暖通空調系統

　　是創造室內舒適環境的重要保障，因而被廣泛應用。

　　為此，這些系統普遍配備了自控方案，旨在實現系統監測、設備啟停連鎖控制等日常運行管理功能。然而問題依舊凸出：

　　何以解憂 唯有AI

　　人工經驗控制

　　老暖通工程師根據經手動調節各個部件，實現局部節能控制優化，但不能夠實時連續優化。

　　常規暖通和控制原理群控

　　利用暖通經典控制原理，實現整站自動控制以及優化，但是有時間滯后性。

　　AI輔助優化控制

　　通過AI實現負荷及能耗預測并進行全系統整體尋優控制，控制精準節能效果好。

　　臺達暖通空調AI群控方案

　　#01

　　精益化控制 一站式能效管理

　　01 數據挖掘

　　暖通空調系統中，眾多傳感器(如溫濕度、壓力等)在運行中產生的龐大數據，隱藏著系統運行狀態的寶貴信息。

　　臺達AI神經元群控模型具備強大的數據挖掘能力，能夠在多維度的數據中精確識別出影響系統能效的關鍵因素，從而精準診斷并解決能效問題。

　　02 趨勢預測

　　鑒于暖通空調系統具有顯著的熱慣性以及運行特性受多種因素影響的特性，

　　臺達AI神經元群控模型結合實時數據和歷史數據，推斷系統未來數小時乃至數天的運行特性?；诖?，系統能夠提前調整控制策略，有效避免冷熱供應過剩帶來的能耗浪費和室內舒適度下降。

　　03 全局優化

　　基于這些前瞻性的預測結果，結合歷史運行參數，臺達AI神經元群控模型憑借智能自適應尋優策略，對系統運行參數(如主機供水溫度、主機開啟臺數等)進行自動化、智能化的優化控制，確保各區域合適溫度，且全程無需人工干預。

　　#02

　　節能效果立竿見影

　　#03

　　簡化運維提升效率

　　控制精度高

　　實現分級別的實時調控，更精確、更科學、更高效。

　　舒適度高

　　可按各區域環境要求實現精準控制，滿足環境舒適性要求。

　　系統操作簡單

　　功能配置模塊化，管理便捷操作易上手。

　　全自動運行

　　程序自動運行，自動診斷告警，減少運維工作量。

　　通過數據采集、傳輸、控制、AI 算法策略等暖通系統各鏈路的節能優化，臺達暖通空調AI群控方案從系統管理與整體運營的角度，改變暖通系統目前亟待解決的“高耗能與高浪費”等一系列問題，最終實現降本增效。