智能冷生产:Karlsruhe Stadtwerke的应用AI和数字双胞胎的一个例子
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发布于:2025年5月6日 /更新,发表于:2025年5月6日 - 作者: Konrad Wolfenstein
通过数字精确度的能源效率:花园卡雷的智能冷供应
Stadtwerke Karlsruhe:城市冷供应的智能系统
在气候变化和增加能源成本时,更有效地使用能源的需求变得越来越重要。这不仅适用于供暖和电源,还适用于寒冷产量的领域,在现代,密集建造的城市地区以及专门应用程序(例如数据中心或医疗设施)中,这是必不可少的。城市能源供应商,例如Stadtwerke Karlsruhe,在这里负有特殊责任。您不仅必须确保供应安全,而且还必须找到降低运营成本的创新方法,同时为可持续性做出贡献。一个令人印象深刻的例子是在高级数字技术的帮助下优化了卡尔斯鲁厄花园卡雷地区的冷生产。
作为一家市政公司,拥有约1,100名员工,Stadtwerke Karlsruhe可靠地提供了超过40万人,其基本能源形式,例如电力,天然气,地区供暖和饮用水。这项广泛的任务的一部分还包括用于大型房地产综合体的复杂能源系统的操作和维护,例如花园卡雷的制冷供应系统。该区域是一个多功能建筑综合体,可容纳公寓,办公空间,医疗实践,商店线,餐馆和关键数据中心的混合物。对于所有单位的平稳运行,无中断和基于需求的冷供应至关重要。
园艺的现有制冷系统绝不简单。它结合了不同的技术,以实现最灵活和潜在的节能供应。该核心是三台吸收胸部机器,其优势是它们无法用昂贵的电力运行,而是通过环保区的供暖,甚至是附近炼油厂的釉料。该系统由带有两个综合器的常规压缩冷机补充,该机器在高冷或特定的工作条件下使用,以及将多余热量释放到环境中的复发。
尽管通过不同生产商的组合对寒冷和外部温度有灵活地反应,但Karlsruhe Municipal Utility Company面临着一个共同的挑战:关于整体系统的实际能源消耗和各个组件的相互作用缺乏详细的透明度。在引入智能解决方案之前,对效率的洞察力本质上仅限于年度资产负债表。在今年年底,您可以看到生产了多少兆瓦的寒冷小时,以及在这上花费了多少电力和区域供暖。但是,对哪些成分在什么时间使用以及是否以最佳比率与产生的冷的详细分析是不可能的。在市政公用事业公司负责的人恰当地将这种情况描述为一种“盲目飞行”,因为有针对性的优化的潜力仍然很大程度上隐藏了。
项目目标:更高的透明度和效率显着提高
因此,Stadtwerke Karlsruhe的明确目标是结束这种透明度。他们不仅想确定储蓄潜力,而且还希望积极并自动实施它们。该解决方案是在实施自动能源系统管理时发现的。该系统由专家Factor4Solutions开发,基于基于AI的软件,并使用数字双胞胎的概念。该系统的引入使制冷系统和高度详细的能源控制能力从根本上获得了一种新型的控制。
通过安装软件和必要的传感器,制冷系统中的所有能量流都变得可见且可首次可测量。参数,例如冷水和冷却水的体积流量,系统中不同点的温度以及每个组件的确切能量消耗(电力和区域供暖) - 从吸收剂到压缩机和泵,再到返回冷却 - 现在都会实时记录和评估。这种全面的数据基础是优化的关键。该软件现在可以不断分析哪些运营状态最经济。透明数据采集发现的这种优化潜力的简单但有效的示例是对泵的控制。冷系统中的泵通常会运行,无论其实际需求如何,体积流量为100%。但是,详细的分析表明,根据所需的制冷服务和系统状态,60%甚至更少也足够了。手册或统一速率运行此类单位会导致大量的,不必要的功耗。
在冷系统中,经常被忽略的问题只能通过详细分析可见,是SO被称为辅助单元的功耗。与实际的制冷生产商相比,泵,返回冷却或其他侧面代理的电力消耗可能相似甚至更高,尤其是在没有最佳控制的情况下。在许多植物中,优化也仅限于单个组件或理想化的工作状态,这种状态在现实中很少实现 - 通常在所有运营时间的不到3%。结果,在主要运行过程中浪费了大量的电能。系统的所有组件的相互作用的有针对性改进正是实施解决方案的专业。
六个月后:有形的成功和高潜力
Factor4Solutions的智能软件正在采用整体方法。它不是孤立的每个组件,而是整个冷系统是动态单元。一起评估所有相关骨料的充满活力的运营费用 - 冷的生产商,泵,风扇等。通过使用单个组件和整个系统的数字双胞胎,这是可能的。数字双胞胎基本上是一个虚拟,高精确模型,可实时反映实际系统。该模型允许AI计算不同的操作场景,并不断确定单个组件如何共同努力以实现最大系统效率。
该系统不再由刚性,预定义的方案控制(例如,某个机器总是以基本负载为基础负载,作为峰值负载不同),而是动态的,需要且面向需求。现在,根据当前天气条件(外部温度),实际的冷需求和确定的效率选择单位的选择和调节。通过标准化的通信协议,智能系统管理以目标方式提供单个制冷发生器和辅助单元,并调节其性能。结果是一家公司在每个可能的负载情况下以及在所有环境条件下都能在系统级别上实现最高效率。
在测试阶段完成后不久,Stadtwerke Karlsruhe表明了这种方法的有效性,并完全对系统进行了调试。早在转向智能控制后的头六个月后,市政公用事业就能够记录电能消耗的大幅度减少 - 与上一年同期相比,节省了20%以上。这种效率的增长反映在运营成本中,并在这六个月内导致了五位数范围内的财务节省。
但是,根据专家的说法,这仅仅是开始。新控制下的前六个月运行还包括该系统部分或完全基于旧的常规法规的时期。智能解决方案的全部潜力在整个年度周期内展开,因为各种冷发电机的最佳驾驶风格(吸收,压缩,免费冷却)在很大程度上取决于季节,外部温度和特定的感冒需求。基于Digital Twin的第一个操作数据和模拟,Factor4Solutions的计算预测了整个一年的运行中可能节省40%以上的能源。现在,这个雄心勃勃的目标是在Stadtwerke Karlsruhe的视线中。
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这样,市政公用事业提高效率并可持续降低成本
通过智能监视100%的操作安全
除了纯净的能源效率和降低成本外,该创作的公司安全对于像Stadtwerke Karlsruhe这样的供应商而言非常重要。在提供数据中心时,尤其是寒冷的持续可用性,即使短期失败也会带来严重的后果。智能解决方案在这里提供了另一个决定性的优势:该系统不仅设置一次,然后进行管理,而且由提供商Factor Factor4solutions永久监控,检查和优化。
尽管市政公用事业公司还拥有自己的监视系统和合格的员工,但在Factor4Solutions的专家团队中,凭借其在制冷技术和基于AI的系统优化领域的专业专家团队提供的额外专业护理代表了有价值的补充。使用AI的永久远程监视通常可以在引导之前识别异常或潜在问题。得益于数字双胞胎以及对模型理想状态的当前操作数据的实时比较,可以尽早确定偏差,并主动向客户告知即将发生的故障或必要的维护措施。这可以实现预测性维护,并避免计划外的标准。对于Stadtwerke Karlsruhe而言,始终保证业务能力至关重要,这尤其是因为合同义务提供了参考,尤其是对花园Carée的敏感数据中心。
解决方案的介绍和集成
从市政公用事业的角度来看,智能解决方案的引入和实施是平滑而简单的。与外部服务提供商的合作已经监督了市政公用事业的测量和控制技术,至关重要。
一起,确定并释放了软件设置所需的数据点。 Factor4Solutions从遥控器中控制了该解决方案,该解决方案已明确通知了系统系统系统的特定数据点。其中包括,例如体积流,温度以及热量和冷仪的确切值。
提供此数据后,该软件的配置很快。该系统从根本上设定在一天之内,并能够启动数据获取和首次分析。仅四到六个星期后,可以对系统数据进行首次全面分析。基于从该分析中获得的知识,可以进一步对系统进行良好的调整。例如,很清楚哪些其他数据点有助于更精确的优化,并且对系统进行了扩展和校准。
这种相对简单,快速的集成使该技术在使用复杂的冷却系统以及提高其效率的任何地方都有趣。
快速摊销是对合作扩展的有力论点
对于Stadtwerke Karlsruhe而言,智能冷优化的积极影响非常快速且令人信服。看看与上一年相比的年度能源消耗和制冷产生,即使新控制仅在整个范围内工作六个月,效率和可衡量的节能显着提高。
经济考虑特别令人满意:系统的摊销时期非常短。使用该软件的年度成本以及Factor 4solutions的制冷技术专家的持续支持,这已经得到了前五个运营月内实现的能源节省的补偿。这意味着该系统已经产生的节省成本超出了从一年中的第六个月开始的系统成本。这种快速投资回报(ROI)是实施此类技术的有力论据。
鉴于积极的经验和效率的可靠性提高,Stadtwerke Karlsruhe不仅考虑了与Factor4Solutions的合作,而且已经实施了,这并不奇怪。 Stadtwerke的另一个冷供应系统现在也由智能系统进行监督和优化。此外,市政公用事业公司还经营许多其他不同尺寸和复杂性的冷系统,这些系统可能有资格优化AI解决方案。由于该技术已被证明是灵活的,并且几乎在所有普通的冷系统中都具有启发性,因此很有可能通过使用AI和Digital Twins来实现这些系统中的重大分析,透明度增长和其他储蓄潜力。
Karlsruhe的花园Carée项目是一个成功的例子,说明了现代数字技术(尤其是人工智能和数字双胞胎)如何在传统能源密集型区域(例如制冷)中彻底改变能源效率。通过将操作系统转换为透明,智能控制的系统,能源供应商不仅可以节省大量的运营成本,而且可以提高运营安全性,并为减少能源消耗以及对气候保护的减少做出重要贡献。 Stadtwerke Karlsruhe的成功表明,基于数据的优化系统的投资迅速期望,并为更可持续和有效的能源供应铺平了道路。最初的储蓄超过20%,预计超过40%的潜力强调了能源系统的智能控制和网络的巨大潜力。
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