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| 应用领域 | 食品/农产品,石油,能源,电子/电池 |
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由联邦经济和能源部资助的研究项目OBSERVE的徽标 ©OBSERVE / BMWi
您能以更少的能源为现有的非住宅建筑物（例如办公室，学校或银行）供暖，并且仍然保持通常的舒适度吗？
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XY2CZ702 XY2CZ702弹簧Telemecanique
您能以更少的能源为现有的非住宅建筑物（例如办公室，学校或银行）供暖，并且仍然保持通常的舒适度吗？我们与Fraunhofer ISE和其他合作伙伴一起在“观察”研究项目中调查了这个问题。该项目历时近三年，由联邦经济事务和能源部资助。要求Kieback＆Peter的工程师在日常操作中测试新的预测控制模型。他们还开发了算法，以更好地监控加热系统并更快地检测错误-全部使用软件，而无需任何技术改造。
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观察：与Fraunhofer ISE和其他合作伙伴的研究项目
除Kieback＆Peter之外，Fraunhofer ISE（弗莱堡），应用科学大学（汉堡），Plenum Ingenieure（汉堡）和IngSoft（纽伦堡）作为项目合作伙伴参加了OBSERVE。我们的“战略研究与开发”部门由三位专家-Henrik Przybilla和系统工程师Michael Boeck和AndréWolfram支持了该项目。她的工作是测试项目合作伙伴在日常实践中开发的加热控制算法。为此，他们在柏林使用了两座测试大楼：Kieback＆Peter的公司总部和德国信贷银行（DKB）的总部。
项目经理Henrik Przybilla解释说：“节省热能不仅仅意味着调低恒温器。加热系统的流动温度也会对能耗产生巨大影响。这就是我们在研究项目中关注的重点。“在常规系统中，流动温度通常故意设置得太高。这样做的原因是：操作员希望在所有情况下都提供足够的热能，而不要冒着建筑物中有人冻结的风险。常规的供过于求方法既安全又方便，但是却不必要地消耗能量。根据理论，预测控制可在不损失舒适性的情况下优化流动温度。这样可以节省能源，成本并有利于气候。
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节省加热能量不仅仅意味着调低恒温器。流动温度也会对能耗产生巨大影响。
战略研究与开发主管Henrik Przybilla
什么是MPC？用途是什么？
模型预测控制（MPC）是基于数学模型的预测控制。尽管传统的加热控制只能“响应”实时值，例如时间，室外和室温，但预测控制可与预测算法一起使用。为此，例如，大学的科学家正在开发复杂的计算模型，该模型不仅要考虑当前传感器测量值，还要考虑系统和建筑物的历史数据。一些模型还可以通过界面访问外部数据，例如访客和气候预测。
MPC的一种特殊形式是自学习，预测控制。它已经跨越了通往人工智能（AI）的界线：通过机器学习，随着时间的流逝，它变得越来越熟悉供暖系统和建筑物的行为。在某个时候，她确切地知道在降低夜晚之后的秋天，所有房间再次加热到舒适温度需要多长时间。或者，她可以在一天结束之前很长时间降低办公楼中的流动温度，因为她已经了解到房间冷却的速度。以同样的方式，如果气象服务部门预测到天气寒冷，则可以及时打开暖气。
XSA-V 11801 开关 0.2280 0.3000
XY2 CZ702 弹簧 0.0930 0.1100
LRD05 继电器 0.1500 0.1670
ZC2JY71 开关杠杆 0.0500 0.0700
XUR K1KSMM12 光电传感器 0.4000 0.5100
XX512A1KAM8 超声波传感器 0.3000 0.5000
VW3E3056R020 光缆