Ai thermostat energy saving methodology BASICS

Ai thermostat energy saving methodology BASICS

Conținutul acestei sesiuni de instruire:

  1. Diagrama sistemului AI în arhitectură
  2. Blocuri funcționale și roluri în cadrul acestui sistem
  3. Strategia de calcul al economisirii energiei
  4. Strategia de inteligență AI pentru economisirea energiei
  5. Factori care afectează procentul de economisire a energiei
  6. Rezultatele testelor de laborator pentru economisirea energiei TRV și UFH

1. Diagrama sistemului AI



2. Blocuri funcționale și roluri

Cloud (cu funcție AI)

  • Învață profilul de temperatură interioară pentru diverse scenarii…
  • Preia temperatura exterioară online pentru predicție
  • Rețea Neurală Profundă pentru a face predicții, suprascrie comenzi către termostate…. • Calculează procentul de economisire a energiei pe baza predicției vs realitate…
  • Salvează date pentru statistici….
  • Etc. etc…..

Gateway

Quantum tstat (firmware actualizat)

TRV sau actuatoare

Aplicații Salus Premium Lite (cu opțiunea de Inteligență Îmbunătățită)


3. Strategia de calcul al economisirii energiei

Consumul total de energie este definit de durata de activare a releului (secunde)


Economisirea de energie măsurată în laborator % = Real (non-AI) – Real (AI) Economisirea de energie calculată pe teren % = Prezis – Real (AI)


Consumul de energie prezis este estimat pe baza istoricului de temperatură învățat. Cu cât învață mai mult, cu atât predicția consumului de energie este mai precisă.


4. Strategia de inteligență AI pentru economisirea energiei

Obiectiv: În timp ce menține confortul prin atingerea punctului de setare a temperaturii, AI urmărește reducerea duratei totale de activare a releului, economisind astfel energie.

Pe baza datelor de temperatură învățate, Rețeaua Neurală Profundă în cloud:

  1. Prezice rata de creștere a temperaturii, posibila depășire cauzată de timpul de activare al releuluiTimp de activare
  2. Scurtează timpul de activare în avans
  3. Oprește ciclul de activare
  4. Elimină ciclurile de activare inutile
  5. Programare de oprire anticipată
  6. Etc. etc..

5. Factori care afectează calculul procentului de economisire a energiei

  1. Predicția se bazează pe datele istorice de temperatură
  2. Performanța de bază a termostatului (TPI sau span) este bună sau rea
  3. Economisirea de energie este inclusă în calcul sau nu
  4. Schimbări de mediu (de ex. temperatura apei calde, fereastra deschisă, temperatura exterioară)
  5. Ocuparea spațiului
  6. Etc. etc…. 

6. Rezultatele testelor de laborator și de teren pentru economisirea energiei %

Conform testelor radiatorului TRV ale WL la laboratorul din Cincinnati, testele UFH la CoE România,


ECONOMISIREA MEDIE DE ENERGIE PRIN AI = 8%

Intervalul de economisire a energiei prin AI înregistrat este de 0 – 30%, în funcție de condiții.

N.B. Vânzările susțin economisirea de energie % până la 20% plus?