Технология искусственного интеллекта ИИ является важной движущей силой новой индустриализации. С постепенным внедрением технологий искусственного интеллекта в промышленную сферу процесс промышленной цифровизации вступил в новую стадию: интеграция технологий искусственного интеллекта и отраслевых знаний приведет к значительному повышению производительности и эффективности. В промышленной сфере, интегрируя передовые технологии, такие как искусственный интеллект, большие языковые модели и машинное обучение, с опытом промышленной автоматизации, предприятия могут достичь высокоинтеллектуальной промышленной автоматизации в таких измерениях, как прогнозирование качества и производительности, профилактическое обслуживание и взаимодействие человека и машины. сотрудничество.
В настоящее время Schneider Electric применяет технологию искусственного интеллекта в конкретных сценариях управления энергопотреблением и промышленной автоматизации, помогая пользователям ускорить энергосбережение, сокращение выбросов углекислого газа и интеллектуальную работу. Schneider Electric предлагает широкий спектр услуг: от прогнозирования производственного графика, управления оборудованием водяного охлаждения, такого как насосы и преобразователи частоты, оптимизации процесса фильтрации пива, оптимизации процесса покраски автомобилей до сценариев энергосбережения оборудования HVAC, такого как холодильное оборудование и воздушные компрессоры. расширение прав и возможностей пользователей с помощью технологии искусственного интеллекта.
Далее давайте возьмем в качестве примера сценарий холодильной станции HVAC, чтобы увидеть, как технология искусственного интеллекта может принести пользу.
План оптимизации искусственного интеллекта для холодильной станции HVAC, помогающий пользователям добиться оптимального управления и интеллектуального энергосбережения.
Системы HVAC могут контролировать температуру и влажность воздуха и играют решающую роль в таких областях и отраслях, как фармацевтика, электроника, критически важные объекты и центры обработки данных. Холодильная станция кондиционирования воздуха, являющаяся источником холода в системе кондиционирования воздуха, берет на себя задачу обеспечения системы кондиционирования охлажденной водой. Низкоуглеродная и стабильная работа холодильных станций связана с энергосбережением всей системы кондиционирования и общей энергоэффективностью пользователей.
Традиционно предприятия обычно используют метод ПИД-регулирования для одноконтурного регулирования с обратной связью, который во многом зависит от опыта операторов на месте. Из-за того, что система управления ориентирована на один контур, каждая система регулируется изолированно, не имея возможности оптимизировать всю систему и прогнозировать нагрузку холодильной станции, что не обеспечивает ни максимальной эффективности охлаждения, ни обеспечения безопасной и стабильной работы. В связи с этим решение интеллектуальной холодильной станции от Schneider Electric сочетает в себе алгоритмы моделирования искусственного интеллекта и анализа данных для создания интеллектуального «мозга» на уровне системы, прогнозирования общей нагрузки и энергопотребления системы, поиска методов глобальной оптимизации управления и использования проверенных модель системы, чтобы найти наилучшую точку эффективности для работы компьютерного зала в режиме реального времени. Уровень энергосбережения может быть увеличен более чем на 10% по сравнению с традиционными методами энергосбережения.
В то же время интеллектуальное решение для холодильной станции сочетает в себе технологию искусственного интеллекта с ПИД-управлением, обеспечивая эффективную безопасность и обнаружение неисправностей системы, не затрагивая существующее ПИД-управление, гарантируя нормальную работу системы и повышая эффективность работы персонала более чем на 50%. достижение эффективной работы оператора, безопасной и стабильной работы оборудования. В частности, этот план позволит добиться оптимизации системы в следующие четыре этапа:
1. Моделирование и сбор данных. Путем моделирования и визуализации системы холодильной станции собираются и очищаются данные об окружающей среде, данные о работе системы в реальном времени и за прошлые периоды, а также данные активного тестирования, чтобы обеспечить точность и полноту данных, обеспечивая поддержку данных для энергетики. анализ потребления.
2. Точное прогнозирование: использование моделей алгоритмов искусственного интеллекта, таких как автоматизированные механизмы машинного обучения AutoML, для обработки и расчета различных данных, достижения минутного прогнозирования загрузки холодильной установки/станции и помощи предприятиям точно контролировать спрос на энергию.
3. Решение для оптимизации. На основе структуры механизма и технологии глубокого обучения создайте модель прогнозирования производительности на уровне устройства, чтобы помочь предприятиям в активном прогнозировании и оптимизации.
4. Вывод стратегии. Путем расчета и сравнения десятков тысяч комбинаций параметров управления при одной и той же нагрузке найдите комбинацию параметров управления с наименьшим энергопотреблением системы и выведите оптимальную стратегию управления для предприятия.
В настоящее время алгоритм интеллектуальной холодильной станции Schneider Electric успешно применяется во многих отраслях, таких как коммерческие здания, центры обработки данных, производство полупроводников и автомобилей. В проекте оптимизации энергосбережения HVAC в центре обработки данных в определенном банке интеллектуальное решение для холодильной станции Schneider Electric оптимизирует локальную холодильную установку, регулирует частоту водяного насоса в зависимости от разницы температур, регулирует температуру подачи воды и заданное значение разницы температур подаваемой и обратной воды в зависимости от нагрузки и обеспечивает стратегии оптимизации управления холодильной установкой в трех сценариях: безопасный режим, режим низкой мощности и режим высокой мощности. После одной недели реализации стратегии оптимизации расчетный эффект показывает, что номинальная производительность рабочего режима (COP) холодильной установки в центре обработки данных увеличилась почти на 20%, а среднее энергопотребление снизилось на 16,4%.
Быстрое развитие и внедрение технологий искусственного интеллекта, основанное на сценарных приложениях с целью повышения качества и эффективности, а также постоянной оптимизации, принесло беспрецедентную мудрость и силу промышленному развитию. Согласно данным приложений, полученных на собственных заводах Schneider Electric и десятках ведущих клиентов отрасли, решения на основе технологии искусственного интеллекта могут помочь пользователям добиться ежегодного снижения энергопотребления на 5 % -10 % и повышения эффективности на 3 % -5 %.
Являясь мировым лидером в области промышленных технологий, Schneider Electric стремится постоянно расширять возможности цифровой трансформации различных отраслей путем интеграции передовых технологий, таких как искусственный интеллект. 6 июня Schneider Electric собирается провести Инновационный саммит 2024 года на тему «Двойной двигатель движется вперед, появляется цифровой интеллект». На месте будет проведен круглый стол на тему «ИИ, ускоряющий цифровую трансформацию и переход к новой эре интеллекта», на котором будут продемонстрированы более инновационные технологии и успешные практики для промышленного и энергетического секторов, а также оказана помощь промышленности в ускорении перехода к эффективному и устойчивому развитию. будущее! Следите за обновлениями.