В области управления энергопотреблением динамическая оптимизация энергопотребления стала основной стратегией повышения энергоэффективности и снижения эксплуатационных расходов. Он отслеживает, анализирует и регулирует потребление энергии в режиме реального времени, чтобы система всегда работала в оптимальном состоянии. Будь то промышленная производственная линия или коммерческое здание, динамическая оптимизация может эффективно реагировать на колебания нагрузки, обеспечивать более эффективное распределение энергии и предотвращать ненужные потери.
Почему вам нужна динамическая оптимизация энергопотребления
Традиционное управление энергопотреблением часто использует фиксированные стратегии, которые нелегко адаптировать к изменяющимся требованиям нагрузки в любое время. Это приводит к низкой эффективности использования энергии. Система может длительное время работать в неэкономичном диапазоне, особенно во время пикового энергопотребления. Технология динамической оптимизации основана на непрерывном сборе данных о токе, напряжении, коэффициенте мощности и других параметрах для построения модели энергопотребления и обеспечения наиболее подходящего энергоснабжения оборудования.
В практическом применении имеется компания-производитель, которая не только решила проблему недостаточной мощности трансформатора за счет внедрения системы динамической оптимизации, но и снизила общее энергопотребление на 18%. Система может интеллектуально определять пусковой ток при запуске и остановке производственной линии, а также заранее распределять энергию. Этот метод активного управления энергией явно отличается от традиционного режима пассивного реагирования.
Как динамическая оптимизация снижает счета за электроэнергию
Расходы на электроэнергию обычно состоят из базовой платы за электроэнергию и платы за мобильную электроэнергию. Существует прямая корреляция между базовыми расходами на электроэнергию и максимальным спросом. Система динамической оптимизации энергии может эффективно снизить максимальное значение потребления с помощью плавной кривой нагрузки. Если мониторинг обнаружит, что некоторое оборудование запускается одновременно, что может увеличить потребность, система естественным образом скорректирует последовательность запуска и остановки оборудования или скорректирует рабочие параметры.
Например, в крупных торговых центрах система динамической оптимизации будет координировать работу кондиционеров, систем освещения и лифтов. С помощью внепиковой работы контролируется максимальный спрос в пределах, предусмотренных договором. Одно только это может сэкономить от 15 до 25% расходов на электроэнергию. В то же время эта система также может оптимизировать коэффициент мощности, чтобы предотвратить штрафы из-за некачественного коэффициента мощности.
Роль интеллектуальных систем управления в оптимизации
Оптимизация современной динамической энергетики неотделима от поддержки интеллектуальных систем управления. Эти системы используют передовые алгоритмы. Они вполне способны прогнозировать изменения спроса на энергию и заранее вносить соответствующие коррективы. Основываясь на технологии машинного обучения, система может постоянно оптимизировать стратегию управления, чтобы адаптироваться к последствиям старения оборудования и изменениям условий труда.
В реальном случае в центре обработки данных была достигнута динамическая регулировка системы охлаждения после использования интеллектуальной системы управления. Система корректирует рабочее состояние чиллера в режиме реального времени в зависимости от нагрузки сервера, в результате чего значение PUE снижается с 1,6 до 1,3. Такая оптимизация не только снижает энергопотребление, но и продлевает срок службы оборудования и снижает затраты на обслуживание! Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Проблемы и меры противодействия интеграции возобновляемых источников энергии
После того, как возобновляемые источники энергии, такие как солнечная энергия и энергия ветра, стали популярными, их прерывистость и нестабильность создают проблемы для стабильности энергосистемы. Система динамической оптимизации энергии может опираться на оборудование для хранения энергии и регулирование нагрузки, чтобы сглаживать колебания выработки возобновляемой энергии и поддерживать баланс системы. Если выработка фотоэлектрической энергии внезапно снизится, система быстро включит резервный источник питания или отрегулирует прерываемую нагрузку.
В приложениях микросетей система динамической оптимизации будет отдавать приоритет использованию возобновляемых источников энергии и включать зарядку накопителей энергии или регулировать нагрузки, когда мощность производства электроэнергии чрезмерна. Такая интеллектуальная диспетчеризация максимизирует уровень потребления возобновляемой энергии, сохраняя при этом надежность электроснабжения. Промышленный парк использовал эту стратегию, чтобы позволить возобновляемым источникам энергии составлять 40% от общего потребления электроэнергии.
Как выбрать подходящее решение для динамической оптимизации
При выборе решения по динамической оптимизации энергопотребления необходимо всесторонне учитывать размер системы, тип оборудования и характеристики энергопотребления. В случае перерабатывающей промышленности оптимизация энергопотребления технологического оборудования является тем направлением, на которое следует обратить внимание; В коммерческих зданиях необходимо сосредоточить внимание на скоординированном управлении кондиционированием воздуха, освещением и другими системами. Также очень важно, чтобы решение было масштабируемым, и нужно было зарезервировать интерфейсы для будущего расширения оборудования. .
Отбираются поставщики, добившиеся успеха, и им предлагается предоставить подробные планы реализации. Профессиональная оценка охватывает энергоаудит, анализ нагрузки и прогноз возврата инвестиций. Отличная система динамической оптимизации должна обладать способностью самообучения и непрерывно оптимизировать производительность по мере накопления эксплуатационных данных. На это стоит обратить внимание.
Распространенные заблуждения при реализации динамической оптимизации
Когда многие компании проводят динамическую оптимизацию, они уделяют слишком много внимания энергосберегающему эффекту отдельного оборудования, но игнорируют совместную оптимизацию всей системы. Ведь исключительно качественные результаты энергосбережения достигаются за счет координации работы различных энергопотребляющих узлов. Еще одно распространенное заблуждение – игнорирование точности исходных данных. Некачественные данные мониторинга приведут к ошибкам в принятии решений по оптимизации.
Некоторые пользователи ожидают увидеть очевидные результаты сразу, но результаты системы динамической оптимизации представлены шаг за шагом. Системе приходится тратить время на изучение моделей использования энергии и постоянную корректировку стратегии управления. Рекомендуется устанавливать разумные ожидания и использовать непрерывный анализ данных для проверки результатов оптимизации. Регулярное обслуживание системы и обновление политики также являются ключом к обеспечению долгосрочных результатов.
Какие аспекты вашей практики управления энергопотреблением беспокоят вас больше всего? Я с нетерпением жду, когда вы поделитесь своим опытом в области комментариев. Если вы считаете, что эта статья полезна для вас, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с большим количеством нуждающихся людей.
Добавить комментарий