| 工况 | 运行时长(h) | 主机开启台数 (按左侧列表顺序) |
冷冻泵开启 (台数) |
冷却泵开启 (台数) |
冷却塔开启 (台数) |
|---|---|---|---|---|---|
| {{ key==='high'?'高负荷':(key==='mid'?'中负荷':'低负荷') }} {{ result.saveRate[key] }}% |
|
| 设备名称 | 规格参数 | 数量 |
|---|---|---|
| 冷水机组 #{{i+1}} | 制冷量 {{c.cap}}kW / 功率 {{c.power}}kW | 1 |
| {{ p.type=='chw'?'冷冻':'冷却' }}水泵 #{{i+1}} | 额定功率 {{p.power}}kW | 1 |
| 负荷工况 | 时长(h) | 负载率 | 主机耗电 | 水泵耗电 | 冷却塔耗电 | 工况总耗电(kWh) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| {{ key==='high'?'高':(key==='mid'?'中':'低') }}负荷 | {{ scenario[key].hours }} | {{ (key==='high'?loadFactors.high:(key==='mid'?loadFactors.mid:loadFactors.low)) }}% | {{ format(val.chiller) }} | {{ format(val.pump) }} | {{ format(val.tower) }} | {{ format(val.total) }} |
| 全年汇总 (kWh) | {{ format(result.breakdown.chiller) }} | {{ format(result.breakdown.pump) }} | {{ format(result.breakdown.tower) }} | {{ format(result.totalKwh) }} | ||
仿真基于热力学机理模型，综合考虑以下AI优化因素： 能效提升：通过精准负荷预测与自适应控制，提升设备运行效率； 系统匹配：优化主机与水泵、冷却塔的协同运行，减少冗余能耗； 防喘振优化：在低负荷工况下防止设备喘振，提升运行稳定性； 水温优化：动态调整供回水温度，在满足需求前提下降低能耗。
| 工况 | 负载率 | 现状能耗(kWh) | AI优化后(kWh) | 节能率 | 节约电费(元) |
|---|---|---|---|---|---|
| {{ level }} | {{ result.optimizationDetail[key]?.loadFactor || 0 }}% | {{ format(result.detail[key]?.total || 0) }} | {{ format(result.aiDetail[key] || 0) }} | {{ (result.optimizationDetail[key]?.saveRate || 0).toFixed(1) }}% | ¥ {{ format(((result.detail[key]?.total || 0) - (result.aiDetail[key] || 0)) * price) }} |
| 总计 | {{ format(result.totalKwh) }} | {{ format(result.totalKwh - result.aiSaveKwh) }} | {{ result.aiSaveRate }}% | ¥ {{ format(result.aiSaveKwh * price) }} | |
根据计算分析，本项目主要节能潜力来源于： 1. 低负荷优化：通过AI防喘振控制和精确负荷匹配，提升低负荷运行效率{{ (result.optimizationDetail.low?.saveRate || 0).toFixed(1) }}%； 2. 设备协同：优化主机与辅机运行策略，减少系统内耗； 3. 智能预测：基于历史数据和天气预报，提前调整运行参数。