“AI氣管家”空壓站零碳精益智控系統(tǒng)
應(yīng)用AI+物聯(lián)網(wǎng)感知和邊緣控制終端，獲取空壓站產(chǎn)氣、輸氣、用氣三端的運行參數(shù)：功率、壓力、流量、露點、溫濕度、電能質(zhì)量等多維度參數(shù)，深度挖掘數(shù)據(jù)，建立系統(tǒng)運行最優(yōu)模型，滾動更新。實現(xiàn)空壓站綜合節(jié)能5~30%，助力雙碳目標(biāo)，同時大幅降低人力運維成本，推動數(shù)字化工廠的建設(shè)轉(zhuǎn)型。
解決痛點
節(jié)能指標(biāo)壓力大
隨著雙碳目標(biāo)的推進(jìn)，企業(yè)對自身節(jié)能越來越重視，對節(jié)能負(fù)責(zé)人每年提出不同的節(jié)能目標(biāo)。
系統(tǒng)運行能耗高
設(shè)備銘牌比功率高，但實際運行能效低，設(shè)備空轉(zhuǎn)時間長，設(shè)備排氣壓力高，設(shè)備排氣壓力波動大。導(dǎo)致整個系統(tǒng)運行不節(jié)能。
人工管理效率低
站房分散，位置比較偏？上下班人工現(xiàn)場開關(guān)機、效率低。設(shè)備發(fā)生故障、異常需要現(xiàn)場巡檢發(fā)現(xiàn)。
能效診斷評估難
只關(guān)注設(shè)備單體能效，缺乏系統(tǒng)整體能效診斷手段。
運行狀態(tài)不能及時了解
空壓機的運行參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、能耗狀態(tài)、能效指標(biāo)、異常預(yù)警等不能實時了解，不能做到可視化管理
異常處理不及時
傳統(tǒng)只是固定周期開展維保、沒有基于設(shè)備實際運行狀態(tài)開展預(yù)測性維護(hù)，系統(tǒng)配置除水除油過濾器、實際工作效果如何不清楚，導(dǎo)致生產(chǎn)異常。
設(shè)計思路
穩(wěn)定末端供氣，穩(wěn)定供氣壓力，減小壓力波動，尋求供需平衡，AI算法綜合求優(yōu)，全系統(tǒng)綜合考慮。
| 內(nèi)容 | 方案 |
|---|---|
| 功能側(cè)重 | 覆蓋能耗識別、評估、控制、優(yōu)化全閉環(huán)管控 |
| 壓力控制范圍 | ±0.1～0.3bar |
| 節(jié)能率 | 5~30%（根據(jù)不同場景各有不同，需要綜合考慮） |
| 能效診斷 | 具備在線能效診斷功能，從站房能效、裝置能效到問題能效的三級診斷功能 |
| 數(shù)據(jù)挖掘 | 基于AI＋機理的算法模型，通過大數(shù)據(jù)分析能自動識別各種管理節(jié)能行為 |
| 節(jié)能范圍 | 從單機-整站-系統(tǒng)的全方位綜合節(jié)能 |
| 控制策略模式 | 節(jié)能模式、聯(lián)控模式、穩(wěn)壓模式、自定義模式 |
主要功能模塊
核心亮點
01 
AI模型，決策更可靠穩(wěn)定
02
基于全面感知數(shù)據(jù)分析，更精準(zhǔn)
03
控制策略動態(tài)優(yōu)化，更節(jié)能，更安全
04
自動獲取能耗報告，更全面，更省心
05
系統(tǒng)能效在線診斷評分，更直觀
06
精準(zhǔn)推送預(yù)警及工單，更智能
07
定位分析設(shè)備故障，更高效
08
制定巡檢計劃，更省事
典型行業(yè)應(yīng)用
軟件界面
