項(xiàng)目背景：

上海汽檢氫能與燃料電池檢測(cè)基地坐落于嘉定氫能港，占地面積約50畝，建有氫能整車試驗(yàn)樓、氫能零部件試驗(yàn)樓和輔助試驗(yàn)樓，包括輕重型車轉(zhuǎn)轂環(huán)境實(shí)驗(yàn)室、燃料電池汽車四驅(qū)動(dòng)力總成實(shí)驗(yàn)室、燃料電池發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)驗(yàn)室等各類實(shí)驗(yàn)室15個(gè)，總建筑面積約5萬(wàn)平方米。是上海覆蓋燃料電池整車、發(fā)動(dòng)機(jī)、電堆及關(guān)鍵零部件等技術(shù)的氫能第三方檢測(cè)研發(fā)公共服務(wù)平臺(tái)。

客戶需求：

1. 通用設(shè)備能效分析

   中央空調(diào)工藝?yán)鋬鏊到y(tǒng)、風(fēng)冷熱泵冷熱水系統(tǒng)、循環(huán)冷卻水系統(tǒng)分析能源轉(zhuǎn)換效率。

   
   

2. 多種能源管理結(jié)構(gòu)

   需要按配電結(jié)構(gòu)、一次能源、二次能源、樓棟、系統(tǒng)等建立多重計(jì)量和管理架構(gòu)。

   
   

3. 能效優(yōu)化

   應(yīng)用能效優(yōu)化機(jī)理分析、大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù),優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行參數(shù)或工藝參數(shù)。

   
   

4. 能耗數(shù)據(jù)抄錄

   配電室電表、水表、氫氣計(jì)量器具均已使用PLC采集，須專業(yè)能源管理平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

項(xiàng)目方案：

本次項(xiàng)目服務(wù)主體為能源管理方，統(tǒng)一由能源運(yùn)維單位負(fù)責(zé)檢驗(yàn)中心的一次能源設(shè)備設(shè)施和能源轉(zhuǎn)換的二次能源設(shè)備設(shè)施，主要目的是降低能源使用成本。

主要范圍分為兩個(gè)部分：

1、電、水、氫氣的能耗采集，這部分統(tǒng)一由Anet采集上傳。

2、能源動(dòng)力系統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)、系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)采集和控制統(tǒng)一由PLC監(jiān)控，PLC轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)至Anet網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)上傳數(shù)據(jù)至平臺(tái)。

系統(tǒng)部署在企業(yè)私有云上，能源運(yùn)維單位專業(yè)管理通用動(dòng)力設(shè)備。

系統(tǒng)特色功能：

中央空調(diào)能效首頁(yè)：展示主機(jī)COP、系統(tǒng)COP、冷凍輸配系數(shù)等重要能效指標(biāo)

中央空調(diào)能效祥頁(yè)：展示各個(gè)能效指標(biāo)

中央空調(diào)能效對(duì)標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)值可參考國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)也可自行輸入較優(yōu)水平數(shù)值

AI調(diào)優(yōu)建議參數(shù)及AI效果分析

空壓機(jī)系統(tǒng)能效首頁(yè)：展示系統(tǒng)與空壓機(jī)設(shè)備的比功率、氣電比等重要能效指標(biāo)

循環(huán)冷卻水系統(tǒng)能效首頁(yè)：展示系統(tǒng)噸水電耗、泵組效率等重要能效指標(biāo)

多個(gè)能源計(jì)量拓?fù)洌喊凑找淮文茉础⒍文茉?、配電拓?fù)洹⒔ㄖ植?、?shí)驗(yàn)室分布，系統(tǒng)分布建立多個(gè)管理拓?fù)?，便于運(yùn)維人員找出問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗

項(xiàng)目總結(jié)：

一、精細(xì)化管理方面

為幫助客戶實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，多種拓?fù)涞慕⒑w設(shè)備、系統(tǒng)、建筑以及能源流向等多個(gè)角度。這種拓?fù)錁?gòu)建意義重大，其一是能夠?qū)⒛茉垂芾碡?zé)任明確到人，確保管理的精確性與可追溯性；其二是為查找能源浪費(fèi)問(wèn)題提供了便利的途徑，并且有助于及時(shí)解決這些問(wèn)題。

二、人工智能提高效率方面

借助相關(guān)性分析算法，人工智能在能源管理中發(fā)揮著重要作用。能源管理人員可以通過(guò)該算法找出與能耗、能效相關(guān)的其他變量，從而確定降低能耗的主控方向，有助于更加精準(zhǔn)地進(jìn)行能源管理決策。 負(fù)荷預(yù)測(cè)算法也是一大助力。能源管理人員利用此算法能夠及時(shí)依據(jù)負(fù)荷趨勢(shì)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，特別是提前關(guān)注到負(fù)荷變化的時(shí)刻，從而做好預(yù)防措施，避免不必要的能源損耗。

三、節(jié)能降耗方面

人工智能通過(guò)提出設(shè)備調(diào)控參數(shù)建議，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行能效進(jìn)行優(yōu)化。這種優(yōu)化能夠使系統(tǒng)以更高效的狀態(tài)運(yùn)行，最終實(shí)現(xiàn)降低能耗的目標(biāo)，為節(jié)能降耗提供了有效的技術(shù)支持。