AI人工智能技术是新型工业化的重要推动力。随着AI技术在工业领域逐步落地，产业数字化进程迈入最新阶段——AI技术和行业姿势的融合，将带来生产力和效率的极大提高。在工业领域，通过将AI、大语言模型、机器进修等前沿技术和工业自动化专业姿势相融合，企业可从质量和产量预测、预测性维护以及人机协作等维度实现高度智能的工业自动化。

目前，施耐德电气已经将AI技术应用于能源管理和工业自动化领域的具体场景，帮助用户加速实现节能减碳和智能化运营。从生产排班预测、泵和变频等水冷设备控制、啤酒过滤工艺优化、汽车涂装工艺优化，到冷机和空压机等暖通设备节能等实体场景中，都能看到施耐德电气通过AI技术赋能用户的身影。

接下来，让大家以暖通空调冷站场景为例，来看一下AI技术怎样发挥价格。

暖通空调冷站AI优化方法，助力用户实现优化控制和聪明节能

暖通空调体系可以控制空气的温度及湿度，在制药、电子、决定因素任务设施、数据中心等领域和行业中有着举足轻重的影响。空调制冷站作为空调体系的冷源部分，承担着为空调体系提供冷冻水的任务。冷站的低碳稳定运行，关系着整个空调体系的节能和用户整体的用能效率。

传统上，企业通常采用PID控制手段进行单回路的闭环控制，特别依赖现场操作人员经验。由于是针对单个回路的控制体系，各体系孤立调节，缺乏全体系寻优和对冷站负荷预测的能力，既不能达到最大的制冷效率也无法保障安全稳定运行。对此，施耐德电气智能冷站化解方法结合AI建模和数据解析算法，搭建体系层的智能“大脑”，对体系整体进行负荷、能耗预测，找到全局优化控制方法，从而利用校核的体系模型实时寻找机房运行的最佳效率点，节能率相比传统节能手段能够进步10%以上。

同时，该智能冷站化解方法将AI技术和PID控制相结合，在不影响现有PID控制的基础上，为体系提供有效的安全和故障检测，保证体系正常运行，并带来50%以上人员效率提高，实现操作员的高效值守和设备安全稳定运行。具体而言，该方法将从下面内容四步实现体系寻优：

1. 建模和数据采集：通过对冷站体系进行建模和可视化应用，对环境数据、体系实时及历史运行数据、主动测试数据进行采集和清洗，确保数据的准确性和完整性，为能耗解析提供数据支撑。

2. 精准预测：利用AutoML自动化机器进修引擎等AI算法模型来处理和计算各种数据，对冷机/冷站负荷实现分钟级别的预测，助力企业精准把控用能需求。

3. 优化求解：依托机理框架和深度进修技术，建立设备级的性能预测模型，帮助企业进行主动预测和优化。

4. 策略输出：通过计算对比同一负荷下数万种控制参数组合，寻找出体系能耗最低的控制参数组合，为企业输出最优控制策略。

目前施耐德电气智能冷站算法已经成功应用于商业建筑、数据中心、半导体和汽车等众多行业。在某银行数据中心暖通节能优化项目中，施耐德电气智能冷站化解方法，对冷水机组现场进行优化，根据温差来调整水泵频率控制，根据负荷需求来调整供水温度和供回水温差设定值，同时为冷水机组提供安全玩法、低功率性能玩法和高功率性能玩法三种情景下的优化控制策略。优化策略执行一周后的效果估算显示，该数据中心冷机的额定工况性能(COP)提高将近20%，平均用电量降低16.4%。

以场景应用为牵引，以提质增效、持续优化为目标，AI技术的迅速进步和快速迭代，为产业进步带来前所未有的聪明和力量。施耐德电气在自身工厂以及数十家行业头部客户的应用数据显示，基于AI技术的化解方法，可以帮助用户实现年度5%-10%的能耗降低，以及3%-5%的效率提高。

作为全球产业科技领先者，施耐德电气致力于通过整合AI等先进技术，不断为千行百业的数智化转型赋能。6月6日，施耐德电气马上举办以“双擎并进，数智新生”为主题的2024年创造峰会，现场将开始“AI加速数字化转型，迈给智能新时代”主题圆桌会议，并展示面给工业和能源领域的更多的创造技术和成功操作，助力工业加速迈给高效和可持续的未来!敬请期待。

本届峰会全程直播，实时呈现产业洞察、技术创造和领先操作，欢迎关注官方网站或微信公众号“施耐德电气”预约直播，共聚科技盛宴。届时无论兄弟们也可以直接点击下方链接，一键观看：

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（来源：施耐德电气）