지능형 냉간 생산 : Karlsruhe Stadtwerke의 응용 AI 및 디지털 쌍둥이의 예

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게시 : 2025 년 5 월 6 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 6 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein

지능형 냉간 생산 : Karlsruhe Stadtwerke의 응용 AI 및 디지털 쌍둥이의 예

Intelligent Cold Production : Stadtwerke Karlsruhe의 응용 AI 및 디지털 쌍둥이의 예 - 그림 : Facor4Solutions gmbh

디지털 정밀도를 통한 에너지 효율 : 정원 카레의 스마트 냉기 공급

Stadtwerke Karlsruhe : 도시 냉간 공급을위한 지능형 시스템

기후 변화와 에너지 비용 증가에서 에너지를보다 효율적으로 사용해야 할 필요성은 점점 더 중요 해지고 있습니다. 이는 난방 및 전원 공급 장치뿐만 아니라 냉 생산 지역에도 적용되며, 이는 현대적이고 밀도가 높아진 도시 지역 및 데이터 센터 또는 의료 시설과 같은 전문 애플리케이션에 특히 없어서는 안됩니다. Stadtwerke Karlsruhe와 같은 도시 에너지 공급 업체는 여기에 특별한 책임이 있습니다. 공급 보안을 보장 할뿐만 아니라 운영 비용을 줄이고 동시에 지속 가능성에 기여하는 혁신적인 방법을 찾아야합니다. 이것이 어떻게 달성 될 수 있는지에 대한 인상적인 예는 고급 디지털 기술의 도움으로 Karlsruhe의 Garden Carée 지역의 냉간 생산 최적화입니다.

약 1,100 명의 직원을 보유한 지방 자치 단체 인 Stadtwerke Karlsruhe는 전기, 천연 가스, 지구 난방 및 식수와 같은 필수 에너지를 가진이 지역에서 40 만 명 이상의 사람들을 안정적으로 공급합니다. 이 광범위한 작업의 일부에는 정원 카레의 냉장 공급 시스템과 같은 대형 부동산 단지를위한 복잡한 에너지 시스템의 운영 및 유지 보수도 포함됩니다. 이 지역은 다기능 건물 단지로, 아파트, 사무실 공간, 의료 관행, 상점 라인, 레스토랑 및 중요한 데이터 센터가 혼합되어 있습니다. 중단 -무료 및 요구 -기반 냉 공급은 모든 장치의 원활한 작동에 매우 중요합니다.

정원 카레의 기존 냉장 시스템은 결코 간단하지 않습니다. 다양한 기술을 결합하여 가장 유연하고 잠재적으로 에너지 효율적인 공급을 가능하게합니다. 중심은 3 개의 흡수 흉부 기계로 고가의 전기로 작동 할 수 없지만 환경 친화적 인 지구 가열 또는 인근 정유소에서 유약을 제공한다는 이점을 제공합니다. 이 시스템은 기존의 압축 콜드 머신으로 보충되어 두 명의 포괄적 인 콜드 머신이 보충됩니다. 두 명의 포괄적 인 콜드 맨 콜드 머신은 높은 콜드 또는 특정 작동 조건에서 사용됩니다.

Karlsruhe Municipal Utility Company는 다른 생산자의 조합을 통해 추위 및 외부 온도에 유연하게 반응하는 원칙에도 불구하고 일반적인 도전에 직면했습니다. 전체 시스템의 실제 에너지 소비와 개별 구성 요소의 상호 작용에 대한 상세한 투명성이 부족했습니다. 지능형 솔루션이 도입되기 전에 효율성에 대한 통찰력은 본질적으로 연간 대차 대조표로 제한되었습니다. 연말에 당신은 얼마나 많은 메가 와트 시간의 추위가 생산되었는지, 그리고 전기와 지구 난방이 얼마나 많은지 알 수있었습니다. 그러나, 몇시에 사용 된 구성 요소와 이것이 생성 된 감기에 대한 최적의 비율인지에 대한 상세한 분석은 불가능했습니다. 이 상태는 대상 최적화의 잠재력이 크게 숨겨져 있었기 때문에 시립 유틸리티의 책임있는 사람들에 의해 적절하게 설명되었습니다.

프로젝트 목표 : 더 많은 투명성과 효율성 증가

Stadtwerke Karlsruhe의 명확한 목표는 이러한 투명성 상태를 끝내는 것이 었습니다. 그들은 저축 잠재력을 식별하기를 원했을뿐만 아니라 적극적이고 자동으로 구현하기를 원했습니다. 이 솔루션은 자동화 된 에너지 시스템 관리 구현에서 발견되었습니다. Specialist Factor4solutions가 개발 한이 시스템은 AI 기반 소프트웨어를 기반으로하며 디지털 트윈의 개념을 사용합니다. 이 시스템의 도입은 냉장 시스템의 근본적으로 새로운 유형의 제어와 매우 상세한 에너지 제어를 가능하게했습니다.

소프트웨어와 필요한 센서를 설치함으로써 냉장 시스템 내의 모든 에너지 흐름이 처음으로 눈에 띄고 측정 가능해졌습니다. 냉수 및 냉각수의 부피 흐름, 시스템의 다른 지점에서의 온도 및 각 개별 구성 요소의 정확한 에너지 소비 (전기 및 지구 가열)와 같은 매개 변수는 흡수기에서 압축기 및 펌프로의 정확한 에너지 소비 (전기 및 지구 가열)와 같은 매개 변수를 기록하고 실시간으로 평가합니다. 이 포괄적 인 데이터 기반은 최적화의 핵심입니다. 소프트웨어는 이제 가장 경제적 인 운영 상태를 지속적으로 분석 할 수 있습니다. 투명한 데이터 수집에 의해 발견되는 이러한 최적화 전위의 간단하지만 효과적인 예는 펌프 제어입니다. 콜드 시스템의 펌프는 종종 100 % 부피 흐름으로 실제 요구에 관계없이 실행됩니다. 그러나 자세한 분석에 따르면 필요한 냉장 서비스 및 시스템 상태에 따라 60 % 이상이면 충분합니다. 수동 또는 고정 속도는 이러한 단위를 작동 시키면 불필요한 전력 소비가 중요합니다.

상세한 분석을 통해서만 볼 수있는 콜드 시스템에서 자주 간과되는 문제는 SO -CALLED 보조 장치의 전력 소비입니다. 펌프, 리턴 냉각 또는 다른 측면 에이전트의 팬은 실제 냉장 생산자와 비슷하거나 더 높은 전기 소비를 가질 수 있습니다. 특히 최적으로 제어되지 않는 경우. 많은 플랜트에서, 최적화는 또한 실제로 모든 운영 시간의 3 % 미만으로 실제로 달성되지 않는 개별 구성 요소 또는 이상적인 운영 상태로 제한됩니다. 결과적으로, 우세한 작동 중에 상당한 양의 전기 에너지가 낭비됩니다. 시스템의 모든 구성 요소의 상호 작용의 목표 개선은 구현 된 솔루션의 전문 분야입니다.

6 개월 후 : 실질적인 성공과 높은 잠재력

Factor4Solutions의 지능형 소프트웨어는 전체적인 접근 방식을 추구하고 있습니다. 모든 구성 요소를 분리하여 고려하지는 않지만 전체 콜드 시스템을 동적 단위로 간주합니다. 냉간 생산자, 펌프, 팬 등의 모든 관련 골재의 활력있는 운영 비용은 함께 평가됩니다. 이는 개별 구성 요소의 디지털 쌍둥이와 전체 시스템을 사용하여 가능합니다. 디지털 트윈은 기본적으로 실제 시스템을 실시간으로 반영하는 가상의 고급 모델입니다. 이 모델을 통해 AI는 다양한 작동 시나리오를 계산하고 최대 시스템 효율성을 달성하기 위해 개별 구성 요소가 어떻게 협력 해야하는지 지속적으로 결정할 수 있습니다.

이 시스템은 더 이상 강성 사전 정의 된 체계에 의해 제어되지 않습니다 (예 : 특정 기계는 항상 기본 부하로, 피크 하중과는 다른)이지만 동적 및 요구 사항이 필요합니다. 단위의 선택 및 규제는 현재 현재 기상 조건 (외부 온도), 실제 콜드 요구 사항 및 결정된 효율에 기초하여 선택됩니다. 표준화 된 통신 프로토콜을 통해 Intelligent System Management는 개별 냉장 생성기 및 보조 장치를 대상으로 제공하고 성능을 조절합니다. 결과적으로 모든 환경 조건에서 상상할 수있는 모든 부하 상황에서 시스템 수준에서 가능한 최고 효율성을 달성하는 회사입니다.

이 접근법의 효과는 테스트 단계가 완료되고 시스템의 완전히 시운전 직후 Stadtwerke Karlsruhe에 의해 보여졌습니다. 지능형 제어로 전환 한 후 처음 6 개월이 지나서,시 유틸리티는 전기 에너지 소비가 크게 감소하여 전년도 같은 기간에 비해 20 % 이상 절감 될 수있었습니다. 이 효율성 이득은 운영 비용에 반영 되며이 6 개월 이내에 5 개의 자리 범위에서 재정적 절감으로 이어졌습니다.

그러나 전문가들에 따르면 이것은 시작일뿐입니다. 새로운 통제 하에서 첫 6 개월의 운영에는 시스템이 기존의 기존 규제에 부분적으로 또는 완전히 기초한 기간이 포함되었습니다. 다양한 콜드 발전기 (흡수기, 압축, 자유 냉각)의 최적의 구동 스타일은 계절, 외부 온도 및 특정 콜드 요구 사항에 크게 의존하기 때문에 지능형 솔루션의 최대한 잠재력은 연간주기에 걸쳐 전개됩니다. Digital Twin을 사용한 첫 번째 작동 데이터 및 시뮬레이션을 기반으로 Factor4Solutions의 계산은 연간 운영 동안 40 % 이상의 에너지 절약을 예측합니다. 이 야심 찬 목표는 이제 Stadtwerke Karlsruhe의 광경에 있습니다.

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이런 식으로 도시 유틸리티는 효율성을 높이고 비용을 지속적으로 감소시킵니다.

지능형 감시를 통한 100 % 운영 안전

순수한 에너지 효율과 비용 절감 외에도 Stadtwerke Karlsruhe와 같은 공급 업체의 회사 안전은 매우 중요합니다. 콜드의 지속적인 가용성은 특히 데이터 센터를 공급할 때 필수입니다. 단기 실패조차 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 지능형 솔루션은 여기서 또 다른 결정적인 이점을 제공합니다. 시스템은 한 번 설정 한 다음 자체를 관리 할뿐만 아니라 제공자 팩터 4SOLUTION에 의해 영구적으로 모니터링, 점검 및 최적화됩니다.

시립 유틸리티에는 자체 감시 시스템과 자격을 갖춘 직원이 있지만, 냉장 기술 및 AI 기반 시스템 최적화 분야에서 심오한 노하우가있는 Factor4solutions의 전문가 팀의 추가 전문 치료는 귀중한 추가 기능을 나타냅니다. AI를 사용한 영구 원격 모니터링은 종종이를 이끌기 전에 이상 또는 잠재적 문제를 인식 할 수 있습니다. 디지털 트윈과 모델의 이상적인 상태와 현재 운영 데이터를 실시간 비교 덕분에 편차를 조기에 식별하고 고객에게 임박한 장애 또는 필요한 유지 보수 조치에 대해 사전에 알릴 수 있습니다. 이를 통해 예측 유지 보수가 가능하고 계획되지 않은 표준을 피합니다. 비즈니스 능력의 보장은 항상 Stadtwerke Karlsruhe에게 근본적인 중요성입니다.

솔루션의 소개 및 통합

지능형 솔루션의 소개 및 구현은 시립 유틸리티의 관점에서 매끄럽고 복잡하지 않았습니다. 도시 유틸리티의 측정 및 제어 기술을 이미 감독하는 외부 서비스 제공 업체와의 협력이 필수적이었습니다.

소프트웨어 설정에 필요한 데이터 포인트가 함께 식별되고 해제되었습니다. Remote에서 베를린의 위치에서 솔루션을 제어 한 Factor4Solutions는 시스템 시스템의 특정 데이터 포인트가 필요한 특정 데이터 포인트를 미리 명확하게 전달했습니다. 여기에는 볼륨 흐름, 온도 및 열 및 콜드 미터의 정확한 값이 포함됩니다.

이 데이터가 제공 된 후 소프트웨어는 매우 빠르게 구성되었습니다. 이 시스템은 하루에 근본적으로 설정되었으며 데이터 수집 및 첫 번째 분석을 시작할 수있었습니다. 단 4-6 주 후에 시스템 데이터에 대한 첫 번째 포괄적 인 분석이 이용 가능했습니다. 이 분석에서 얻은 지식을 바탕으로 시스템은 더 잘 조정 될 수 있습니다. 예를 들어, 더 정확한 최적화에 어떤 추가 데이터 포인트가 도움이 될지 분명 해졌으며 그에 따라 시스템이 확장되고 보정되었습니다.

이 비교적 간단하고 빠른 통합으로 인해 복잡한 냉각 시스템이 사용되고 효율성이 향상 될 때마다 다양한 응용 분야 및 산업에 기술이 흥미로워집니다.

협력의 확장에 대한 강력한 주장으로서 빠른 상각

지능형 냉기 최적화의 긍정적 인 효과는 Stadtwerke Karlsruhe에게 매우 빠르고 설득력이있었습니다. 새로운 컨트롤이 6 개월 동안 전체 범위로 만 작동하더라도 연간 에너지 소비와 냉장 생산을 살펴보면 효율성과 측정 가능한 에너지 절약이 크게 증가했습니다.

경제적 고려는 특히 만족 스럽다. 시스템의 상각 기간은 놀랍도록 짧다. 소프트웨어 사용을 위해 발생하는 연간 비용과 Factor4Solutions의 냉장 기술 전문가의 지속적인 지원은 이미 처음 5 개월 이내에 달성 된 에너지 절약에 의해 보상됩니다. 이는 시스템이 이미 6 개월의 시스템 비용을 넘어서는 비용 절감을 이미 생성한다는 것을 의미합니다. 이러한 빠른 투자 수익 (ROI)은 그러한 기술의 구현에 대한 강력한 주장입니다.

긍정적 인 경험과 효율성의 입증 된 증가를 고려할 때, Stadtwerke Karlsruhe가 Factor4solutions와의 협력을 고려할뿐만 아니라 이미 구현되고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. Stadtwerke의 또 다른 냉간 공급 시스템은 이제 지능형 시스템에 의해 감독되고 최적화되었습니다. 또한, 도시 유틸리티는 AI 솔루션을 최적화 할 수있는 다양한 크기와 복잡성의 다른 콜드 시스템을 운영합니다. 이 기술은 거의 모든 일반적인 콜드 시스템에서 유연하고 통합 된 것으로 입증되었으므로 AI 및 디지털 쌍둥이를 사용하여 이러한 시스템에서 상당한 분석, 투명성 이득 및 기타 절약 잠재력을 실현할 수있는 기회가 좋습니다.

Karlsruhe의 Garden Carée의 프로젝트는 현대 디지털 기술, 특히 인공 지능 및 디지털 쌍둥이가 냉장과 같은 전통적으로 에너지 집약적 인 영역에서 에너지 효율을 혁신 할 수있는 방법에 대한 성공적인 예입니다. 운영 체제를 투명하고 지능적으로 제어되는 시스템으로 변환함으로써 에너지 공급 업체는 상당한 운영 비용을 절약 할뿐만 아니라 운영 안전을 증가시킬 수 있으며 에너지 소비 감소 및 기후 보호에 중요한 기여를 할 수 있습니다. Stadtwerke Karlsruhe의 성공은 Smart, Data 기반 최적화 시스템에 대한 투자가보다 지속 가능하고 효율적인 에너지 공급을위한 길을 빠르게 기대하고 포장 함을 보여줍니다. 초기에 20 % 이상의 인상적인 절약과 40 % 이상의 예측 잠재력은 에너지 시스템의 지능적인 제어 및 네트워킹 인 막대한 잠재력을 강조합니다.

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