電源模塊 1734-MB 擴展性能更好

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AI人工智能技術是新型工業化的重要推動力。隨著AI技術在工業領域逐步落地，產業數字化進程邁入全新階段——AI技術與行業知識的融合，將帶來生產力和效率的極大提升。在工業領域，通過將AI、大語言模型、機器學習等前沿技術與工業自動化知識相融合，企業可從質量與產量預測、預測性維護以及人機協作等維度實現高度智能的工業自動化。

目前，施耐德電氣已經將AI技術應用于能源管理和工業自動化領域的具體場景，幫助用戶加速實現節能減碳和智能化運營。從生產排班預測、泵和變頻等水冷設備控制、啤酒過濾工藝優化、汽車涂裝工藝優化，到冷機和空壓機等暖通設備節能等實體場景中，都能看到施耐德電氣通過AI技術賦能用戶的身影。

接下來，讓我們以暖通空調冷站場景為例，來看一下AI技術如何發揮價值。

暖通空調冷站AI優化方案，助力用戶實現優化控制與智慧節能

暖通空調系統可以控制空氣的溫度及濕度，在制藥、電子、關鍵任務設施、數據中心等領域和行業中有著舉足輕重的作用。空調制冷站作為空調系統的冷源部分，承擔著為空調系統提供冷凍水的任務。冷站的低碳穩定運行，關系著整個空調系統的節能和用戶整體的用能效率。

傳統上，企業通常采用PID控制手段進行單回路的閉環控制，十分依賴現場操作人員經驗。由于是針對單個回路的控制系統，各系統孤立調節，缺乏全系統尋優和對冷站負荷預測的能力，既不能達到大的制冷效率也無法保障安全穩定運行。對此，施耐德電氣智能冷站解決方案結合AI建模和數據分析算法，搭建系統層的智能“大腦”，對系統整體進行負荷、能耗預測，找到全局優化控制方式，從而利用校核的系統模型實時尋找機房運行的佳效率點，節能率相比傳統節能手段能夠提高10%以上。

同時，該智能冷站解決方案將AI技術與PID控制相結合，在不影響現有PID控制的基礎上，為系統提供有效的安全與故障檢測，保證系統正常運行，并帶來50%以上人員效率提升，實現操作員的高效值守與設備安全穩定運行。具體而言，該方案將從以下四步實現系統尋優：

1.    建模與數據采集：通過對冷站系統進行建模和可視化應用，對環境數據、系統實時及歷史運行數據、主動測試數據進行采集與清洗，確保數據的準確性和完整性，為能耗分析提供數據支撐。

2.    預測：利用AutoML自動化機器學習引擎等AI算法模型來處理和計算各種數據，對冷機/冷站負荷實現分鐘級別的預測，助力企業把控用能需求。

3.    優化求解：依托機理框架與深度學習技術，建立設備級的性能預測模型，幫助企業進行主動預測與優化。

4.    策略輸出：通過計算對比同一負荷下數萬種控制參數組合，尋找出系統能耗低的控制參數組合，為企業輸出優控制策略。

目前施耐德電氣智能冷站算法已經成功應用于商業建筑、數據中心、半導體和汽車等眾多行業。在某銀行數據中心暖通節能優化項目中，施耐德電氣智能冷站解決方案，對冷水機組現場進行優化，根據溫差來調整水泵頻率控制，根據負荷需求來調整供水溫度和供回水溫差設定值，同時為冷水機組提供安全模式、低功率性能模式和高功率性能模式三種情景下的優化控制策略。優化策略執行一周后的效果估算顯示，該數據中心冷機的額定工況性能（COP）提升將近20%，平均用電量降低16.4%。

以場景應用為牽引，以提質增效、持續優化為目標，AI技術的迅速發展和快速迭代，為產業發展帶來前所未有的智慧和力量。施耐德電氣在自身工廠以及數十家行業頭部客戶的應用數據顯示，基于AI技術的解決方案，可以幫助用戶實現年度5%-10%的能耗降低，以及3%-5%的效率提升。

作為全球產業科技者，施耐德電氣致力于通過整合AI等先進技術，不斷為千行百業的數智化轉型賦能。6月6日，施耐德電氣即將舉辦以“雙擎并進，數智新生”為主題的2024年創新峰會，現場將開啟“AI加速數字化轉型，邁向智能新時代”主題圓桌會議，并展示面向工業和能源領域的更多的創新技術與成功實踐，助力工業加速邁向高效與可持續的未來！敬請期待。

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