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L'uso di sistemi e controlli intelligenti per migliorare l'efficienza e ridurre il consumo di energia - M. Solana - Carel

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Convegno Europeo
IL PASSAGGIO AI REFRIGERANTI ALTERNATIVI:
IMPATTO SU IMPIANTI NUOVI ED ESISTENTI
Le Ultime Tecnologie nel Condizionamento e nella Refrigerazione; Sistemi, Attrezzatura, Componenti, Formazione e Certificazione; il Phase Down
15 marzo 2018 | 14.00 - 18.30
Mostra Convegno Expocomfort
Centro Congressi Stella Polare: Sala Sagittarius
Organizzato da ATF - Associazione Tecnici del Freddo

Published in: Environment
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L'uso di sistemi e controlli intelligenti per migliorare l'efficienza e ridurre il consumo di energia - M. Solana - Carel

  1. 1. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden L'utilizzo di sistemi e controlli intelligenti per migliorare l'efficienza e ridurre il consumo di energia This document and all of its contents are property of CAREL All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than CAREL, is severely forbidden Miriam Solana Ciprés 15 Marzo 2018
  2. 2. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Siamo leader nell'evoluzione della tecnologia di controllo e di umidificazione per la refrigerazione ed il condizionamento aria. I nostri prodotti sono al fianco dei clienti con le soluzioni più efficienti di risparmio energetico. Servizi basati sui dati tramite la nostra piattaforma IoT assicurano un valore personalizzato.
  3. 3. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Sommario 1. Contesto 2. Internet delle cose (IoT) 3. Case study sulle pompe di calore
  4. 4. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden 1. Contesto
  5. 5. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Le pompe di calore negli ultimi 10 anni... …si sono concentrate sull'efficienza energetica: • Scambiatori di calore avanzati • Ottimizzatori del coefficiente di prestazione COP (es. sotto-raffreddatori, economizzatori) • Compressori controllati da inverter • Iniezione di vapore • Valvole di espansione elettroniche • Ventilatori EC, pompe EC • Controller intelligenti
  6. 6. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Normativa sulla regolazione del COP stagionale: EN 14825 L'obiettivo iniziale di COP stagionale era >2,8 da confrontare con il costo energetico delle caldaie a gas. Erano necessari valori di COP stagionale di 4,0 o superiori per ridurre il ritorno dell'investimento e questo è stato ottenuto grazie alle tecnologie ad alta efficienza.
  7. 7. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden La normativa sull'etichettatura energetica (811/2013) è utile per il confronto delle tecnologie di riscaldamento es. le pompe di calore sono la tecnologia più efficiente per il riscaldamento degli spazi
  8. 8. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Le pompe di calore nei prossimi 10 anni... …progettate per una prospettiva “domanda/risposta” per garantire: • Efficienza energetica in tempo reale • Utilizzo flessibile dell'elettricità • Profilo di carico ottimizzato • Compromesso ottimizzato tra comfort e costi in base a: o Profilo del costo dell'elettricità o Inerzia pompa di calore/edificio o Criteri relativi all'utente finale
  9. 9. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden 2. Internet delle cose (IoT)
  10. 10. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: definizione Internet delle cose L'Internet delle cose (IoT) è il collegamento in rete reciproco di dispositivi fisici, veicoli, indicati come "dispositivi collegati" e "dispositivi intelligenti", edifici, ed altre attrezzature dotate di elettronica, software, sensori, attuatori e connettività di rete, per consentire agli oggetti di raccogliere e scambiarsi dati. (Brown, Eric, 13 settembre 2016, "Who Needs the Internet of Things?“, Linux.com) Raccolta, analisi e utilizzo intelligente di dati
  11. 11. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden * Gartner ** Business Insider 6 trilioni di $ investiti nell'IoT nei prossimi 5 anni ** 13 trilioni di $ di ritorno degli investimenti entro il 2025 ** IoT: le cifre
  12. 12. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Processi analitici descrittivi: descrizione della situazione attuale e passata, convertendo i dati in informazioni Processi analitici preventivi: comprensione di cosa potrebbe succedere in futuro Processi analitici prescrittivi: proposte di soluzioni operative/strategiche da parte del sistema sulla base dell'analisi svolta Processi analitici proattivi: attuazione automatica delle azioni proposte IoT: i servizi
  13. 13. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden 3. Case study sulle pompe di calore
  14. 14. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Spesso le pompe di calore sono dotate di sistemi di monitoraggio/registrazione dati, col risultato di: • Grandi quantità di dati non correlati ed analizzati nell'insieme • Comprensione limitata dell'efficienza dell'unità durante l'effettivo funzionamento • Interpretazione lasciata a ciascun manutentore Stato EEV, surriscaldamento Carica refrigerante, sotto- raffreddamento Temperature dell'acqua Stato compressore Troppe informazioni! Funziona in modo efficiente? ? ? ? Operatore IoT: Case study Velocità stato ventilatori/ pompe
  15. 15. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden Case study sui processi analitici preventivi: dimostrare e migliorare la reale efficienza operativa1 delle pompe di calore tramite l'apprendimento delle macchine e gli strumenti di intelligenza artificiale 1 a prescindere dalle influenze dovute alla posizione geografica delle pompe di calore, agli aspetti stagionali ed ambientali, alle condizioni atmosferiche, ecc. La pompa di calore n° 16 ha prestazioni basse!0 15 30 45 60 6 12 18 24 Apprendimento macchine e strumenti di intelligenza artificiale IoT: Case study Stato EEV, surriscaldamento Carica refrigerante, sotto- raffreddamento Temperature dell'acqua Stato compressore Velocità stato ventilatori/ pompe
  16. 16. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study Servizi dei processi analitici preventivi: • Regolazione fine e analisi predittiva • Segnalazioni dinamiche per consumo energetico irregolare o anomalo • Manutenzione predittiva • Benchmarking tra: o varie unità dello stesso modello o vari manutentori/interventi di manutenzione o varie serie di parametri
  17. 17. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study Come funziona l'apprendimento delle macchine: Training e Calibrazione: i dati raccolti sono utilizzati per apprendere le prestazioni delle pompe di calore sul campo. Test e Risultati: viene testato un algoritmo qualificato utilizzando come input i nuovi dati. Il risultato è la definizione dello "standard di riferimento". 0 20 40 60 80 6 12 18 24 Baseline definition Energy measured Energy expected Algoritmo qualificato Test e Risultati Set di dati Dati di input Training e Calibrazione ora del giorno, umidità/temperatura esterne, posizione valvola di espansione elettronica, portata ventilatore, temperatura acqua, velocità compressore, set point di regolazione, ecc.
  18. 18. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study Applicazione 1: regolazione fine L'algoritmo di apprendimento della macchina ha definito il consumo dello "standard di riferimento" della pompa di calore. La regolazione fine e l'analisi predittiva hanno consentito di aumentare l'efficienza dell'unità. Efficienza aumentata
  19. 19. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study Applicazione 2: segnalazioni dinamiche L'algoritmo di apprendimento della macchina ha definito il consumo dello "standard di riferimento" della pompa di calore (inferiore e superiore). Vengono inviate segnalazioni quando il consumo energetico è costantemente superiore allo "standard di riferimento".
  20. 20. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study Applicazione 3: rilevazione e risoluzione Le segnalazioni sollecitano interventi manutentivi che possono essere analizzati in seguito in termini di efficacia
  21. 21. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study Applicazione 4: benchmarking tramite standard di riferimento filtrato Tra unità dello stesso modello Tra unità di modello diverso
  22. 22. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden IoT: Case study
  23. 23. This document and all of its contents are property of Carel All unauthorised use, reproduction or distribution of this document or the information contained in it, by anyone other than Carel, is severely forbidden

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