Akár 75%-os energiamegtakarítás a hűtéstechnikában a mesterséges intelligencia révén

Copyright: Factor4Solutions

A Berlini Műszaki Egyetemen működő „Factor4Solutions” nevű kutatócsoport tízéves kutatómunkája során kifejlesztett digitális rendszermenedzser tulajdonképpen egy, a mesterséges intelligencia által támogatott szoftver. A mindenféle hűtési megoldáshoz illeszthető szoftver gyártó- és technológia-független, és alkalmazható a meglévő és az új rendszerekhez is. Egy további jelentős előnye, hogy önállóan, offline, vagyis hálózattól független üzemmódban is működik, ezért alkalmas a hálózatra nem kapcsolt infrastruktúrákhoz is. 

A hűtési energia előállításának egyik nagy problémája, hogy az ott alkalmazott hűtőtornyok és szivattyúk gyakran ugyanannyi elektromos energiát igényelnek, mint a hűtési energiatermelés maga. Ezen túlmenően az áramfelhasználás optimalizálása gyakran csak komponens-szinten történik, és többnyire csak egy, a tervezésnél definiált üzemállapotra, amely tipikusan az üzemórák legfeljebb csak 3%-ában fordul elő. Ennek következménye a teljes hűtési rendszer indokolatlanul magas villamosenergia-felhasználása.    

A Factor4Solutions kutatócsoport által kifejlesztett rendszermenedzser ezt a kihívást úgy kezeli le, hogy együttesen figyeli az összes, a hűtéstechnikában releváns komponens üzemét, és ezzel együtt azok energetikai felhasználásait, úgy az áram, mind a hőenergia és a hidegvíz vonatkozásában. Ehhez a szoftver előállítja a mindenkori hűtési rendszer digitális ikerpárját, amelynek révén valósidőben, vagyis párhozamosan a tényleges üzemhez, és egy adott szituációhoz illeszkedően is kiszámolja, hogy az egyes rendszerkomponenseknek hogyan kellene viselkedniük ahhoz, hogy a teljes rendszer maximális energiahatékonyságát elérjük.

A hűtési energiatermelő berendezések, valamint a segédberendezések többé már nem rögzített sorrendben (alap- és csúcsterhelés), hanem a hatékonyság alapján, az időjárási feltételektől és a kívánt hűtőteljesítménytől függően, a szoftver által standardizált menetrendek révén kerülnek kapcsolásra és szabályozásra. A felhasználó az optimalizáláshoz választott céljellemzőjét (Pl. költségek, áramfelhasználás, vagy széndioxid-emisszió-csökkentés) egyénileg választhatja meg.

Forrás: Kaelte Klima Aktuell
Fotó: Factor4Solutions

Megosztás

Előző olvasása

Bánhidi László emlékére alapított oktatói díjat az MMK Épületgépész Tagozata

Következő olvasása

Egyre közelebb vagyunk a hidrogénalapú energiatároláshoz?