游泳池水加热系统AI应用方案
| 创科方案 |
游泳池水加热系统AI应用方案
(编号: S-1924) |
| 试验项目 |
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| 方案特点 |
- 通过强化学习持续学习供热系统的最佳运行模式。
- 使用 Haystack 数据集来训练大语言模型。
- 于Q&A,文本生成任务,分类任务中应用人工智能 。
- 实时监控设备的状态,并在设备出现异常或故障时及时发出警报。
- 分析建筑各个部分的能源消耗模式,并定期提供报告。
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| 试验应用及预期成果 |
- 根据历史数据和环境变化,预测未来供热锅炉的能耗需求。
- 通过分析实时数据,优化供热锅炉的运行时间。
- 预测加热池水体的热损失率,并调整锅炉的加热功率。
- 动态调整加热池的水温设定值,以平衡能耗和用户舒适。
- 为能源效率提升提供建议,帮助识别能源使用的高峰期。
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| 附加方案资料 |
[] JEC_游泳池水加熱系統AI應用方案.pdf
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| 方案提供者资料 |
| 方案提供者 | : | 怡和机器有限公司 | | 地址 | : | 香港九龙观塘伟业街223-231号宏利金融中心A座5楼 | | 联络人 | : | 麦渂淏 |
| 职位 | : | 数码及可持续发展 | | 电话 | : | 28074151 | | 电子邮件 | : |
tim.mak@jec.com |
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