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能源數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目-采用了制冷系統(tǒng)與空壓系統(tǒng)控制理念與先進(jìn)的節(jié)能技術(shù)

來源:中工互聯(lián)(北京)科技      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/7/12      主題:其他   [加盟]

本項(xiàng)目以項(xiàng)目安全、穩(wěn)定、可靠、節(jié)能為基礎(chǔ),開展對(duì)空壓系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)多面的、系統(tǒng)的升J改造和節(jié)能降耗服務(wù)。

、基于項(xiàng)目空調(diào)系統(tǒng)能源流向特性,以空調(diào)制冷站為研究對(duì)象,在保障空調(diào)末端用冷需求的基礎(chǔ)上,依托G效制冷機(jī)房控制理念及各項(xiàng)節(jié)能技術(shù)手段,實(shí)現(xiàn)管理節(jié)能與技術(shù)節(jié)能雙驅(qū)雙融的新型能源管理方法,降低空調(diào)整體能耗。

第二、接入廠內(nèi)空壓系統(tǒng)、空調(diào)系統(tǒng)通過節(jié)能優(yōu)化模型和工業(yè)大模型對(duì)空壓機(jī)組、空調(diào)機(jī)組進(jìn)行整體節(jié)能調(diào)度。

第三、在系統(tǒng)能效提升的同時(shí),多面跟蹤調(diào)適空調(diào)系統(tǒng)、空壓系統(tǒng)各設(shè)備,通過工業(yè)大模型智能交付系統(tǒng)解決改善當(dāng)前存在的問題,完善自動(dòng)化控制水平,促使各系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定、更安全。

能源效率的提升和節(jié)能減排已成為工業(yè)L域的重要議題,特別是在能源消耗大戶如制冷和空壓系統(tǒng)中,如何有效地降低能耗,提G能源使用效率,已經(jīng)成為眾多企業(yè)關(guān)注的問題。

空調(diào)系統(tǒng)和空壓系統(tǒng)的能耗占比頗G,行業(yè)用戶迫切需要一種多面的、系統(tǒng)的能源管理方案。本項(xiàng)目通過數(shù)字化建設(shè)和智能化升J,實(shí)現(xiàn)了管理節(jié)能與技術(shù)節(jié)能的雙重融合,為用戶提供了全新的能源管理方法。項(xiàng)目借助節(jié)能優(yōu)化模型和工業(yè)大模型,對(duì)空壓機(jī)組和空調(diào)機(jī)組進(jìn)行整體節(jié)能調(diào)度,實(shí)現(xiàn)了能源的智能化管理。通過多面跟蹤調(diào)適空調(diào)系統(tǒng)和空壓系統(tǒng)各設(shè)備,提升了系統(tǒng)的自動(dòng)化控制水平,使得系統(tǒng)運(yùn)行更加穩(wěn)定、安全。

針對(duì)現(xiàn)有工廠能源管理中的能源效率優(yōu)化和成本控制問題,利用節(jié)能優(yōu)化模型和工業(yè)大模型的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力,收集和分析工廠的能源消耗數(shù)據(jù),識(shí)別出能源浪費(fèi)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和成本控制的潛在機(jī)會(huì),預(yù)測(cè)在不同生產(chǎn)情況下的能源需求和消耗模式,幫助工廠管理者制定更為準(zhǔn)確和G效的能源使用計(jì)劃。后,通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)整,大模型能夠優(yōu)化能源分配,減少不必要的能源浪費(fèi),提升能源使用效率,從而達(dá)到降低成本、提G生產(chǎn)效率的目的。

本能源數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目在技術(shù)創(chuàng)新方面表現(xiàn)突出。

先,項(xiàng)目采用了制冷系統(tǒng)與空壓系統(tǒng)控制理念與先進(jìn)的節(jié)能技術(shù),這些技術(shù)能夠準(zhǔn)確調(diào)節(jié)能源流向,優(yōu)化制冷和空壓系統(tǒng)的能耗,實(shí)現(xiàn)了技術(shù)節(jié)能與管理節(jié)能的有效融合。

其次,我們引入了工業(yè)大模型,增強(qiáng)系統(tǒng)的智能交互能力和數(shù)據(jù)分析效率,支持通過自然語言與系統(tǒng)交互,使用戶能夠輕松管理和查詢系統(tǒng)狀態(tài)。同時(shí),工業(yè)大模型有效處理和分析大量文本數(shù)據(jù),從而提供準(zhǔn)確的故障診斷和預(yù)防維護(hù)建議。這種技術(shù)的引入不僅提升了用戶體驗(yàn),還增強(qiáng)了系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化水平,是向工業(yè)4.0邁進(jìn)的關(guān)鍵一步。

在實(shí)施效果方面,項(xiàng)目成功降低了整體能耗,提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能調(diào)節(jié),系統(tǒng)的運(yùn)行效率得到了顯著提升,同時(shí)也減少了人為操作的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。

基于大語言模型的工業(yè)人工智能產(chǎn)品研發(fā)與產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)化成果推廣。工業(yè)人工智能產(chǎn)品研發(fā)方面,聚焦工業(yè)智能集控系統(tǒng)(AI-SCADA)和工業(yè)智能專家系統(tǒng)(AI-Director)的設(shè)計(jì)與研發(fā),工業(yè)智能集控系統(tǒng)面向工廠先進(jìn)控制、能源優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的G效監(jiān)控和管理,具備提升系統(tǒng)性能、優(yōu)化資源配置、降低運(yùn)營成本等核心價(jià)值;工業(yè)智能專家系統(tǒng)面向設(shè)備運(yùn)維、故障預(yù)測(cè)和設(shè)備數(shù)字交付場(chǎng)景,提供工業(yè)L域?qū)I(yè)知識(shí)增強(qiáng)能力、長(zhǎng)文檔解析能力和即時(shí)專家指導(dǎo)能力,具備提G設(shè)備用能運(yùn)行效率、降低人員依賴和設(shè)備運(yùn)維成本等核心價(jià)值。工業(yè)人工智能產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化推廣,以產(chǎn)品為核心,作為工業(yè)AI的“智能化發(fā)動(dòng)機(jī)”,與行業(yè)頭部企業(yè)合作,協(xié)助為客戶提供優(yōu)產(chǎn)品,并以“與客戶產(chǎn)品集成”方式面向行業(yè)終客戶銷售。







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智慧招聘解決方案憑借其提升招聘精準(zhǔn)度和效率的能力,在降低成本和簡(jiǎn)化流程方面的顯著優(yōu)勢(shì),具有廣闊的市場(chǎng)推廣潛力。尤其是對(duì)于人力資源緊張或期望效率優(yōu)化的企業(yè),能提供明顯的價(jià)值

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君弘靈犀賦能證券智能化服務(wù)-千億級(jí)參數(shù)多模態(tài)證券垂直類大模型

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基于道客云原生知識(shí)庫平臺(tái)的金融合規(guī)助手-為銀行創(chuàng)新發(fā)展注入新動(dòng)力

對(duì)資源利用情況進(jìn)行優(yōu)化,提高了業(yè)務(wù)效率,為銀行創(chuàng)造了更多的商業(yè)價(jià)值。在商業(yè)模式方面,該項(xiàng)目采用私有化部署方式,確保了數(shù)據(jù)的安全與合規(guī),滿足了銀行對(duì)隱私保護(hù)的需求

基于大模型的正樣本異常檢測(cè)方案-實(shí)現(xiàn)用戶簡(jiǎn)單點(diǎn)擊即可將識(shí)別為異物的物體定義為正常物體

于攝像頭等國產(chǎn)硬件感知設(shè)備,配合自主研發(fā)基于大模型的正樣本檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù),形成整套的解決方案產(chǎn)品;相比于傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型只能檢測(cè)固定類別的異常,本項(xiàng)目靈活使用視覺大模型,可以有效檢測(cè)出未知的缺陷種類

基于大模型的云平臺(tái)智能運(yùn)維系統(tǒng)-支撐云平臺(tái)多個(gè)應(yīng)用方向的智能運(yùn)維管理

設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)回流機(jī)制,能夠在運(yùn)維過程中從海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中不斷進(jìn)行處理加工和提煉,反哺專業(yè)運(yùn)維大模型,形成數(shù)據(jù)飛輪

光子·慧營-資管運(yùn)營智能助手-資管運(yùn)營智能助手

項(xiàng)目支持超過300個(gè)API的理解學(xué)習(xí),基座大模型擴(kuò)展識(shí)別能力強(qiáng),支持動(dòng)態(tài)增加API,冷啟動(dòng)準(zhǔn)確率在90%以上,逐步擴(kuò)大其在證券托管及其他金融領(lǐng)域的應(yīng)用探索范圍

豐登種業(yè)大語言模型-拓展了大模型助力生物育種的探索路徑

針對(duì)4000個(gè)主要栽培品種的每一個(gè)基因變異鑒定,針對(duì)250份核心品種的農(nóng)藝性狀和表型問答,對(duì)水稻15個(gè)關(guān)鍵發(fā)育階段的空間組學(xué)測(cè)序和單細(xì)胞組學(xué)測(cè)序數(shù)據(jù)。

法律大模型在智能合同場(chǎng)景中的應(yīng)用實(shí)踐-每年節(jié)約了約130萬分鐘的審查時(shí)間

基于最新的人工智能技術(shù)手段,通過智能合同審查算法和合同知識(shí)圖譜,能夠?qū)崿F(xiàn)智能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、自動(dòng)比對(duì)兩份合同間的差異及為法務(wù)同事提供一系列智能輔助功能

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山海大模型的出現(xiàn),推動(dòng)了國內(nèi)AGI 的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用,為相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來了巨大變革,從效率、成本、體驗(yàn)等多角度,助力千行百業(yè)的智慧升級(jí)
 
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