成果介绍
主要应用领域为信息技术、新能源技术、智能装备。采用物联网、大数据、云计算等技术,开发了智慧空气源+物联网智能热泵管理系统,实现空气源热泵设备与后台管理系统之间的实时交互,通过对数据的分析,优化空气源热泵设备的运行策略,做到了节能运行。成果采用智能化管理模式,完善了设备的协同管理,确保了系统的高效经济运行。
改变原有设备的分立运行的方法,设计空气源热泵智能监控设备,统一管理空气源热泵系统中的压缩机、冷凝器、膨胀阀、蒸发器及配套设备的运行,使整体系统实现最佳匹配状态,提高设备的能效比COP值可达 ***。
对环境噪声及备各部分气压、水压、流量的实时监测,通过防震和匹
配设计,减少由于压缩机及风机运行产生的机械噪声和设备运行产生的管
道谐振噪声,整机噪音小于40分贝。
以预除霜方式代替除霜方式,在蒸发器结霜之前进行预除霜,利用后台大数据分析能力实现结霜预判。通过对智慧空气源热泵机组的除霜过程的历史数据分析,自动计算预测结霜时间,控制机组提前执行预除霜操作后期进一步采用AI人工智能方法,通过自学习方式,在智慧空气源热泵机组运行过程中逐渐提高结霜预判的准确性,逐步提高机组COP。
成果亮点
(1)本成果改变原有空气源热泵设备的分立运行的方法,创新采用了5G/4G 通信技术,研发了智慧空气源热泵智能监控设备。实现了管理平台对空气源热泵的实时信息采集和实时控制功能。
(2)实现对系统内所有空气源热泵设备的远程可视化实时管理,从根本上解决了现有空气源热泵系统无法实现远程管理的问题,大大提高了系统的管理水平。
(3)在后台管理系统建立大数据处理数学模型,实现对智慧空气源热泵设备的各个执行单元的优化控制。通过 AI 的自学习功能,在系统运行的过 程中,持续对智慧空气源热泵设备的运行策略进行优化。随着智慧空气源热泵系统的持续运行,运行策略和参数将持续逐渐优化,实现最优化的的 节能效果。
(4)实现了对空气源热泵的准确结霜预判及按需除霜的方法代替了现有
空气源热泵系统定时除霜的过程。通过对各类传感器数据的采样分析计算、对历史工作数据的大数据运算、对每次防结霜过程的自学习,实现对蒸发器结霜的准确预判,从而使空气源热泵的除霜能源消耗降到最低。从根本上解决目前存在的除霜能耗大和误除霜等问题。
团队介绍
本成果团队拥有研制人员12人,其中教授1人、高级工程师5人、工程师6人,分别负责项目统筹、项目组织、项目决策、项目开发、项目调度、技术支持、产品研发、产品测试、产品方案设计。
成果资料