節能增效是達成“雙碳”目標最直接有效的方式，空壓系統的節能增效亟待全面開展。如今，人工智能AI技術的引入，正在改變這一現狀。施耐德電氣基于AI技術的空壓站智能算法方案，通過對實時數據的采集、建模和分析，實現對空壓站的優化控制與智能管理，助力企業顯著提高能源使用效率、加速實現雙碳目標。
AI算法模型，改變空壓機傳統控制方式
空壓站的空壓機組是壓縮空氣生產的源頭，通常由空壓機、儲氣罐、冷卻器和干燥機等組成。空壓機生產的壓縮空氣通過專用管道傳送到各個用能生產點位，為生產制造提供動能。然而，在傳統管理方式下，空壓機需要由專人啟停，運維效率低下，缺乏預防性維護，虛開情況普遍，由此導致無論是供氣端的空壓機組，還是傳輸端的空氣管網，乃至用氣端的氣動設備，均存在能源浪費現象。
對此，施耐德電氣空壓站智能算法方案通過采集空壓機運行參數，如加載壓力、卸載壓力、管網壓力、排氣壓力、啟停狀態、電耗等數據，以及外部的溫度、濕度等數據，進行機器學習與模型訓練；隨后利用AI模型對排氣壓力、能耗以及總管流量進行預測，并按照收集的實時數據來優化調度算法，實現空壓機組的節能運行。
AI算法的采用，一方面改變了空壓機的運行管理模式，盡可能保證空壓機滿載運行，避免因頻繁開機停機造成損失；另一方面，通過建立功率和流量以及壓力模型，來適當調整空壓機出口壓力，合理設置排氣壓力，避免因排氣壓力設置過高而造成能源浪費。
賦能新能源車企，實現能源管理智能化
在整車制造領域，空壓機同樣發揮著不可或缺的作用，在沖壓、焊裝、涂裝和總裝等生產流程都能見到其身影。在某新能源車企的站房管理系統項目中，施耐德電氣通過數據的采集、建模、分析，為工廠的綜合站房空壓站控制系統、暖通控制系統提供了最優運行參數建議，進而實現控制邏輯優化與節能增效，使企業在建設高效、節能的現代化和綠色化工廠的道路上事半功倍。
施耐德電氣空壓站智能算法方案在該車企工廠綜合站房的五大能源管理場景中得到了應用，其中包括：
? 站房電力負荷預測：通過分析電力負荷歷史數據、溫濕度氣象數據和生產計劃，時序預測站房用電量，并提供實時預測結果；
? 月度/年度能耗預測：利用過去的能耗和生產數據，以及未來的生產計劃，預測下個月或明年的能耗；
? 費用預測：根據電力負荷預測、能耗預測和實際電價，預測尖峰和平谷時段的用電量和電費；
? 冷站智能運行策略：結合冷/熱負荷預測、天氣情況、生產計劃和冷機配置參數，制定冷機啟停策略；
? 空壓站智能運行策略：提供空壓站內設備高效運行建議，在滿足生產需求的同時，減少能源浪費。
施耐德電氣智能算法方案的采用，幫助該新能源車企實現了對空壓機運行狀態的實時監測，使其通過基于AI模型進行能耗預測，結合生產用能計劃，能夠制定精細化的啟停策略，減少能源浪費，助力節能降本，加速實現雙碳目標。作為當今備受矚目的顛覆性技術之一，AI技術的應用正深刻地改變著我們的生活和生產方式。作為AI技術的先行者，施耐德電氣正通過將AI技術與自身在工業自動化與能源管理領域的技術與經驗相結合，將AI技術賦能于具體行業與實際場景，為產業的高質量發展提供源源不斷的動力。
