Energieffektivitet 2.0: AI-revolution i teknologi til opvarmning af haller

"Fusionen af kunstig intelligens med avancerede, dynamiske infrarøde indendørs varmesystemer markerer en revolutionerende æra inden for energieffektivitet og skræddersyede indeklimaer," siger Thomas Kübler, grundlægger og ledende partner i KÜBLER GmbH. Den hurtige reaktionsevne ved infrarød opvarmning sammenlignet med langsommere systemer, som f.eks. en varmepumpe i kombination med hydraulik, er en afgørende fordel. Denne dynamik forstærkes af den optimerede integration af kunstig intelligens, som sikrer mere effektiv komfort med minimalt energitab. Den vigtige rolle, som denne afgørende fordel spiller, er særlig tydelig i intelligente styringer, som muliggør øjeblikkelig og skræddersyet tilpasning til individuelle brugerkrav som f.eks. forskellige temperaturzoner i en halbygning, selv uden skillevægge. Pilotprojektet hos KÜBLER GmbH bruger en AI-baseret systemkonfigurator til at optimere konstruktionen af varmesystemer til haller og lagre.

Det vellykkede pilotprojekt præsenteres på Green-AI Hubs hjemmeside under titlen "AI-based configuration of heating systems":

Konstruktion af varmesystemer til haller

KÜBLER fremstiller systemer, der opvarmer haller på en særlig energieffektiv måde. Porteføljen suppleres af apparatvarianter med belysnings-, køle- og ventilationskoncepter samt termisk understøttet opvarmning. Den seneste generation af infrarøde varmeapparater (FUTURA og MAXIMA E-Hybrid) bruger biogas, flydende gas, brint (komponenter), naturgas eller elektricitet. Afhængigt af pris eller tilgængelighed er det muligt at skifte frem og tilbage mellem disse energikilder.

Skræddersyet konfiguration af systemer

3D-modeller af hallerne bruges til planlægning for at sikre en effektiv brug af varmesystemerne. I produktionsprocessen anvendes materialer af metal, plast, pap, glasfibre og kompositmaterialer. Virksomheden har forskellige individuelle løsninger til konfiguration, planlægning og udarbejdelse af tilbud på systemer, f.eks. beregning af varmebelastning og valg af type og antal enheder. Oplysninger om systemerne, f.eks. CAD-planer og driftsdata, er tilgængelige i forskellige formater på forskellige steder.

Digital tvilling med visuel simulering

Pilotprojektet i Green-AI Hub Mittelstand forbinder derfor for første gang de forskellige informationer via en digital tvilling. Dette analyserer dataene, hvilket muliggør et enormt besparelsespotentiale for fremtidige systemer ved at afsløre overdimensionering og optimere den tekniske koordinering af individuelle systemkomponenter.

Den digitale tvilling suppleres af mixed reality-briller, der visualiserer systemet. Dette gør det muligt at kontrollere planlagte installationer visuelt på forhånd på stedet, f.eks. i en montagehal, for at identificere den bedst egnede installation af halvarmesystemerne baseret på empiriske værdier og visuel feedback. Dette kan justeres igen senere i processen, hvis det er nødvendigt. Den visuelle simulering kan bruges til at identificere eventuelle direkte besparelsespotentialer, f.eks. at der er behov for færre eller mindre systemer end oprindeligt antaget. Indirekte besparelsespotentiale kan også genkendes. For eksempel er det muligt at udlede, om der er behov for et ekstra apparat. Det ville gøre det muligt for varmeapparaterne at køre i deres effektive driftstilstand i længere tid og blive brugt på en mere ressourcevenlig, holdbar og generelt mere bæredygtig måde.

AI som datagrænseflade

Den digitale tvilling gør det muligt at opnå ressourcebesparelser i forskellige faser. Et digitalt produktpas i den digitale tvilling viser genanvendelige komponenter, et skridt i retning af en cirkulær økonomi. Der kan også opnås besparelser under driften. Simulations- og mixed reality-visualiseringsscenarier kan bruges til at reducere antallet eller størrelsen af de anvendte systemer. Det er også muligt at undgå spidsbelastninger ved hjælp af det digitale billede af apparaterne i den digitale tvilling og med viden om apparaternes anvendelse. Det beskytter apparaterne og reducerer energiforbruget i form af el og gas.

Pilotprojektet betragter halvarmesystemerne i en overordnet sammenhæng (Smart Living, Smart City, Industry 4.0 osv.) og inddrager andre sensorer og informationskilder (f.eks. halaktivitet) i analysen (fælles datarum). Dette gør det muligt at formulere mere præcise vurderinger af anvendelsesmåde og -type og dermed holistiske forudsigelser. En standardiseret datagrænseflade i den digitale tvilling samler alle de data, der er vigtige for driften.

Optimeret systemkonfiguration sparer ressourcer

Brugen af AI har ikke kun indflydelse på virksomhedens ressourceeffektivitet, men også på ressourceeffektiviteten hos de kunder, hvor de tilsvarende infrarøde varmeapparater fra KÜBLER er blevet eller vil blive installeret. Dette gælder også med tilbagevirkende kraft for infrarøde varmeapparater, der allerede er installeret. For eksempel kan vedligeholdelsen tilpasses for at undgå systemfejl, omkostningskrævende, uplanlagte reparationer, spildte ressourcer til rejser eller omkostningskrævende følgeskader. Forbedret planlægning og dimensionering af nye haller gør det muligt at indsamle data om udnyttelsen og bedre planlægge størrelsen og udstyret af lignende haller i fremtiden. Derudover udvikles og forbedres AI og varmesystemernes digitale tvilling løbende. I pilotprojektet er materiale-, energi- og CO₂ gemt.

BMUV's grønne AI-hub for SMV'er

Green-AI Hub Mittelstand (www.green-ai-hub.de) er et AI-initiativ fra det tyske miljøministerium (BMUV). Det støtter virksomheder i at implementere deres egne AI-projekter med det formål at spare ressourcer og materialer.

Kilde: Green-AI Hub Mittelstand (green-ai-hub.de)