制冷系统制冷效率自主优化

面向负荷环境变化，自主决策压缩机状态，使制冷效率始终贴近最优能效曲线，大幅降低制冷系统运行能耗。

行业痛点

制冷负荷随外界温度、使用场景动态变化，固定控制策略无法持续保持高效运行。

压缩机、冷塔、水泵等设备协同运行，启停与负荷分配依赖人工经验判断。

系统长期运行在非最优工况点，实际 COP 与理论最优存在显著差距。

制冷系统全天候运行，夜间和节假日值班成本高，操作水平参差不齐。

缺乏全局能效分析能力，无法准确评估各子系统的节能潜力和优化方向。

双碳政策背景下，制冷系统作为高能耗环节面临持续的节能降碳要求。

以强化学习驱动制冷系统自主决策，让压缩机群始终运行在最优能效曲线附近。

基于强化学习自主决策压缩机启停与负荷分配，根据环境温度、负荷变化和设备状态实时优化运行策略。

智能调节冷冻水温度、冷却塔风机频率等参数，在满足制冷需求的前提下最大化系统 COP。

基于历史数据和环境预测，提前规划设备运行状态，避免频繁启停带来的能耗浪费和设备损耗。

实时监测系统 COP、各设备能效等关键指标，自动生成能效分析报告，辅助运维决策。

8~15%

制冷能耗降低

0.3+

COP 提升

40%+

运维人力节省

7天

快速部署周期

让制冷效率始终贴近最优能效曲线，实现真正的自主节能。