从 AECITY CIM Engine出发，用数据赋能智慧城市

2020-07-02 13:58

在建造领域，特别是建筑规划、设计、建造、运维全生命周期各阶段，行业参与各方尤其关注设备／设施／系统的性能水平、机电系统的能效水平、室内外人工环境的品质高低等方面。椭圆方程的AECITY CIM Engine针对行业痛点和迫切需求，提供了有效解决方案，支持四大人工智能应用场景。

1）负荷预测应用

根据系统的运行特性、自然条件与社会影响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据。该负荷可以电力、空调、交通等方面。例如，基于室外天气、建筑室内的历史数据，对中央空调系统及其他机电系统进行负荷预测，超前实现对系统运行的干预。指导用户合理开关机，并对冷机进行群控及优化，可以需求侧响应形式参与到电力现货市场，实现系统经济运行，其节能潜力在10％～20％之间。

2）故障诊断应用

利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障诊断。而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位，AECITY CIM Engine数据分析和空间定位功能可有效实现故障诊断及快速定位，其节能潜力在20％～30％之间。

3）风水联动应用

通过分散控制、集中管理的方式实现中央空调系统中水系统、风系统的耦合控制的整体协调和优化。在集中管理平台工作站通过局部的模糊控制及全局的模糊规则优化迭代。可有效的整体协调优化车站空调系统中水系统、风系统的耦合控制，依据空调系统负荷预测、系统寻优、模糊控制、温度重设、变流量控制等方法实现整体空调系统COP等能效指标提高，AECITY CIM Engine通过各子系统间的互联、互通、互动（如数据采集、数据分析、输出决策），其节能潜力在10％～20％之间。

4）气流组织应用

通过合理的布置送风口和回风口，使得经过净化和热湿处理的空气，在扩散与混合的过程中，均匀的消除室内余热和余湿，从而使工作区形成比较均匀而稳定的温度、湿度、气流速度和洁净度，以满足生产工艺和人体舒适的要求，AECITY CIM Engine通过数模深度融合、流场及温度场模拟分析，在保证高品质人工环境的前提下，有效提高数据中心PUE能效指标，其节能潜力在10％～20％之间。

在新型智慧城市与“新基建”的双重浪潮下，椭圆方程AECITY CIM Engine应运而生。单一化的信息采集和处理转变为多元化的智能化分析及动态响应，数字孪生、数字建造不再是简单的停留在数据采集和现实层面，而是智能的将数据、空间与城市居民的生产和生活紧密的、有机的联系在一起。椭圆方程AECITY CIM Engine在未来的城市规划中，特别是在综合应用精细化城市模型、物联网、人工智能、大数据分析、云平台等新技术的趋势下，在数据赋能、数字建造领域将扮演重要角色。

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