Алгоритм оптимизации энергопотребления является ключевой технологией для достижения промышленного энергосбережения, ключевой технологией для продвижения интеллектуальных зданий и ключевой технологией для обеспечения стабильности энергосистемы. Он основан на анализе данных о потреблении энергии в реальном времени для саморегулирования стратегий работы оборудования, чтобы минимизировать потребление энергии при одновременном соблюдении требований. Начиная с производственной линии завода и заканчивая системой кондиционирования офиса, эти алгоритмы постепенно становятся основными инструментами снижения эксплуатационных затрат и достижения устойчивого развития.
В чем заключается основной принцип алгоритма оптимизации энергопотребления?
Суть алгоритма оптимизации энергопотребления заключается в создании точной модели системы и установлении четкой целевой функции. Модель должна описывать динамические взаимосвязи между энергопотребляющим оборудованием и внешней средой, такой как температура, плотность персонала и производственные планы. Целевая функция обычно заключается в минимизации общих затрат на потребление энергии, и иногда необходимо принимать во внимание несколько показателей, таких как потери оборудования, комфорт или выбросы углекислого газа.
Исходя из этой ситуации, алгоритм полагается на сбор данных датчиков в реальном времени (таких как ток, температура, расход) и использует такие методы, как прогнозирующее управление и машинное обучение, для расчета оптимальной последовательности инструкций для управления и контроля устройства в будущем. Например, в соответствии с прогнозом погоды и условиями тепловой инерции здания время запуска и рабочая мощность системы кондиционирования воздуха предварительно регулируются для достижения цели «сглаживания пиков и заполнения впадин».
Как применять алгоритмы оптимизации энергопотребления в промышленности
В перерабатывающих отраслях, таких как химическая промышленность и металлургия, алгоритмы оптимизации энергопотребления в основном используются в промышленном производстве. Алгоритм может оптимизировать температурную кривую реактора и оптимизировать стратегию параллельной работы компрессора, чтобы снизить потребление пара и электроэнергии, обеспечивая при этом качество продукции. Типичным применением является динамическая регулировка количества открывающихся агрегатов и выходного давления воздушных компрессоров с помощью прогнозируемой производственной нагрузки. Дискретное производство Алгоритмы оптимизации энергопотребления также имеют широкое применение в промышленном производстве.
Для дискретного производства, такого как конвейеры по сборке автомобилей, алгоритмы могут оптимизировать производственные графики, организуя энергоемкие процессы, насколько это возможно, в часы спада, когда цены на электроэнергию относительно низкие. Следующим шагом является оптимизация управления преобразованием частоты двигателей, насосов и другого оборудования, чтобы избежать неэффективного потребления энергии, такого как «большие телеги, запряженные лошадьми». Эти меры в целом могут привести к энергосберегающему эффекту, а доля энергосбережения находится в диапазоне от 10% до 25%.
Стратегии управления энергопотреблением в построении интеллекта
Современные умные здания, построенные вместе из множества подсистем, стали своеобразной площадкой для полной демонстрации своих возможностей алгоритмами оптимизации энергопотребления. Этот алгоритм рассматривает ряд подсистем, таких как кондиционирование воздуха, освещение, свежий воздух и лифты, как единое целое для выполнения скоординированного управления. Например, с помощью температуры и влажности в помещении и на улице, концентрации углекислого газа и информации о расположении персонала он динамически регулирует объем подачи воздуха и интенсивность освещения в различных зонах и в конечном итоге достигает цели подачи в соответствии с фактическими потребностями.
Алгоритм можно комбинировать с информационным моделированием зданий (BIM) для моделирования энергопотребления и прогнозного обслуживания. Благодаря глубокому изучению исторических данных система может заранее обнаружить потенциальные проблемы, такие как снижение эффективности охлаждения, и автоматически генерировать заказы на техническое обслуживание, чтобы предотвратить потери энергии. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Проблемы оптимальной диспетчеризации для новых энергетических сетей
Поскольку к энергосистеме подключено большое количество новых прерывистых источников энергии, таких как энергия ветра и фотогальваника, алгоритмы оптимизации энергии стали чрезвычайно важными для поддержания стабильности сети. Необходимо решить, как эффективно распределять различные гибкие ресурсы, такие как аккумуляторы энергии, прерываемые нагрузки, газовые турбины и т. д., чтобы сгладить колебания выработки новой энергии.
Это относится к сложным задачам оптимизации с несколькими временными масштабами. На этапе диспетчеризации на сутки вперед алгоритм должен составить соответствующие планы запуска и остановки для различных типов блоков на основе прогнозов погоды. На этапе диспетчеризации в реальном времени, который находится на минутном уровне или даже втором уровне, необходимо быстро реагировать, а также вызывать систему накопления энергии для выполнения работ по регулировке частоты и поддержке мощности для обеспечения безопасности электроснабжения и качества электроэнергии.
Каковы основные препятствия для реализации алгоритма?
Несмотря на то, что перспективы очень многообещающие, реализация алгоритмов оптимизации энергопотребления по-прежнему сталкивается со значительными препятствиями. Прежде всего, существует проблема основания данных. На многих старых фабриках и зданиях отсутствует необходимое измерительное и сенсорное оборудование, в результате чего алгоритм попадает в ситуацию «готовки без риса»; во-вторых, он сталкивается с трудностями мультисистемной интеграции. Оборудованию разных марок и разных протоколов сложно взаимодействовать друг с другом, образуя таким образом «информационный остров».
В конечном счете, есть проблемы со стоимостью и доверием. Первоначальные инвестиции относительно велики, а преимущества от экономии энергии требуют времени, чтобы проявиться, что заставляет многих менеджеров колебаться. В то же время передача контроля над ключевыми производственными процессами или созданной средой алгоритмам также требует процесса построения доверия и получения признания, а также соответствующих механизмов ручного анализа и вмешательства.
Будущие тенденции развития технологий оптимизации энергопотребления
В будущем технологии оптимизации энергопотребления будут развиваться в направлении «облачного» сотрудничества и глубокой интеграции искусственного интеллекта. Периферийное вычислительное устройство отвечает за взаимодействие с локальным устройством для быстрого управления в режиме реального времени, в то время как облачная платформа выполняет крупномасштабный анализ агрегации данных и обучение модели для обеспечения непрерывной итерации и оптимизации алгоритма.
В сложных сценариях, в которых отсутствуют точные физические модели, искусственный интеллект, особенно обучение с подкреплением, будет играть большую роль. Алгоритм основан на непрерывном взаимодействии проб и ошибок с окружающей средой для самостоятельного изучения оптимальной стратегии управления. В то же время ожидается, что технология блокчейна будет использоваться для создания децентрализованного распределенного рынка торговли энергией, что позволит алгоритмам автоматически реализовывать одноранговые энергетические транзакции в микросетях.
При рассмотрении вопроса о внедрении систем оптимизации энергопотребления на заводах или в зданиях наиболее важным показателем оценки является цикл окупаемости инвестиций, масштабируемость системы или возможности непрерывного обслуживания поставщика? Добро пожаловать, чтобы поделиться своим мнением в области комментариев. Если вы считаете, что эта статья имеет справочную ценность, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею.
Добавить комментарий