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深度智控攜手南京綠葉制藥，以智能技術驅動制冷站節(jié)能，年省數十萬度電重塑行業(yè)節(jié)能標準

2025-05-14 13:34:16來源：今日熱點網

綠葉制藥集團成立于1994年

，是一家以研發(fā)為核心的國際化制藥企業(yè)

，榮獲2024年中國醫(yī)藥創(chuàng)新企業(yè)100強第一梯隊

，專注于抗腫瘤、中樞神經系統(tǒng)等高端藥品研發(fā)與生產，其核心藥品及技術擁有多項突破性專利，憑借國際化布局和研發(fā)實力常年穩(wěn)居行業(yè)前列

！

在全球“雙碳”目標加速推進的背景下，制藥行業(yè)面臨能源成本攀升與低碳轉型的雙重挑戰(zhàn)

。以綠葉制藥南京生產基地（以下簡稱：南京綠葉）為例

，其制冷站冷機設備耗電量就達199.7萬kWh/年。

面對制冷站普遍存在的“經驗調控低效

、設備運行冗余”痛點

，南京綠葉攜手深度智控，基于深度智控（DeepCtrls）的DeepBot

，采用“PhyAI”高精度建模與全局尋優(yōu)技術使制冷站房節(jié)省電量近20萬度/年

，綜合能效提升8%（不含主機接入）

，二期增加冷站主機節(jié)能

、預計綜合能效可達15%以上，為工業(yè)綠色轉型提供可復制的系統(tǒng)節(jié)能4.0技術驗證

。

一

、破局：傳統(tǒng)制冷站的三大能效難題

南京綠葉生產基地制冷站配置4臺冷水機組、7臺冷凍水泵

、2臺冷卻水泵冷卻塔

。在用電量方面，冷機年用電近200萬kWh

，冷卻水泵用電近30萬kWh

，冷凍水泵總用電約50萬kWh，其中

，冷機能耗較高

。原系統(tǒng)運行中主要三大改善思路：

1、冷機群控：依賴人工經驗設定參數

，機組群控

、出水溫度、電流限定值缺乏性能模型分析

，且部分時段主機運行負載率偏低

，低負載時主機效率降低造成能源浪費；

2、冷凍水泵調控：冷凍水泵固定策略無法響應動態(tài)工況

，同濕球溫度下不同冷凍側壓差場景采用相同頻率

，冷凍水泵頻率波動致供回水溫差失控；

、冷卻塔運行：人工調節(jié)冷塔導致接近溫度偏離最優(yōu)值

，系統(tǒng)整體效率損失較高。經現場調研發(fā)現

，1臺水泵運行頻率設定最低18Hz

，濕球溫度低于10℃時，水泵頻率接近下限設定頻率

；濕球溫度高于10℃時

，同濕球溫度下頻率變化范圍較大，冷卻水溫差約為3~5℃

。如何打破“經驗依賴”

，實現全鏈路智能監(jiān)控，成為制藥企業(yè)綠色升級的突破口

。

二

、技術革命：從單機優(yōu)化到系統(tǒng)級全局尋優(yōu)

深度智控基于新一代智能體DeepBot能效智控方案，通過自主可控的軟硬一體化設計

，構建南京綠葉覆蓋冷機

、水泵、冷卻塔的全維度智能優(yōu)化方案

，突破傳統(tǒng)單點節(jié)能局限

，實現三大技術躍遷：

1、高精度數字模型：讓設備“開口說話”

通過自研算法構建制冷機組

、冷凍水泵

、冷卻水泵以及冷卻塔的設備能效特性模型，精準刻畫設備性能特性輸入輸出關系（性能系數矩陣）

，模型預測值與實際運行數據的年均方根誤差（RMSE）＜3%

，為系統(tǒng)優(yōu)化提供可靠數字基座；

、全局動態(tài)尋優(yōu)：破解“節(jié)能悖論”

采用AI強化學習策略與能效仿真對上萬種控制參數組合進行能耗模擬

，突破空調系統(tǒng)單一設備節(jié)能可能引發(fā)的系統(tǒng)能效制約。例如

，冷卻水泵降頻雖可省電

，但可能導致冷機效率下降，全局尋優(yōu)技術通過動態(tài)平衡實現整體能耗最小化

，逼近系統(tǒng)理論能效極限

；

、數字孿生實時驗證：看得見的節(jié)能價值

基于BIM模型構建中央空調系統(tǒng)三維模型數字孿生平臺，實時監(jiān)控系統(tǒng)能效

、節(jié)能率及設備狀態(tài)

，實現“預測-優(yōu)化-驗證”閉環(huán)管控。運維人員可通過孿生系統(tǒng)直觀掌握每臺設備的節(jié)能貢獻度

，迅速提升決策響應速度

。

三、成果落地：經濟與環(huán)保的共贏方程式

項目實施后

，南京綠葉生產基地制冷站實現：

● 年節(jié)電量20萬度

● 綜合能效提升8%

更深遠的是

，這一升級將為南京綠葉構建了“節(jié)能即競爭力”的護城河，在制藥行業(yè)監(jiān)管趨嚴

、ESG評級權重提升的背景下

，低碳化、智能化設施成為企業(yè)獲取政策支持

、贏得市場口碑的關鍵籌碼

。

南京綠葉的實踐印證：傳統(tǒng)工業(yè)節(jié)能已從“設備改造”邁入“系統(tǒng)級智能優(yōu)化”時代。據國際能源署預測

，工業(yè)領域通過智能化能控可實現全球15%的碳減排目標

。深度智控正以綠葉制藥案例為起點，攜手更多企業(yè)破解“不可能三角”——在保障生產穩(wěn)定性前提下

，實現能耗
、成本、碳排的同步下降
。

未來

，深度智控將繼續(xù)深耕新一代“PhyAI”節(jié)能賽道

，以技術之力推動更多行業(yè)跨越能效鴻溝

，讓每度電創(chuàng)造更多美好。

關鍵詞：

責任編輯：孫知兵

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