La tecnologia dell’intelligenza artificiale basata sull’intelligenza artificiale è un’importante forza trainante per la nuova industrializzazione. Con la graduale implementazione della tecnologia AI in campo industriale, il processo di digitalizzazione industriale è entrato in una nuova fase: l’integrazione della tecnologia AI e della conoscenza del settore comporterà un grande miglioramento della produttività e dell’efficienza. Nel campo industriale, integrando tecnologie all'avanguardia come l'intelligenza artificiale, i modelli linguistici di grandi dimensioni e l'apprendimento automatico con competenze nell'automazione industriale, le aziende possono ottenere un'automazione industriale altamente intelligente da dimensioni quali la previsione della qualità e della produzione, la manutenzione predittiva e l'interazione uomo-macchina. collaborazione.
Al momento, Schneider Electric ha applicato la tecnologia AI a scenari specifici nella gestione dell’energia e nell’automazione industriale, aiutando gli utenti ad accelerare il risparmio energetico, la riduzione delle emissioni di carbonio e il funzionamento intelligente. Dalla previsione della pianificazione della produzione, al controllo delle apparecchiature di raffreddamento dell'acqua come pompe e convertitori di frequenza, all'ottimizzazione del processo di filtrazione della birra, all'ottimizzazione del processo di verniciatura automobilistica, fino agli scenari di risparmio energetico delle apparecchiature HVAC come la refrigerazione e i compressori d'aria, Schneider Electric può essere visto dare potere agli utenti attraverso la tecnologia AI.
Successivamente, prendiamo come esempio lo scenario della stazione frigorifera HVAC per vedere come la tecnologia AI può apportare valore.
Piano di ottimizzazione dell'intelligenza artificiale per la stazione frigorifera HVAC, che aiuta gli utenti a ottenere un controllo ottimizzato e un risparmio energetico intelligente
I sistemi HVAC possono controllare la temperatura e l'umidità dell'aria e svolgere un ruolo cruciale in campi e industrie come quello farmaceutico, elettronico, strutture per missioni critiche e data center. La stazione di refrigerazione dell'aria condizionata, in quanto parte della fonte fredda dell'impianto di climatizzazione, ha il compito di fornire acqua refrigerata per l'impianto di climatizzazione. Il funzionamento stabile e a basse emissioni di carbonio delle centrali frigorifere è legato al risparmio energetico dell’intero sistema di climatizzazione e all’efficienza energetica complessiva degli utenti.
Tradizionalmente, le aziende utilizzano solitamente il metodo di controllo PID per il controllo a circuito chiuso a circuito singolo, che si basa fortemente sull'esperienza degli operatori in loco. A causa del sistema di controllo mirato a un singolo circuito, ogni sistema è regolato in modo isolato, mancando la capacità di ottimizzare l'intero sistema e prevedere il carico della stazione di refrigerazione, che non raggiunge la massima efficienza di refrigerazione né garantisce un funzionamento sicuro e stabile. A questo proposito, la soluzione di stazione del freddo intelligente di Schneider Electric combina algoritmi di modellazione AI e analisi dei dati per costruire un "cervello" intelligente a livello di sistema, prevedere il carico complessivo e il consumo energetico del sistema, trovare metodi di controllo di ottimizzazione globale e utilizzare i metodi verificati modello di sistema per trovare il miglior punto di efficienza per il funzionamento della sala computer in tempo reale. Il tasso di risparmio energetico può essere aumentato di oltre il 10% rispetto ai tradizionali metodi di risparmio energetico.
Allo stesso tempo, la soluzione intelligente della stazione di refrigerazione combina la tecnologia AI con il controllo PID, fornendo sicurezza efficace e rilevamento dei guasti per il sistema senza influenzare il controllo PID esistente, garantendo il normale funzionamento del sistema e apportando un miglioramento di oltre il 50% nell'efficienza del personale, ottenere un servizio efficiente da parte dell'operatore e un funzionamento sicuro e stabile dell'attrezzatura. Nello specifico, questo piano consentirà di ottimizzare il sistema nelle seguenti quattro fasi:
1. Modellazione e raccolta dati: modellando e visualizzando il sistema della stazione frigorifera, i dati ambientali, i dati operativi del sistema in tempo reale e storici e i dati dei test attivi vengono raccolti e puliti per garantire l'accuratezza e la completezza dei dati, fornendo supporto dati per l'energia analisi dei consumi.
2. Previsione accurata: utilizzo di modelli di algoritmi AI come i motori di machine learning automatizzati AutoML per elaborare e calcolare vari dati, ottenendo una previsione a livello minuto del carico dell'unità/stazione di refrigerazione e aiutando le aziende a controllare accuratamente la domanda di energia.
3. Soluzione di ottimizzazione: sulla base del quadro del meccanismo e della tecnologia di deep learning, stabilire un modello di previsione delle prestazioni a livello di dispositivo per assistere le aziende nella previsione e ottimizzazione attive.
4. Risultati della strategia: calcolando e confrontando decine di migliaia di combinazioni di parametri di controllo sotto lo stesso carico, trovare la combinazione di parametri di controllo con il consumo energetico del sistema più basso e produrre la strategia di controllo ottimale per l'azienda.
Al momento, l'algoritmo intelligente della stazione fredda di Schneider Electric è stato applicato con successo in molti settori come edifici commerciali, data center, semiconduttori e automobili. Nel progetto di ottimizzazione del risparmio energetico HVAC di un data center di una determinata banca, la soluzione di stazione del freddo intelligente di Schneider Electric ottimizza l'unità di refrigerazione in loco, regola il controllo della frequenza della pompa dell'acqua in base alla differenza di temperatura, regola la temperatura di fornitura dell'acqua e il valore impostato della differenza di temperatura dell'acqua di mandata e di ritorno in base alla domanda di carico e fornisce strategie di controllo di ottimizzazione per l'unità refrigeratore in tre scenari: modalità sicura, modalità prestazioni a basso consumo e modalità prestazioni ad alta potenza. Dopo una settimana di implementazione della strategia di ottimizzazione, l'effetto stimato mostra che le prestazioni delle condizioni operative nominali (COP) dell'unità di refrigerazione nel data center sono aumentate di quasi il 20% e il consumo energetico medio è diminuito del 16,4%.
Spinto da applicazioni di scenario, con l’obiettivo di migliorare la qualità, l’efficienza e l’ottimizzazione continua, il rapido sviluppo e l’iterazione della tecnologia AI hanno portato saggezza e forza senza precedenti allo sviluppo industriale. Secondo i dati applicativi degli stabilimenti di Schneider Electric e di decine di clienti leader del settore, le soluzioni basate sulla tecnologia AI possono aiutare gli utenti a ottenere riduzioni annuali del consumo energetico del 5% -10% e miglioramenti dell'efficienza del 3% -5 %.
In qualità di leader globale nella tecnologia industriale, Schneider Electric è impegnata a potenziare continuamente la trasformazione digitale di vari settori integrando tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale. Il 6 giugno, Schneider Electric si appresta a tenere l'Innovation Summit 2024 con il tema "Dual Engine Moving Forward, Digital Intelligence Emerging". Sul posto si terrà una tavola rotonda sul tema "L'intelligenza artificiale accelera la trasformazione digitale e si muove verso una nuova era di intelligenza", che presenterà le tecnologie più innovative e le pratiche di successo per i settori industriale ed energetico e aiuterà l'industria ad accelerare verso un'economia efficiente e sostenibile. futuro! Rimani sintonizzato.