九州官方网站 版权所有 2003-2023
-
您的位置：
- 网站首页
- > 九州(中国)科技有限公司官网
- > 鲸品堂
九州(中国)科技有限公司官网
九州(中国)科技有限公司官网
News
News
您的位置：
中国碳排放的首要来源是能源活动，而我国工业能源消费量占全社会能源消费总量的65%左右，同时工业过程又是中国碳排放的次要来源。到2050年，能效提升将是实现二氧化碳大规模减排的最主要途径，有数据表明其贡献约为37%，是实现碳减排最重要、最经济、最直接的路径。
提升工业用能效率与减排工作，有助于从源头减少整体二氧化碳排放，是降低工业领域碳排放、实现碳达峰碳中和目标的重要途径。
在算法节能降碳的路上，我们接触了形形色色的客户，他们有着不同的需求和期望；我们也研究过无数的同行解决方案，这些方案从不同方向入手，是市场需求之下的智慧结晶。而我们从空调节能算法开始，知道算法节能是一条行之有效的道路，然而，我们更清楚地认识到，要达成双碳目标，仅依靠节能算法确实存在一些不可忽视的弊端。
效果受外部因素制约。不同使用环境、设备状况以及用户行为习惯会影响节能算法效果。例如老旧建筑中空调系统性能不佳、用户频繁开关空调等都会降低算法实际效果。
缺乏整体性和综合性。只能针对特定设备优化，如仅对空调。然而复杂能源消耗场景涉及多种设备协同运行，能耗数据错综复杂，客户无法清晰掌握各类能源使用情况，也限制了节能的空间。
鉴于节能算法所存在的诸多弊端，我们做出以下几个方面的调整：
主动出击：摒弃被动等待制冷设备、产能设备以及空间的运行和用电数据的方式，主动获取、并根据实际需求对数据进行处理。
精准分析：在成功获取数据之后，更进一步主动作为，对异常能耗数据以及异常设备运行数据展开深入分析，全力挖掘能耗过高与设备能效低下的根源所在。
AI节能：进一步对节能算法进行提升，利用MPC+强化学习算法，通过设备级精细化建模和每秒数十万次全局寻优，寻求最优设备运行参数，以达到节能减排的目的。
科学管理：通过对设备运行数据、能耗数据、节能效果数据的清晰呈现，助力企业清晰掌握能耗使用情况；通过对用能配额计划的制定和使用进度的严格管控，辅助企业实现对能耗使用的精准把控。
紧抓双碳工作的数字化能力建设，建设双碳运营管理平台，采取1234行动，紧抓双碳工作的数字化能力建设围绕“算碳”、“懂碳”、“降碳”、“管碳”，提升双碳工作的数字化、智慧化水平，为双碳工作赋能，提升节能减排降碳管理效率，助力碳达峰碳中和目标实现。
围绕双碳目标，平台核心建设目标包括：
从空间、设备到客户，实现多级能耗的精细化、精准计算，能够帮助客户看大局，掌重点。
汇聚企业能耗数据，以机房/用电空间为基准能耗节点，向上按照空间维度汇聚，支持不同时间粒度，不同用电类型的统计。
根据企业的用能情况，实现分类、分区域、分时段能耗分析。每类能耗按日、月、年累计、排序、分析，实现多维度、多时间粒度的能耗精细化分析。
同时，汇聚企业能耗数据，以最小粒度用电空间为基准能耗节点，向上按照空间进行汇聚，向下按照客户用能支路分析，实现不同空间维度的能耗分析，可精细到客户级能耗，便于按照客户维度进行能耗管控。
采用算法+规则的方式，分析能耗异常产生前后时间段的机房数据、主设备数据、制冷数据等相关指标特征，分析出和异常能耗强关联的指标特征，输出能耗异常原因及权重。
根据历史数据建立动态基准，将预测数据、动态基准与实时数据比较分析，识别异常能耗点。对高能耗进行诊断分析，识别出影响高能耗的各种原因的权重，包括能耗设备诊断分析，针对水冷机组问题等，通过设备运行数据，深入挖掘设备深层原因，如低效设备问题，针对每种原因输出能耗整改和处置方案。
通过不同构成的能耗指标异常数据，结合空间内PUE、制冷设备的COP，单位面积内的冷量功率、设备运行状态和关键运行参数等10+类型的数据，推导出设备问题。并在能源异常整改任务中同步给出设备诊断结果和整改建议。
基于机房实时动力环境数据的感知、洞察和分析，深度结合机房、空调等理论知识和业务经验。在此基础上，借助于MPC+强化学习算法，实现设备级精准建模。计算对比满足同一个负荷下数万种控制参数组合的系统能耗，算法自动全局寻优，逼近系统节能极限，实现节能5%-30%。
除了在软件层面发力之外，同步从硬件方面着手进行优化。在原有低效电机的基础上开展永磁化再制造工作。经过新改造后的电机，其运行电流下降了 10%，达到国家一级能效标准，节电量也随之显著提升。与此同时，电机的运行温度得以降低，线路损耗和变压器损耗也相应减少，进而对设备起到了良好的保护作用。而从经济效益上讲，改造成本仅为新购成本的二分之一，甚至更低。
以用能配额计划和使用进度为主线，通过用能、降能整改工单跟踪管控，对企业用能配额和能耗使用进行严管控。通过获取企业能耗/碳排放总量，根据设备、业务负载等科学计算，从上至下按照地市、区县、局站层层分配，并对各层级配额使用进度进行监控。
针对机房总能耗出现异常的情况，包括主设备能耗异常以及制冷能耗异常等各类问题，通过生成问题工单的方式进行有效的串联。借助问题工单，将这些异常能耗的问题逐一梳理，形成一个完整的问题处理链条。从问题的发现、分析到制定解决方案，再到实施整改措施以及后续的效果评估，确保每一个环节都得到妥善处理。从而进一步降低机房总体碳排，提升碳效。
双碳数字化管理系统通过整合底层数据、建立专题模型，以完善三责为目标，实现能力分析、问题管理和应用场景形成，实现数据准确性提升、能耗优化、设备资源最大化利用、问题闭环和快速响应，提升整体运营效率和可持续发展能力。
基于水冷空调运行数据、环境监测数据、调控限制条件等，采用MPC算法和全局寻优算法技术，构建安全、智能、高效的公辅设备节能优化体系，实现企业节能端到端、闭环的解决方案。
苏公网安备 32011402011374号