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美的楼宇科技两项技术成果通过科技鉴定,获评“国际领先”!
来源:   发布时间:2023/11/30 14:13:50

11月27日,中国机械工业联合会在重庆组织召开了美的楼宇科技科技成果鉴定会。经由两位中国工程院院士领衔的专家委员会鉴定,美的楼宇科技“高效高可靠机电控一体化磁悬浮变频离心机组”和“环控系统全域全时协调寻优控制及全景智慧运维关键技术及应用” 两项成果技术均达到“国际领先”水平,同意通过鉴定。

本次鉴定会的专家委员会由中国工程院院士谭建荣,中国工程院院士陈学东,合肥通用机电产品检测院院长李江,上海理工大学副校长张华,上海交通大学研究所所长王如竹,中国建筑科学研究院有限公司专业副总工狄彦强,华中科技大学教授徐新华,重庆大学教授卢军,西安交通大学教授刘迎文等9位专家共同组成。鉴定会由中国机械工业联合会处长马敬坤主持。

高效高可靠机电控一体化磁悬浮变频离心机组

据统计,在我国,建筑能耗约占全社会总能耗的45%左右,而暖通空调系统的能耗就占了建筑能耗的40%-50%。随着国家节能减排政策的牵引,磁悬浮离心式冷水机组凭借较高能效市场份额不断提高,这也对磁悬浮离心机组的可靠性提出了更高要求。

要解决传统磁悬浮离心机组可靠性提升难题,就需要克服磁轴承控制系统面对复杂多变的工况适应性差、传统能需控制系统效果差、电控系统环境适应性不足等关键挑战。针对这些重要课题,美的楼宇科技提出了基于高阶非线性矩阵逆向求解的系统稳定性分析与增益矩阵整定技术,发明了多模态自寻优模态精准辨识技术及变速状态信号追踪检测技术,提升了磁悬浮压缩机系统运行的稳定性;提出了基于参数辨识的自适应能需控制算法,发明了串级控制架构下的多控制器协同技术,提升了机组控制的适用性,降低了低负荷下机组频繁启停率;发明了相变循环液冷冷却的热管控技术,实现了高热流密度元器件温升的可控性和温度的均匀性,提高了离心机的热防护性。

委员会专家一致认为:该项目技术难度大,创新性强,研制的磁悬浮离心机组控制技术达到国际领先水平,同意通过鉴定。

目前,该项目已授权发明专利42件。本项目研制的磁悬浮变频离心式机组是美的全自主开发拥有完全自主知识产权及核心技术的最新一代无油变频离心机产品,具有高效无油、节能环保等特点,已在长安汽车、京张铁路、深圳地铁、河南省人民大会堂、上能集团华南城、常州市第三人民医院、深圳医疗器械检测和生物医药安全评价中心、合肥地铁5号线等项目中广泛应用。据统计,与常规机组相比,美的磁悬浮变频离心式机组每年可节省45%运行费用,每1000台机组则可节约标准煤11.1万吨/年,减少CO排放27.7万吨/年,将为“3060”双碳战略目标作出重要贡献。

环控系统全域及时协调寻优控制及全景智慧运维关键技术及应用

针对环控系统能耗居高不下的问题,融合设计参数优化、高效节能控制系统、精细化调试与运维的高效机房应运而生,并于近些年在行业内得到大力推广与应用。

但高效机房的发展目前仍处于初级阶段,存在诸如设计标准化程度低,只关注水侧能耗忽略风侧能耗和热舒适性,节能控制算法落后,系统能效不能长期保持,运维水平低下等一系列问题。为了深度挖掘环控系统的节能潜力,指导设备运维,助力环控系统的长期高效运行,美的楼宇科技联合香港理工大学提出了基于数据机理混合驱动模型的环控系统寻优控制技术,实现了基于时间序列的建筑负荷滚动预测,有效提高了环控系统的整体能效;提出了基于图神经网络的温度场时空预测模型,形成了以建筑热舒适为目标的动态优化方法,创建了环控系统数字孪生管理平台,提升了建筑环境舒适性;构建了基于产生式推理规则引擎的环控系统智慧运维技术体系,显著提升了系统运维效率,实现了长寿命高效运行。

委员会专家一致认为:该项目技术难度大,创新性强,研发的建筑环境智能控制技术达到国际领先水平,同意通过鉴定。

上海花旗集团大厦高效机房

目前,该项目已授权发明专利18件。项目技术成果已在全球各地的楼宇能源优化计划中稳步推进,在全国各地和各行业建立了大量的样板工程,如上海花旗集团大厦、顺德农商银行新总部大楼等办公大楼,佛山万达广场、北京鼎好大厦等商业综合体,深圳鹏城云脑等数据中心,和祐国际医院等医疗建筑,海康威视、长安汽车等工业园区,苏州地铁6号线、潮汕国际机场等交通基础设施,并在上述项目中取得了显著的节能效果。以广州地铁十三五线路160多个车站、深圳地铁四期工程(76站点)、宁波地铁4号及5号线工程(39站点)为例,项目建成后与业内常规环控系统对比,每年节约电费27500万度,节约费用22657万元,等效节约标煤10.8万吨,减少CO排放26.4万吨。

未来,美的楼宇科技将秉承“GREEN FOR ONE”双碳战略,持续加大两项“国际领先”技术的应用推广力度,为用户提供高效节能的绿色建筑解决方案,加快行业节能减排及智慧城市建设,为环境保护和社会可持续发展做出贡献。

  责任编辑:赵雪梅
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