《2024中國(guó)城鄉(xiāng)建設(shè)領(lǐng)域碳排放研究報(bào)告》顯示，我國(guó)建筑能耗高達(dá)全社會(huì)總能耗的44.7%，其中建筑運(yùn)行能耗占比22%。值得注意的是，空調(diào)系統(tǒng)能耗占建筑運(yùn)行能耗的50%，而制冷站能耗又占空調(diào)總能耗的80%，這使得中央空調(diào)節(jié)能成為建筑節(jié)能的關(guān)鍵突破口。
作為綠色建筑節(jié)能領(lǐng)域的先行者，達(dá)實(shí)憑借自主研發(fā)的AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)管控平臺(tái)和EMC007中央空調(diào)節(jié)能控制系統(tǒng)，結(jié)合AI預(yù)測(cè)、AI全局優(yōu)化算法及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，在建筑樓宇、醫(yī)療、軌道交通、數(shù)據(jù)中心等多個(gè)領(lǐng)域打造了眾多節(jié)能標(biāo)桿項(xiàng)目。
那么達(dá)實(shí)AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)管控平臺(tái)如何助力建筑節(jié)能減排？讓我們跟隨下文一探究竟~
依托達(dá)實(shí)AIoT平臺(tái)的算法引擎，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在線訓(xùn)練冷水機(jī)組、冷凍泵、冷卻泵和冷卻塔的功率模型，并預(yù)測(cè)未來30分鐘的冷負(fù)荷，以冷源系統(tǒng)COP最高為目標(biāo)全局尋優(yōu)最佳控制參數(shù)進(jìn)行控制，在常規(guī)冷源群控基礎(chǔ)上提升冷源系統(tǒng)COP 8%+。
全局優(yōu)化：適應(yīng)多種制冷系統(tǒng)，充分發(fā)揮制冷系統(tǒng)的能源效率；
分析診斷：監(jiān)測(cè)中央空調(diào)運(yùn)行及用能態(tài)勢(shì)，為節(jié)能運(yùn)維提供決策支持；
節(jié)能控制：人工智能算法節(jié)能控制模式，助力冷源自動(dòng)優(yōu)化運(yùn)行。
通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)接入各類能源表計(jì)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能源消耗情況，收集各類能源使用數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度、多層級(jí)的能耗數(shù)據(jù)模型，通過能耗統(tǒng)計(jì)、分析與診斷，為節(jié)能運(yùn)維提供決策支持，幫助用戶實(shí)現(xiàn)精細(xì)化能碳管理。
效率提高99％ ：一屏洞察園區(qū)整體能碳使用，管理決策有依據(jù)；
AI算法診斷：利用AI算法和大數(shù)據(jù)分析，自動(dòng)識(shí)別能耗異常；
能耗降低8%：多維度能源診斷算法，幫助物業(yè)診斷能源異常。
基于AI大模型構(gòu)建智慧園區(qū)AI智能體應(yīng)用
達(dá)實(shí)AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)管控平臺(tái)V7版本在原來算法引擎的基礎(chǔ)上擴(kuò)展AI大模型，大語言模型可以利用感知、執(zhí)行、檢索和推理等能力，最終打造AI助手，通過AI助手進(jìn)行問答、分析和控制。
公司員工可以通過達(dá)實(shí)大廈APP新增的AI助手模塊，與之互動(dòng)。AI助手可以查詢并給到能耗情況和節(jié)能建議，它會(huì)先拆解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，了解需要查詢電表數(shù)據(jù)，并做能耗分項(xiàng)，對(duì)節(jié)能建議是重點(diǎn)分析能耗較高的電表及相關(guān)設(shè)備。平臺(tái)降低了數(shù)據(jù)分析門檻，使非專業(yè)人員也能輕松洞察數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息。