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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。如何實現(xiàn)冷卻塔的綠色經(jīng)濟運行一直是亟待我們解決的問題
游離整個冷卻水系統(tǒng)單看冷卻塔，可以通俗的將其理解為是一個大金屬盒子，里面由風(fēng)扇、熱交換機構(gòu)和水管閥門組成，溫水從中流過進而降溫冷卻。雖然看似簡單，但是真要實現(xiàn)其節(jié)能運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)計優(yōu)化、單一組件性能提升或者說整機調(diào)試升都可以實現(xiàn)一定的節(jié)能效果。隨著技術(shù)的迭代與升，當下通過的數(shù)值模型化控制來達到節(jié)能的目的也越來越被大眾所接受?？刂七壿嫷膬?yōu)化依賴底層智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的支持，在國家大力推動下的控制系統(tǒng)已越來越多的出現(xiàn)在不同的建筑場景中，這也為我們進一步的優(yōu)化智控提供了的條件。那么聚焦到冷卻塔，他是整個空調(diào)系統(tǒng)中的一環(huán)，對其節(jié)能尋優(yōu)控制一定要代入到整個制冷循環(huán)系統(tǒng)中，乃至整個建筑環(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，其運行參數(shù)與冷水機組、水泵等運行參數(shù)相互制約。因此，冷卻塔數(shù)據(jù)模型的建立對于能否實現(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，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，預(yù)測一般包含了設(shè)備運行效能、設(shè)備故障診斷以及機組匹配策略這些。通過這些預(yù)測，我們可以了解設(shè)備的工況點并進行合理利用，以此保障其永遠在區(qū)運行，同時可以在設(shè)備發(fā)生故障之基于診斷信息做預(yù)測性維護。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，同時從設(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復(fù)雜系統(tǒng)的行為進行建模。在水冷式冷水機組冷卻側(cè)的運行環(huán)境中，可以通過其實現(xiàn)根據(jù)室外溫度、濕度和建筑物的實際冷負荷等各種外部要素來預(yù)測冷卻塔回水溫度的設(shè)定點。通過使用實時數(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會，同時保持性能。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)研究的一個重要方向，在能源管理以及節(jié)能優(yōu)化控制方面當下已經(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)并識別復(fù)雜模式，從整個建筑能效常見來看，從能源數(shù)據(jù)中可以預(yù)測出未來一定時期的能源消耗并尋找出其中可能存在的節(jié)能點；從整個冷源的節(jié)能智控來看，我們可以訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法去分析冷水機組的數(shù)據(jù)并判別出化的控制策略；同時但從冷卻塔系統(tǒng)來看，在通過對冷卻塔運行參數(shù)進行實時監(jiān)測和分析結(jié)合冷卻塔實時能效表現(xiàn)分析以及環(huán)境參數(shù)變量調(diào)整，可以計算出冷卻塔的換熱性能模型，基于工作狀態(tài)下對冷卻塔換熱模型的特征分析，可以進一步實現(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)計模型的研究和應(yīng)用，針對冷卻塔的節(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現(xiàn)了節(jié)能降碳的目標。但任何成熟技術(shù)的大面積推廣一定得經(jīng)得起市場的驗證。當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)，也一定會在進的過程中擔負起我們的責任，在一個又一個項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實的技術(shù)支撐。