案例說明

創新AI人工智慧控制系統，搭配DIS(Discrete Integrated System)冰水主機整合系統，由Data mining之技術分析水側系統之效率，讓冰水系統以最高效率方式運行。

設計理念或改善流程

設計理念：
本場域採用之AI人工智慧節能系統可於各種天氣條件下預測熱負荷運轉模型，並依此模型提前調整冰水系統負載，如下雨時熱負荷大幅下降，此時環境使用者會感受到冷氣更涼爽甚至太冷，故提前進行降載節能。
人工智慧透過可變參數如冰水主機、馬達、冷卻水塔，冰水主機內部並包含等超過百樣可控制之閥門及冷媒流量、環境因素包含戶外溫度/濕度/風速及室內的熱負荷等主動進行冰水主機效率分析，包含出水回水溫、負載比例與系統效率之曲線最佳化，進而以此最佳化參數來調整冰水主機、水泵及冷卻水塔三者之運轉。

 依據綠基會公告 服務業中央空調系統水側系統耗能指標小於 0.75 kW/RT 方案，建立一套能源管理系統並做長時間監測水側性能。並藉由長時間分析操作模式與節電效果來改善控制操作。

改善流程
藉由系統收集長時間之操作及設備效率量化分析，進而透過人工智慧機器學習方式優化設定參數，透過性能分析與操作改善，提升冰水主機組的製冷效率，圖一為某案場針對歷史量測資訊預估可改善的效率分析結果，預估可改善kW/RT效率值為23.7% (藍色曲線為預測結果)。

 

圖一、預估可改善之冰水主機組製冷效率分析

圖二為根據氣象資料、冰機資料剖析，預測出冰機每日所需提供的製冷量，每小時的預測準度達 r2 = 0.98，對每日的最大製冷量準度達 r2 = 0.95(黃色曲線為預測結果)。