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鯨魚算法+智能聯控:某研究院空調用電量下降30%

發布時間: 2025-10-29  點擊次數: 28次
  某研究院坐落在蘇南某地,共有南中北三棟建筑,包含辦公樓、實驗室、員工宿舍,食堂等功能區。
 
  面對員工越來越多的新能源汽車充電需要,研究院新增了一批充電樁設備,雖然方便了員工,但造成研究院內用電量節節攀升,使得院內變壓器負荷越來越高,已經接近安全運行上限。
 
  這樣不但存在安全風險,還增加了用電成本。客戶要求安科瑞技術團隊找出切實可行的辦法,可以有效降低用電量,實現安全和節能雙保障。
 
  安科瑞技術團隊調研發現中央空調系統是院內的主要耗能設備,年用電量占比超過30%。設備操控粗放,不但缺乏運行監控平臺,而且空調使用浪費現象時有發生,如下班空調未關,溫度設定過低等。
 
  安科瑞技術團隊結合現有系統配置,提供了覆蓋中央空調系統冷熱源和末端風機盤管聯控的整體節能解決方案。
 
  在冷熱源,給6臺15kW空調水泵和地源水泵分別安裝變頻器;使用空調控制器以通訊的方式對接6臺變頻器和2臺88kW地源熱泵主機,可實現對二者的遠程控制。
 
  系統運行溫度、壓力等數據通過空調控制器采集并傳輸至Acrel-7000暖通空調節能優化平臺,通過使用人工智能負荷預測算法,預先調控空調泵和地源泵供水流量、主機設定溫度;
 
  使用鯨魚優化算法在保障舒適度的條件下,使系統運行電耗低。
 
  在南、中、北樓的供水支管分別安裝電動調節閥,平臺通過規則控制策略,
 
  在工作日上班時間,把南和北兩棟辦公樓的閥門打開,中間宿舍樓的閥門關閉;在休息日和下班時間,南、北樓的閥門關閉,中樓閥門全開。通過制冷需求的變化重新分配供冷流量,可以有效降低系統電耗。
 
  風機盤管實施時控和溫控策略,設定每日的8點-22點為面板運行開啟時段,設定溫度鎖定為26℃。超出允許范圍的命令不被執行。
 
  通過冷熱源的人工智能優化措施和末端浪費行為的有效控制,實現了系統用電量的大幅下降。
 
  平臺通過三種核算方式分別計量實際節電量
 
  第一種是根據GB/T 28750-2012《節能量測量和驗證技術通則》的驗證方法,直接比較法驗證。
 
  第二種是根據室外平均焓值進行對比計算。
 
  第三種是根據每日制冷量進行能效提升率反推節電量計算。
 
  整體節電率為30%,每日可節約用電量760kWh,運行一年左右即可收回成本。
 
  安科瑞暖通空調解決方案可覆蓋分體空調、中央空調和多聯機等類型空調系統,有效幫助用戶實現空調系統節能降本。
 




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