【儀表網(wǎng) 企業(yè)動態(tài)】壓縮空氣能夠?qū)㈦娔苻D(zhuǎn)化為機械能，是工業(yè)領(lǐng)域僅次于電力的第二大動力能源，在汽車、機械、化工、水泥、裝備、鋼鐵等諸多行業(yè)應(yīng)用廣泛。然而，空氣壓縮機的耗電量約占全國工業(yè)耗電量的9-15%，在大多數(shù)生產(chǎn)型企業(yè)中，壓縮空氣的能源消耗占全部電力消耗的15%～45%，是名副其實的能耗“巨獸”。
節(jié)能增效是達成“雙碳”目標最直接有效的方式，空壓系統(tǒng)的節(jié)能增效亟待全面開展。如今，人工智能AI技術(shù)的引入，正在改變這一現(xiàn)狀。施耐德電氣基于AI技術(shù)的空壓站智能算法方案，通過對實時數(shù)據(jù)的采集、建模和分析，實現(xiàn)對空壓站的優(yōu)化控制與智能管理，助力企業(yè)顯著提高能源使用效率、加速實現(xiàn)雙碳目標。
AI算法模型，改變空壓機傳統(tǒng)控制方式
空壓站的空壓機組是壓縮空氣生產(chǎn)的源頭，通常由空壓機、儲氣罐、冷卻器和干燥機等組成。空壓機生產(chǎn)的壓縮空氣通過專用管道傳送到各個用能生產(chǎn)點位，為生產(chǎn)制造提供動能。然而，在傳統(tǒng)管理方式下，空壓機需要由專人啟停，運維效率低下，缺乏預防性維護，虛開情況普遍，由此導致無論是供氣端的空壓機組，還是傳輸端的空氣管網(wǎng)，乃至用氣端的氣動設(shè)備，均存在能源浪費現(xiàn)象。
對此，施耐德電氣空壓站智能算法方案通過采集空壓機運行參數(shù)，如加載壓力、卸載壓力、管網(wǎng)壓力、排氣壓力、啟停狀態(tài)、電耗等數(shù)據(jù)，以及外部的溫度、濕度等數(shù)據(jù)，進行機器學習與模型訓練；隨后利用AI模型對排氣壓力、能耗以及總管流量進行預測，并按照收集的實時數(shù)據(jù)來優(yōu)化調(diào)度算法，實現(xiàn)空壓機組的節(jié)能運行。
AI算法的采用，一方面改變了空壓機的運行管理模式，盡可能保證空壓機滿載運行，避免因頻繁開機停機造成損失；另一方面，通過建立功率和流量以及壓力模型，來適當調(diào)整空壓機出口壓力，合理設(shè)置排氣壓力，避免因排氣壓力設(shè)置過高而造成能源浪費。
賦能新能源車企，實現(xiàn)能源管理智能化
在整車制造領(lǐng)域，空壓機同樣發(fā)揮著不可或缺的作用，在沖壓、焊裝、涂裝和總裝等生產(chǎn)流程都能見到其身影。在某新能源車企的站房管理系統(tǒng)項目中，施耐德電氣通過數(shù)據(jù)的采集、建模、分析，為工廠的綜合站房空壓站控制系統(tǒng)、暖通控制系統(tǒng)提供了最優(yōu)運行參數(shù)建議，進而實現(xiàn)控制邏輯優(yōu)化與節(jié)能增效，使企業(yè)在建設(shè)高效、節(jié)能的現(xiàn)代化和綠色化工廠的道路上事半功倍。
施耐德電氣空壓站智能算法方案在該車企工廠綜合站房的五大能源管理場景中得到了應(yīng)用，其中包括：
站房電力負荷預測：通過分析電力負荷歷史數(shù)據(jù)、溫濕度氣象數(shù)據(jù)和生產(chǎn)計劃，時序預測站房用電量，并提供實時預測結(jié)果；
月度/年度能耗預測：利用過去的能耗和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，以及未來的生產(chǎn)計劃，預測下個月或明年的能耗；
費用預測：根據(jù)電力負荷預測、能耗預測和實際電價，預測尖峰和平谷時段的用電量和電費；
冷站智能運行策略：結(jié)合冷/熱負荷預測、天氣情況、生產(chǎn)計劃和冷機配置參數(shù)，制定冷機啟停策略；
空壓站智能運行策略：提供空壓站內(nèi)設(shè)備高效運行建議，在滿足生產(chǎn)需求的同時，減少能源浪費。
施耐德電氣智能算法方案的采用，幫助該新能源車企實現(xiàn)了對空壓機運行狀態(tài)的實時監(jiān)測，使其通過基于AI模型進行能耗預測，結(jié)合生產(chǎn)用能計劃，能夠制定精細化的啟停策略，減少能源浪費，助力節(jié)能降本，加速實現(xiàn)雙碳目標。作為當今備受矚目的顛覆性技術(shù)之一，AI技術(shù)的應(yīng)用正深刻地改變著我們的生活和生產(chǎn)方式。作為AI技術(shù)的先行者，施耐德電氣正通過將AI技術(shù)與自身在工業(yè)自動化與能源管理領(lǐng)域的技術(shù)與經(jīng)驗相結(jié)合，將AI技術(shù)賦能于具體行業(yè)與實際場景，為產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供源源不斷的動力。
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