Các hệ thống điều hòa trung tâm hiện tại thường được trang bị điều khiển tự động cho các chức năng quản lý và vận hành hàng ngày như giám sát hệ thống, điều khiển chuỗi khởi động - dừng thiết bị,... Tuy nhiên, nhưng các sản phẩm này lại thiếu khả năng tối ưu hóa cấp hệ thống và các thông số vận hành chủ yếu được thiết lập dựa trên kinh nghiệm thủ công nên mức độ thông minh kém, khó đáp ứng yêu cầu vận hành hiệu quả. Do đó, cần phải khẩn trương cải thiện khả năng điều khiển tự động để thực hiện vận hành và bảo trì hệ thống điều hòa trung tâm một cách hiệu quả và tối ưu hơn.
Thuật toán điều khiển thông minh (Smart Control)
Trong những năm gần đây, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển nhanh chóng và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như xe không người lái và sản xuất thông minh. Với sự hỗ trợ của công nghệ AI, phương tiện có thể tự động nhận biết môi trường xung quanh, điều chỉnh hướng lái và tốc độ, đồng thời các robot sản xuất và cánh tay cơ khí khác nhau có thể phối hợp để thực hiện tự động hóa dây chuyền sản xuất. Công nghệ AI đã thể hiện khả năng rất mạnh mẽ trong lĩnh vực điều khiển thông minh các hệ thống phức tạp, và có tiềm năng lớn trong việc vận hành và quản lý hiệu quả các hệ thống điều hòa trung tâm.
Lái xe không người lái
KUKA tự động hoá
MBT (Midea Building Technology), dựa trên công nghệ AI tiên tiến, đã phát triển một công cụ thuật toán điều khiển thông minh để tiết kiệm năng lượng cho hệ thống điều hòa trung tâm.
Công cụ điều khiển thông minh chủ yếu có ba khả năng AI cốt lõi sau:
Khả năng khai thác dữ liệu
Hệ thống điều hòa trung tâm được trang bị một số lượng lớn các loại cảm biến khác nhau (nhiệt độ và độ ẩm, áp suất, CO₂,...) và một lượng lớn dữ liệu vận hành sẽ được tạo trong quá trình vận hành hệ thống, chứa thông tin hệ thống phong phú. Công cụ điều khiển có thể được sử dụng trong một số lượng lớn. Từ dữ liệu vận hành đa chiều, có thể tìm ra các tính năng chính ảnh hưởng đến hiệu quả năng lượng của hoạt động và chẩn đoán các vấn đề về hiệu quả năng lượng của hệ thống.
Khả năng dự đoán
Công cụ Điều khiển Thông minh sử dụng mô hình chuyên sâu để dự đoán chính xác các đặc điểm hoạt động của hệ thống điều hòa trung tâm trong tương lai (giờ, ngày), để có thể tự động điều khiển hệ thống trước kết quả dự đoán nhằm giảm thiệt hại do làm mát và cung cấp nhiệt quá mức, lãng phí năng lượng tiêu thụ.
Khả năng tối ưu hóa
Công cụ điều khiển sử dụng chiến lược tối ưu hóa tự thích ứng thông minh, nhanh chóng tìm thấy tổ hợp tham số giúp hiệu suất hệ thống tối ưu trong quy mô lớn, cung cấp hỗ trợ thời gian thực cho hoạt động hiệu quả của hệ thống.
Triển khai ứng dụng Smart Control
Làm cách nào để triển khai và ứng dụng công cụ Smart Control vào hệ thống điều khiển tự động điều hòa trung tâm hiện có? MBT (Midea Building Technology) đã tạo ra bộ giải pháp triển khai gọn nhẹ để thực hiện việc nâng cấp thông minh hệ thống điều khiển tự động mà không cần thay đổi hệ thống điều khiển.
Giải pháp này chủ yếu dựa trên giao thức tự động hóa tòa nhà (BACnet) được sử dụng phổ biến và nhanh chóng nhận ra sự tích hợp với hệ thống điều khiển tự động, hiện thực hóa việc áp dụng thuật toán AI vào điều khiển tối ưu hoạt động của hệ thống điều hòa trung tâm.
Hiện tại, công cụ điều khiển thông minh đã được áp dụng cho nhiều tòa nhà công cộng (bao gồm nhà ga sân bay, trung tâm nghiên cứu dữ liệu, bệnh viện,...), thông qua nâng cấp thông minh hệ thống điều khiển tự động điều hòa trung tâm, có thể tiết kiệm năng lượng từ 15% -30%.
Những trường hợp ứng dụng Smart Control
Tòa nhà ga sân bay Z có tổng diện tích khoảng 16.500㎡, hệ thống điều hòa trung tâm bao gồm 6 máy bơm nhiệt làm mát bằng không khí, 4 máy bơm nước làm lạnh và 6 tủ điều hòa không khí kết hợp. Thông qua động cơ điều khiển thông minh , việc nâng cấp hệ thống điều khiển tự động điều hòa trung tâm của nhà ga đã được thực hiện.
Dựa trên dữ liệu vận hành trước đây, công cụ điều khiển thiết lập mô hình AI hệ thống điều hòa không khí của thiết bị đầu cuối để dự đoán chính xác nhiệt độ trong nhà và mức tiêu thụ năng lượng (sai số dự đoán nhiệt độ <0,2°C, sai số dự đoán mức tiêu thụ năng lượng <5%).
Dựa trên kết quả dự đoán, các thông số vận hành của hệ thống, bao gồm nhiệt độ cấp nước của máy chủ, số lượng máy chủ được bật,... được tự động tối ưu hóa và kiểm soát, tiết kiệm năng lượng và nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống. Kết quả thử nghiệm cho thấy so với trước khi cải tạo, hiện tượng quá lạnh trong nhà đã giảm đáng kể và tỷ lệ tương thích nhiệt độ trong nhà đã tăng từ 65% lên 92% ; về mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống, năng lượng tiêu dùng đã giảm trung bình 24,5%.
Trong tương lai, công cụ Điều khiển thông minh (Smart Control) sẽ ứng dụng cho nhiều hệ thống điều hòa trung tâm, sử dụng công nghệ AI để thúc đẩy quá trình carbon hóa của các tòa nhà công cộng và giúp chủ sở hữu tòa nhà giảm chi phí và tăng hiệu quả về tiết kiệm năng lượng.
Thông tin liên hệ: https://www.midea.com/vn
