冷/供热输出的最佳匹配,避免供大于求的情况导致的额 外能耗;二是制冷/制热输出与能耗的最佳匹配,即从系统的角度出发,综合考虑各设备的协同作用,提升系统能效运行。

icon附:方案核心功能3: 云端智能层-负荷预测模型支撑能源调度管理和能耗优化icon

空调负荷预测引擎通过大数据建模的方式对空调系统负荷进行预测,以 5~30分钟为单位进行分时预测,预测值可被空调系统运行策略优化、节能评估等业务场景使用。

icon附:方案核心功能3: 应用层-可视化运行监控、效果分析icon

 

1)节能策略管理
提供策略生成, 参数配置、控制规则配置等便捷配置管理能力
(3)运行监测管理
提供各类数据采集、和设备状态的监测、诊断服务
 
 
(2)节能效果监测分析
空调系统的分项节能效果分析,能耗强度和效果偏差分析等能力
(4)碳减排管理
针对空调优化的碳减排核算和在线核证等服务
icon附: 增购服务推荐-满足建筑能耗、碳排、购电管理与节能服务的
一体化协同管理icon
(1)能耗宝-碳盘查
帮助企业/建筑快速盘查清楚碳排放量和排放结构等现状;
(3)能耗宝-能耗监测
为企业/建筑提供能耗强度等指标监控、能效水平分析等;
 
 
(2)能耗宝-碳排监测
为企业/建筑提供碳排放指标监控、实时核算、碳排分析能力;
(4)用电宝
为企业/建筑提供用能指标分析,购电策略、服务等能力;
icon方案适用范围:暖通空调AI深度节能方案主要适用场景icon

方案适用:空调类型-配备了水冷/冰蓄冷空调机组的工业企业、商业建筑、办公楼宇 综合能源站、大型公共建筑等。

icon方案应用案例:阿里巴巴园区空调节能优化改造icon
西溪园区

园区概况:总建筑面积42.38万平米,其中地上面积约33万平米,地下 面积约9万平米。主要由9幢单体建筑与2幢停车楼组成。自2013年投 入使用,目前常驻人口2.3万。 改造内容:改造过程中加装一部分外夹式超声波热量表和采集网关; 配套暖通节能智能控制算法。 实现效果:夏季节能率约12%,冬季节能率约8%(在西溪园区已经具 备群控系统基础上)

云谷园区

园区概况:总占地面积19.8万平方米,总建筑面积44.96万平米,包 括员工办公区、食堂、活动室、大报告厅等。两地块分别设置能源中 心,冷源由电制冷冷水机组提供,热源由燃气真空热水锅炉提供。 改造内容:配套暖通节能智能控制算法。

深圳园区

园区概况:总建筑面积12.43万平方米,包含两个地块、4栋塔楼,地 下3层,地上最高17层,是集商业、办公、研发、运用为一体的综合 楼。采用冰蓄冷空调系统,末端采用变风量系统,冬季不供暖。 改造内容:改造过程中加装一部分室内传感器、电能表、电动开关阀 和采集网关,配套空调节能智能控制算法。

icon方案应用案例:阿里巴巴园区空调节能优化改造icon

将三套独立的空调控制系统进行集成,打通空调系统的前后端,实现了中央空调 系统根据气象变化、室内环境温度、人流变化等因素全自动、智能化运行,自动计算开 关机时间,通过变冷冻水出水温度,冷冻水泵变压差控制,自动加减机等多重控制手段, 保证楼内环境温度在工作时间达到设定温度,从而达到中央空调整体节能。

icon方案应用案例:红旗工厂涂装车间空调节能改造icon

涂装是整车制造很重要的工序和生产环节,涂装能耗在整车生产过程中占比最大,能源费用占比在70%以上。喷漆室又是汽车车身涂装车间能耗最大的设备,占涂装车间总能耗的50%左右,其中空调能耗又占到40%。改造后空调能耗降低约5%以上。

涂装车间APC智能控制节能效益
1)减员增效:提升自动化水平,减少管理人员劳动强度,同时对其运行经验要求较低,生产安全系数更高;
2)提高喷漆质量:增强抗干扰能力,使被控变量(温湿度)更加平稳,保障高品质喷漆工艺;
3)节能降耗:在满足温湿度要求的前提下优先采用能耗低的方式处理,同时通过优化操作变量做到卡边控制,降低空调系统、烘干系统的能耗;
4)延长设备寿命:对操纵变量的控制更加平稳,有效延长使用寿命。
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