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西安交通大學——AI賦能的智慧冷庫調控系統,新時代下的冷庫智能化選擇

  近日,西安交通大學的“睿冷方舟”團隊研發的冷庫智能檢測平臺正式投入使用,該團隊由西安交通大學的本科生團隊主導,主持一項國自然青年基金、10余項橫向課題,獲廣東省科技進步一等獎的王闖教授為團隊提供指導,依托西安交通大學能源與動力學院的強大科研實力,旨在為新時代的冷庫智能化檢測與響應給出更高效、更節能的新方案。團隊研發的Re Cool系統通過節能改造及節能控制兩個技術手段來提高冷庫能效水平,以技術輸出為主,旨在為冷庫用戶提供最全面、最節能、最有效的冷庫優化手段。

  在中國的食品行業,冷庫的需求量巨大,市場容量龐大。我國目前冷庫保有量達12000萬噸,耗電量達800億度,年增速高達15%。冷庫容量在過去五年里,單是冷庫行業就以12.12%的年均速度在高速發展。隨著中國經濟的高速發展以及消費者消費品質的日益提高,據專家預測,未來10年,我國的冷藏車數量年均將增長28%以上,冷藏庫容量年均將增長30%以上。但當前冷庫普遍利用率低,能耗高。雖然冷庫正在高速平穩的發展,但是其利用效率率低,資源浪費嚴重是冷庫行業普遍存在的問題。目前修建的冷庫普遍存在自動化程度低,設備技術陳舊,能耗高效率低,隔熱層老化,跑冷嚴重的問題。多數冷庫都沒有能源消耗檢測儀表,沒有建立能源臺帳,許多企業能耗占成本費的30%以上。隨著工業4.0時代的到來,未來冷庫的智能化將是一個新的趨勢,冷庫能耗問題也將逐漸得到重視。

西安交通大學——AI賦能的智慧冷庫調控系統,新時代下的冷庫智能化選擇

西安交通大學——AI賦能的智慧冷庫調控系統,新時代下的冷庫智能化選擇

  圖1 2015-2025中國冷庫保有量

  “睿冷方舟”團隊研發的產品由三部分組成:云端平臺、Re Cool終端和冷庫設備。云端平臺使用Mysql來存儲和管理數據,并且包括在線訓練模型,這個模型由數據模型、經驗知識、機理模型和優化算法組成。Re Cool終端使用負荷預測、節能控制和故障預警等方法來實現在線云端控制和離線自主控制。冷庫設備監測和調控溫度、濕度、壓力、轉速、功率和流量等運行參數。團隊的技術創新點有三個:首先,開發了適應性較強的數據處理方法,它可以自動選擇適合不同差異化冷庫運行數據的清洗、整合、變換和規范化方法,從而提高了數據處理的適用性;其次,創建了基于樣本庫的熱物理模型-數據模型融合驅動機制。這個機制突破了傳統經驗控制方法節能效果低、單一數據模型控制成本高、訓練周期長的問題,能夠在短、中、長期的全運行周期內實現節能;最后還創建了獨立診斷與并行融合機制,它將熱物理模型、知識圖譜和數據模型結合在一起,解決了計算成本高、專家規則庫管理難度大、故障數據匱乏等問題,從而可以更好地進行故障診斷。

西安交通大學——AI賦能的智慧冷庫調控系統,新時代下的冷庫智能化選擇

  圖2云端平臺

西安交通大學——AI賦能的智慧冷庫調控系統,新時代下的冷庫智能化選擇

  圖3 Re Cool冷庫智能監控系統網絡結構圖

  相信在未來“睿冷方舟”研究團隊一定能帶著自己的智能化冷庫方案走向世界,為解決世界日益突出的環境問題貢獻他們的力量與智慧。


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