以夏季高樓的大廈為例,其中央空調的能耗就常常占總的用電量的30%以上,而如何讓“大馬拉小車”的這類空調系統(tǒng)更“省心”就成了一大難題,而近年來中央空調的群控系統(tǒng)就憑借其對各個空調的智能的調控能力就成為節(jié)能領域的“優(yōu)等生”。依托于對中央空調能耗管理模式的技術性革新,萬林科技的空調集中管理控制系統(tǒng)就以其獨特的特點的代表了這一類的典型典范。
然而,傳統(tǒng)的中央空調的最大的節(jié)能痛點就埋藏在了其“按需分配”的粗放式的管理機制中——無論室內的使用人數(shù)有多少,主機都始終以滿負荷的狀態(tài)運行,造成了大量的能源的浪費。空調集中管理控制系統(tǒng),近乎每臺的空調都如同被賦予了“智能的大腦”般,通過對各個區(qū)域的廣泛的傳感器的網(wǎng)絡的部署,對室內的溫度、濕度、CO?的濃度甚至人員的密度等20余項的環(huán)境的數(shù)據(jù)都能實時的采集,形成了對室內的環(huán)境的“大氣的”“全面的”“多維的”“動態(tài)的”“高精度”的監(jiān)測和控制。
采用先進的AI自學習算法,高效分析數(shù)據(jù),動態(tài)調節(jié)冷熱源輸出功率,最大化提升整體能效比。根據(jù)人流變化,調節(jié)空調轉速和制冷量,降低整棟樓能耗。如人流減少時,系統(tǒng)自動降低新風機轉速和相鄰區(qū)域制冷量,避免空轉耗能。依托按需供能模式,能源消耗顯著降低。經(jīng)實踐驗證,該模式可使能耗減少幅度達25% - 40%,實現(xiàn)了能源的高效利用與優(yōu)化配置。百度學術和萬林科技的相關研究提到動態(tài)參數(shù)優(yōu)化算法,實現(xiàn)空調能耗精準控制。
單臺空調的節(jié)能是基礎,但多臺設備的協(xié)同調控才是群控系統(tǒng)的核心優(yōu)勢。萬林科技的空調集中管理控制系統(tǒng)打破傳統(tǒng)“各自為戰(zhàn)”的模式,將主機、風機、閥門、末端設備(如風機盤管)串聯(lián)成“節(jié)能聯(lián)盟”。
依托工業(yè)級有線無線混合組網(wǎng)技術,系統(tǒng)內各設備實現(xiàn)毫秒級高效信息同步。當檢測到末端設備負載過低時,系統(tǒng)智能切換至低能耗備用機組,避免高功率主機空轉;夜間低峰期自動調減非核心區(qū)冷凍水流量,并將余熱回收儲存以供日間高峰使用。這種動態(tài)協(xié)同機制既減少了設備頻繁啟停的能耗損失,又顯著延長設備壽命——數(shù)據(jù)顯示,萬林系統(tǒng)設備故障率較傳統(tǒng)模式降低30%,維護成本同步下降。
但讓我們把節(jié)能的工作從簡單的“拍腦袋”式的粗略的估計中抽出來,通過對相關的數(shù)據(jù)的精細的分析和運營的把關,才能真正的將節(jié)能的工作做的更細更準更實。萬林科技的空調集中管理控制系統(tǒng)內置了強大的歷史數(shù)據(jù)存儲與分析模塊,可存儲10年以上的運行數(shù)據(jù),涵蓋溫度波動曲線、設備能耗趨勢、極端天氣下的系統(tǒng)響應等細節(jié)。
憑借對大數(shù)據(jù)的深入分析,我們便能揭開其“隱性能耗的黑洞”:如某臺風機在非高峰時段仍以70%的高功率不斷的地工作著,或某區(qū)域的溫濕度的調節(jié)存在“過冷過熱”這樣的現(xiàn)象等等。依托于對這些數(shù)據(jù)的精細優(yōu)化,我們便可為運維的決策提供相應的指導性建議,如將傳統(tǒng)的“固定溫度的設定”巧妙地改為“隨時段的動態(tài)設定(白天設定多少℃、晚上設定多少℃),又或對老化的設備提前進行更換等,均可從根本上提高了機器的利用效率,降低了機器的故障率,延長了機器的使用年限。借助這種“數(shù)據(jù)的反哺”之機,萬林系統(tǒng)的節(jié)能方案也就由此更進一步地體現(xiàn)了對實際的需求的深入的理解,從而真正地“用數(shù)據(jù)說話,靠科學的節(jié)能”推動了節(jié)能的落地。
采用將動態(tài)的調度手段、設備的協(xié)同作用以及對數(shù)據(jù)的深度挖掘等技術的巧奪天工手段,萬林科技的空調集中管理的控制系統(tǒng)最終也用技術的方式破解了中央空調的三大難題:節(jié)能、智能、安全。它不僅是“節(jié)能工具”,更是建筑能源管理的“智能中樞”——通過讓空調系統(tǒng)“會思考、能配合、善學習”,為綠色建筑轉型提供了可復制的樣本。未來,隨著物聯(lián)網(wǎng)、AI技術的進一步融合,萬林科技將繼續(xù)推動群控系統(tǒng)向更智能、更高效的方向發(fā)展,讓更多建筑用上“會省錢”的空調。