在“雙碳”目標(biāo)和制造業(yè)成本控制的雙重壓力下，中國(guó)工業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)深刻變革，由“規(guī)模擴(kuò)張”轉(zhuǎn)向“精益智造”。長(zhǎng)城汽車旗下的核心動(dòng)力系統(tǒng)子公司——蜂巢動(dòng)力系統(tǒng)（江蘇）有限公司（簡(jiǎn)稱“江蘇蜂巢動(dòng)力”），憑借其發(fā)動(dòng)機(jī)和電驅(qū)動(dòng)技術(shù)的領(lǐng)先地位，已成為中國(guó)動(dòng)力系統(tǒng)技術(shù)輸出的佼佼者。然而，隨著能源成本的急劇攀升，江蘇蜂巢動(dòng)力也面臨著空壓系統(tǒng)高能耗的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。公司相關(guān)負(fù)責(zé)人坦言，空壓節(jié)能已成為亟待解決的難題。

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，江蘇蜂巢動(dòng)力引入了深度智控（DeepCtrls）的DeepBot技術(shù)，通過(guò)“PhyAI”高精度建模與全局尋優(yōu)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)性的節(jié)能改造。改造后，空壓系統(tǒng)的能效顯著提升，上午時(shí)段節(jié)能率高達(dá)14.90%，下午時(shí)段最高達(dá)到13.16%，綜合能耗降低了12%，年節(jié)電量達(dá)到了170萬(wàn)kWh。

江蘇蜂巢動(dòng)力的空壓系統(tǒng)復(fù)雜而龐大，包括一個(gè)母管供氣系統(tǒng)、一個(gè)站房，以及四臺(tái)離心空壓、兩臺(tái)工頻螺桿機(jī)、六臺(tái)吸干機(jī)等設(shè)備。其中，三臺(tái)離心空壓常開，三臺(tái)設(shè)置階梯壓力處于熱備狀態(tài)。缸蓋、殼體、電樞等車間的用氣量占比高達(dá)95%，而EPS車間的用氣占比則為4%。然而，這一系統(tǒng)卻面臨著供需失衡、冗余運(yùn)行、壓力供給不均等三大問(wèn)題。

為了解決這些問(wèn)題，深度智控摒棄了傳統(tǒng)的單點(diǎn)設(shè)備優(yōu)化思路，而是采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+機(jī)理模型”雙引擎，對(duì)江蘇蜂巢動(dòng)力的能效體系進(jìn)行了重構(gòu)。通過(guò)三步策略，成功打通了節(jié)能的堵點(diǎn)：

首先，實(shí)現(xiàn)了從“粗放供給”到“精準(zhǔn)滴灌”的流量控制。在EPS車間末端入口部署流量控制器，實(shí)現(xiàn)4bar的低壓供氣，并結(jié)合深度智控系統(tǒng)算法進(jìn)行柔性控制流量，實(shí)現(xiàn)了均衡供風(fēng)。

其次，實(shí)現(xiàn)了從“剛性管網(wǎng)”到“柔性氣網(wǎng)”的彈性儲(chǔ)能。在電樞車間采用緩沖柔調(diào)控制，并結(jié)合AI負(fù)荷預(yù)測(cè)模型提前五分鐘預(yù)測(cè)調(diào)整空壓產(chǎn)氣量，保障了空壓設(shè)備在50%卸載下可緩沖30秒的安全用氣，解決了最不利壓力用氣點(diǎn)的高頻波動(dòng)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了末端輕量化的儲(chǔ)能和節(jié)能。

最后，實(shí)現(xiàn)了從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“PhyAI尋優(yōu)控制”的系統(tǒng)尋優(yōu)。通過(guò)本地化部署一套能效診斷系統(tǒng)，以空壓系統(tǒng)各主要設(shè)備基本特性為基礎(chǔ)，以系統(tǒng)的風(fēng)量及壓力負(fù)荷為依據(jù)，建立精準(zhǔn)的能效模型。通過(guò)協(xié)調(diào)和控制各設(shè)備及風(fēng)系統(tǒng)的聯(lián)合運(yùn)行，以空壓系統(tǒng)整體能耗最低為控制目標(biāo)，實(shí)時(shí)優(yōu)化控制各設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)及運(yùn)行狀態(tài)。

在節(jié)能項(xiàng)目改造中，深度智控的“PhyAI”技術(shù)不僅實(shí)現(xiàn)了硬件設(shè)備的智能調(diào)控，更通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟實(shí)力升級(jí)，重新定義了工業(yè)節(jié)能的底層邏輯。通過(guò)實(shí)時(shí)采集末端車間的用氣波動(dòng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了從“被動(dòng)響應(yīng)”到“主動(dòng)預(yù)測(cè)”的轉(zhuǎn)變。同時(shí)，針對(duì)空壓機(jī)組頻繁加卸載導(dǎo)致的壽命損耗問(wèn)題，深度智控將產(chǎn)氣壓力限制在一個(gè)較小的波動(dòng)區(qū)間內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了壓縮空氣的平穩(wěn)輸出。

深度智控還解決了系統(tǒng)假性需求導(dǎo)致的能耗浪費(fèi)問(wèn)題。例如，車間正常工作壓力為0.48MPa，但實(shí)際平均壓力卻高達(dá)0.54MPa，虛高壓力導(dǎo)致的能耗浪費(fèi)十分嚴(yán)重。深度智控節(jié)能系統(tǒng)基于AI技術(shù)，自動(dòng)控制執(zhí)行假性需求壓力值較小的壓力，實(shí)現(xiàn)了損耗最低。

深度智控與江蘇蜂巢動(dòng)力的合作，不僅是一次技術(shù)上的成功突破，更是中國(guó)工業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的典范。通過(guò)這一合作，江蘇蜂巢動(dòng)力成功實(shí)現(xiàn)了空壓系統(tǒng)的節(jié)能改造，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入了新的動(dòng)力。