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CSOC-智慧冷源

通过大数据、人工智能和机器学习等技术，按照系统“按需供冷，全局寻优”的原则，对中央空调冷源系统进行AI全局优化控制，实现冷源系统高效运行。
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产品架构

产品架构.png

产品特性

图片1.png  设备建模

优选的冷水机组、水泵、冷却塔数学模型，准确反应设备的运行工况

图片2.png  在线学习

模型在线训练和学习，持续优化和更新设备模型，更好适配工况

图片3.png  负荷预测

动态预测未来一段时间的空调负荷，提前介入控制实现供需平衡

图片4.png  全局优化

全局能效优化，中央空调冷源系统COP能效提升5%~15%

产品功能

设备建模

建立设备模型，精准反应设备的运行机理，为节能控制提供数据支撑。

模型构建

提供丰富的设备模型库，包括冷源主机、水泵、冷却塔等设备机理模型，绑定数据即可快速使用。

在线学习

设备模型在线迭代训练和学习，不断优化不同工况下的模型精度。

功率预测

监测设备实时运行参数，通过使用设备模型预测功率，为提前优化控制提供数据支撑。
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全局优化

适应不同形式的制冷系统，通过全局优化控制，充分发挥制冷系统的能源效率。

负荷预测

动态预测未来一段时间的空调负荷，带入优化算法提前给出控制策略，实现供需平衡。

在线优化

以降低整体能耗为目标，对中央空调系统进行全局寻优，输出最优的运行策略。

策略推送

支持运行策略的多种推送方式，包括直接下发给冷源子系统、通知消息等，系统可视化呈现执行结果和节能效益。
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分析诊断

运行态势

可视化监测中央空调运行及用能态势，为系统远程值守和节能运维提供决策支持。

能效分析

对系统、冷机、冷冻泵、冷却泵等能耗能效进行综合分析，识别低能效工况，优化运行策略。

设备诊断

对影响运行或能效的关键要素进行在线诊断，并通过通知消息等多种推送方式，提升设备可用性。
数据分析.png

典型案例

达实大厦

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苏州地铁3号线

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苏州地铁5号线

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