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，空調(diào)系統(tǒng)在建筑能耗占比中可以過半，而冷卻塔作為其中的重要組成，其重要性不言而喻。如何實(shí)現(xiàn)冷卻塔的綠色經(jīng)濟(jì)運(yùn)行一直是亟待我們解決的問題
游離整個(gè)冷卻水系統(tǒng)單看冷卻塔，可以通俗的將其理解為是一個(gè)大金屬盒子，里面由風(fēng)扇、熱交換機(jī)構(gòu)和水管閥門組成，溫水從中流過進(jìn)而降溫冷卻。雖然看似簡(jiǎn)單，但是真要實(shí)現(xiàn)其節(jié)能運(yùn)行卻又是融合了多種沿技術(shù)的復(fù)雜結(jié)合，畢竟無論從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化、單一組件性能提升或者說整機(jī)調(diào)試升都可以實(shí)現(xiàn)一定的節(jié)能效果。隨著技術(shù)的迭代與升，當(dāng)下通過的數(shù)值模型化控制來達(dá)到節(jié)能的目的也越來越被大眾所接受。控制邏輯的優(yōu)化依賴底層智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的支持，在國(guó)家大力推動(dòng)下的控制系統(tǒng)已越來越多的出現(xiàn)在不同的建筑場(chǎng)景中，這也為我們進(jìn)一步的優(yōu)化智控提供了的條件。那么聚焦到冷卻塔，他是整個(gè)空調(diào)系統(tǒng)中的一環(huán)，對(duì)其節(jié)能尋優(yōu)控制一定要代入到整個(gè)制冷循環(huán)系統(tǒng)中，乃至整個(gè)建筑環(huán)境生態(tài)中去。冷卻塔特殊的應(yīng)用環(huán)境以及復(fù)雜的優(yōu)化邏輯奠定了人工智能技術(shù)應(yīng)用的大提，相似但又區(qū)別于整個(gè)冷熱源的節(jié)能智控，就冷卻塔的控制邏輯更多的聚焦在冷卻側(cè)，設(shè)備模型和表示設(shè)備之間關(guān)系的參數(shù)是冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化的基礎(chǔ)。冷卻塔是冷卻水系統(tǒng)傳熱的關(guān)鍵設(shè)備，其運(yùn)行參數(shù)與冷水機(jī)組、水泵等運(yùn)行參數(shù)相互制約。因此，冷卻塔數(shù)據(jù)模型的建立對(duì)于能否實(shí)現(xiàn)冷卻塔乃至空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能是至關(guān)重要的。
AI節(jié)能智控對(duì)于冷卻塔數(shù)據(jù)模型的建立，依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析已然滿足不了這方面需求了，隨著技術(shù)的迭代發(fā)展，算力、硬件等呈指數(shù)增長(zhǎng)，新一代信息技術(shù)的應(yīng)用自然也就變得可能了，其中為大家所關(guān)注的就是人工智能技術(shù)了，AlphaGo和ChatGPT已成為大家耳熟能詳?shù)恼勝Y。那么人工智能技術(shù)與冷卻塔的節(jié)能尋優(yōu)控制之間又能碰撞出怎樣的火花呢？主要也是核心的便是預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)一般包含了設(shè)備運(yùn)行效能、設(shè)備故障診斷以及機(jī)組匹配策略這些。通過這些預(yù)測(cè)，我們可以了解設(shè)備的工況點(diǎn)并進(jìn)行合理利用，以此保障其永遠(yuǎn)在區(qū)運(yùn)行，同時(shí)可以在設(shè)備發(fā)生故障之基于診斷信息做預(yù)測(cè)性維護(hù)。這種有預(yù)見性的管理可以大的降低設(shè)備使用過程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)從設(shè)備全生命周期看無疑能夠提升其效益創(chuàng)造。在冷卻塔數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面高斯過程回歸是一種常見的算法。高斯過程回歸分析可用于對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的行為進(jìn)行建模。在水冷式冷水機(jī)組冷卻側(cè)的運(yùn)行環(huán)境中，可以通過其實(shí)現(xiàn)根據(jù)室外溫度、濕度和建筑物的實(shí)際冷負(fù)荷等各種外部要素來預(yù)測(cè)冷卻塔回水溫度的設(shè)定點(diǎn)。通過使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不斷更新模型，高斯過程回歸分析可以適應(yīng)不斷變化的條件，并找到減少能耗的機(jī)會(huì)，同時(shí)保持性能。人工智能技術(shù)在控制方面也有著不俗的表現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)研究的一個(gè)重要方向，在能源管理以及節(jié)能優(yōu)化控制方面當(dāng)下已經(jīng)擁有廣泛的應(yīng)用基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)算法能夠處理大量數(shù)據(jù)并識(shí)別復(fù)雜模式，從整個(gè)建筑能效常見來看，從能源數(shù)據(jù)中可以預(yù)測(cè)出未來一定時(shí)期的能源消耗并尋找出其中可能存在的節(jié)能點(diǎn)；從整個(gè)冷源的節(jié)能智控來看，我們可以訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法去分析冷水機(jī)組的數(shù)據(jù)并判別出化的控制策略；同時(shí)但從冷卻塔系統(tǒng)來看，在通過對(duì)冷卻塔運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析結(jié)合冷卻塔實(shí)時(shí)能效表現(xiàn)分析以及環(huán)境參數(shù)變量調(diào)整，可以計(jì)算出冷卻塔的換熱性能模型，基于工作狀態(tài)下對(duì)冷卻塔換熱模型的特征分析，可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的冷卻側(cè)水流量控制策略生成。
人工智能技術(shù)主要涵蓋了算法和統(tǒng)計(jì)模型的研究和應(yīng)用，針對(duì)冷卻塔的節(jié)能尋優(yōu)控制，使用高斯過程回歸分析和深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在很大程序上幫助我們實(shí)現(xiàn)了節(jié)能降碳的目標(biāo)。但任何成熟技術(shù)的大面積推廣一定得經(jīng)得起市場(chǎng)的驗(yàn)證。當(dāng)一方面我們需要在不斷地嘗試和摸索中將人工智能技術(shù)應(yīng)用的成熟度不斷提升，另一方面則是將它轉(zhuǎn)換成好的產(chǎn)品或者方面，其中重要的維度便是效益比，怎樣在少得支出條件下創(chuàng)造的效益，不斷拓寬它的邊際效益。行有嘉為注于冷熱源節(jié)能智控的企業(yè)，也一定會(huì)在進(jìn)的過程中擔(dān)負(fù)起我們的責(zé)任，在一個(gè)又一個(gè)項(xiàng)目的凝練中升華我們的算法能力，為用戶在節(jié)能減碳之路上提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。