【適用環(huán)境要求】

適用行業(yè)領(lǐng)域

本產(chǎn)品應用于先進制造（半導體&電子、光伏、鋰電、制藥）、數(shù)據(jù)中心、公共事業(yè)（醫(yī)院、軌交、商業(yè)綜合體）等場景的暖通空調(diào)&空壓等機電能源系統(tǒng)以及新型能源設(shè)備系統(tǒng)。

• 應用環(huán)境要求

大客戶：暖通空調(diào)&空壓系統(tǒng)的耗電量在500萬度電以上；中小客戶：暖通空調(diào)&空壓耗電量在100-500萬度電。

【技術(shù)產(chǎn)品簡介】

• 基本運行原理

深度智控打造出新一代基于“機理框架+AI”的深度節(jié)能系統(tǒng)——深智控DeepSYS，能夠針對暖通空調(diào)、空壓等機電能源系統(tǒng)，建立設(shè)備層級高精度性能仿真模型（模型預測誤差RMSE<3%），在保障末端需求條件下，實時遍歷數(shù)十萬種設(shè)備運行工況，從而找到系統(tǒng)總能耗最低時對應的最優(yōu)控制參數(shù)，最終實現(xiàn)“逼近系統(tǒng)節(jié)能極限”的主動優(yōu)化與閉環(huán)控制。

• 工藝流程圖表           

• 核心優(yōu)勢亮點

1、世界領(lǐng)先的基于“機理框架+AI”的高精度性能模型：基于機理框架+AI深度學習，搭建了包括制冷機組、冷凍水泵、冷卻水泵以及冷卻塔等各種公輔設(shè)備的性能預測模型，并且能根據(jù)運行數(shù)據(jù)自動修正相關(guān)模型，為系統(tǒng)優(yōu)化運行提供了基礎(chǔ)條件,設(shè)備層級性能預測模型，預測誤差RMSE<3%；

2、基于大數(shù)據(jù)及深度學習的負荷預測：結(jié)合系統(tǒng)用電/冷/熱負荷特性，綜合考慮氣象變化、負荷類型、節(jié)假日及重大事件等影響，對電/冷/熱負荷進行即時預測和短期預測。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將氣象信息、用戶作息規(guī)律、建筑節(jié)能指標等不同種類的外部相關(guān)數(shù)據(jù)，通過抽象的量化指標表征與負荷之間的關(guān)系，結(jié)合業(yè)務需求、歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、AI執(zhí)行反饋，實現(xiàn)對負荷變化趨勢更為精確的感知，提高預測精度；

3、基于高精度性能模型的系統(tǒng)層級主動尋優(yōu)：創(chuàng)新應用人工智能技術(shù)實現(xiàn)優(yōu)化控制，基于數(shù)據(jù)校核模型的全系統(tǒng)仿真，在不同室外狀況以及系統(tǒng)負荷下，利用校核的系統(tǒng)模型實時尋找系統(tǒng)運行的最佳效率點，實現(xiàn)系統(tǒng)層全局優(yōu)化控制，實時對比優(yōu)化工況與常規(guī)工況差異，優(yōu)化計算并輸出系統(tǒng)最優(yōu)控制設(shè)定；

4、應用BIM構(gòu)建三維立體數(shù)字孿生：應用三維BIM技術(shù)對設(shè)備、管道、物理空間進行三維數(shù)字建模，并在三維數(shù)字建筑上整合設(shè)備工況、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)構(gòu)建建筑與系統(tǒng)數(shù)字孿生應用，融合BIM、移動APP、遠程診斷，自動關(guān)聯(lián)工單系統(tǒng)，形成提前預警、事前計劃、事中控制、實時反饋全過程管理；

5、應用數(shù)據(jù)中臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合、技術(shù)復用、業(yè)務共享：創(chuàng)新應用物聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)，通過連接管理實現(xiàn)支持多網(wǎng)絡(luò)、多協(xié)議、多平臺、多區(qū)域設(shè)備快速接入和實時在線；通過設(shè)備管理和標準治理實現(xiàn)協(xié)議標準轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)發(fā)、集中存儲；通過應用賦能數(shù)據(jù)實現(xiàn)并行計算、數(shù)據(jù)共享，靈活構(gòu)建聯(lián)動場景，實現(xiàn)業(yè)務融合。低代碼開發(fā)物聯(lián)應用，積木式靈活配置，以不變應萬變，一站式實現(xiàn)系統(tǒng)集成與功能；基于即插即用的積木式模塊組態(tài)技術(shù)，實現(xiàn)較定制化編程效率提升10+倍。

• 相關(guān)參數(shù)描述

深智控DeepSYS在實際項目的平均節(jié)能率為10%-40%，能夠在主流節(jié)能系統(tǒng)基礎(chǔ)上再節(jié)能10%以上。

【經(jīng)濟效益分析】

• 投資回收周期

客戶直接采購模式（EPC）回收周期：1-1.5年；

合同能源管理模式（EMC）回收周期：客戶0投入。

• 應用效益情況

本產(chǎn)品應用于工業(yè)及建筑領(lǐng)域的暖通空調(diào)及空壓等機電能源系統(tǒng)，能夠在市場主流節(jié)能系統(tǒng)之上能效再提升10%以上，項目平均節(jié)能率達到10-40%。在幫助企業(yè)降本增效的同時，平臺還能夠集中一體化管控發(fā)電、輸配、儲能、用能等“源網(wǎng)荷儲”設(shè)備，從人工被動響應到系統(tǒng)主動預警，實時診斷與安全聯(lián)動，保障系統(tǒng)的安全運行。

【潛力前景分析】

• 市場應用潛力

據(jù)統(tǒng)計分析，我國工廠空調(diào)與空壓、IDC、地鐵及大型公共建筑節(jié)能優(yōu)化軟件的每年市場空間達到1068億，將該項技術(shù)應用在采用多種清潔能源技術(shù)的機電系統(tǒng)中，可為系統(tǒng)提供協(xié)調(diào)調(diào)度與優(yōu)化控制策略，實現(xiàn)機電系統(tǒng)的可視、可控的深度節(jié)能運行，提升運維效率。該項技術(shù)在國家重點工業(yè)企業(yè)與大型建筑機電能源系統(tǒng)推廣，每年可節(jié)能2000億度電以上，助力實現(xiàn)我國每年降低碳排放量2%以上，市場應用潛力巨大。

• 推廣應用現(xiàn)狀

自2018年成立以來，深度智控已經(jīng)成功落地寧德時代、京東方、阿特斯、長城汽車、經(jīng)緯恒潤、綠葉制藥、中國聯(lián)通、國家超算、騰訊IDC等200+標桿案例，累計節(jié)省電量4億多度，約減少碳排放43.47萬噸。

【典型案例介紹】

寧德新能源廠區(qū)：

改造前，冷卻水泵、冷凍水泵為工頻運行，基于人工經(jīng)驗進行調(diào)控，冷卻塔的自動變頻和控制系統(tǒng)只針對設(shè)備本身，缺乏系統(tǒng)間耦合性考慮；空調(diào)系統(tǒng)未配置遠程監(jiān)控平臺及流量計，無法實現(xiàn)系統(tǒng)群控及冷量測算。通過本技術(shù)改造后，制冷站系統(tǒng)實際平均COP從3.9提高到5.5，節(jié)能率達到29%+，智能管控71個機電能源系統(tǒng)，監(jiān)控點位80,000+，運維響應時間減少70%+。

【信息提供單位】

• 單位名稱

南京深度智控科技有限公司

• 單位名稱

深度智控是一家行業(yè)領(lǐng)先的深度節(jié)能與數(shù)智化創(chuàng)新服務商，由一支來自清華大學和美國伯克利國家實驗室的創(chuàng)始團隊于2018年8月創(chuàng)立，以“讓每度電創(chuàng)造更多美好”為使命，專注于研發(fā)新一代的深度節(jié)能與物聯(lián)智控前沿產(chǎn)品與技術(shù)，助力工業(yè)及建筑領(lǐng)域的企業(yè)實現(xiàn)深度節(jié)能與數(shù)智化轉(zhuǎn)型。深度智控成立至今，已獲得騰訊、紅杉、源碼、匯川、深創(chuàng)投、招商局、光遠金盤7家頂級戰(zhàn)略機構(gòu)的投資。

附件：深智控DeepSYS——新一代基于“機理框架+AI”的深度節(jié)能系統(tǒng).pdf