5天改造,節能50%!冷能改造如何實現“不停產節能”?

你有沒有發現一個現象?

很多工廠老板一提到節能改造,第一反應就是搖頭。

不是不想省電費,而是怕停產。

停產一天損失幾十萬,改造周期動輒幾個月,這賬怎么算都不劃算。

但如果我告訴你,有一種改造方式,5-7天完成,不停產,還能再省30%的電費,你會怎么想?

這不是天方夜譚。

這是塔能科技正在做的事情。

數據中心的“電老虎”困局

先說個數據。

2023年,全國數據中心耗電量超過2700億千瓦時,相當于三峽電站全年發電量的2.7倍。

其中,制冷系統占了總耗電量的40%。

換句話說,每10度電里,有4度都用來“吹空調”了。

更要命的是,很多老舊數據中心的制冷系統,還在用10年前的技術。

能效比低得可憐。

電費賬單一個月比一個月高,碳排放壓力一年比一年大。

但改造?

停機一天損失百萬級,誰敢輕易動手?

傳統改造的三大痛點

我接觸過很多數據中心的運維總監。

他們的痛點出奇一致:

第一,改造周期長。

傳統改造動輒2-3個月,設備拆除、重新安裝、調試.....每個環節都要停產配合。

第二,風險不可控。

新系統能不能達到預期效果?會不會出現兼容性問題?萬一改壞了怎么辦?

第三,投資回報不明確。

改造成本幾百萬,到底能省多少電?多久能回本?心里沒底。

這就是為什么,明知道老設備耗電如流水,很多企業還是選擇“忍著”。

塔能的“不停產改造”

但塔能科技想的不一樣。

他們提出了一個顛覆性的理念:

節能改造不應該影響生產,而應該成為生產的一部分。

怎么做到的?

核心是三個技術突破:

1. 工程產品化

傳統改造是“定制工程”,每個項目都要重新設計、重新施工。

塔能把改造方案做成了“標準化產品”。

就像搭積木一樣,模塊化設計,快速組裝。

原來需要2個月的工程,現在5-7天就能完成。

2. 數據建模預測

改造前,塔能會對現有系統進行全面的數據采集和建模。

溫度、濕度、負載、能耗....所有參數都納入模型。

改造后的節能效果,在施工前就能精確預測。

不是拍腦袋說能省50%,而是有數據支撐的精準預測。

3. 物聯網精準控制

這是塔能的核心競爭力。

通過物聯網技術,實現對制冷系統的精準控制。

每一度電的使用,都在最優化的狀態下。

不是簡單的“開關控制”,而是“智能調節”。

一個真實的改造案例

去年,某大型數據中心找到塔能。

這個數據中心有3000個機柜,月電費超過200萬。

制冷系統已經運行了8年,能效比只有2.8。

按照傳統改造方案,需要停機2個月,損失至少4000萬。

塔能的方案是:

改造周期:6天停機時間:0天節能效果:52%

具體數據對比:

改造前:

  • 月耗電量:450萬度

  • 月電費:225萬元

  • 碳排放:2250噸CO2

改造后:

  • 月耗電量:216萬度

  • 月電費:108萬元

  • 碳排放:1080噸CO2

每月節省電費117萬,減少碳排放1170噸。

投資回報周期:8個月。

“二次節能”的技術突破

更厲害的是,塔能還有一個“二次節能”技術。

什么意思?

就是在已經節能的基礎上,再省30%。

這聽起來很玄乎,但原理其實不復雜。

傳統節能改造,主要是提升設備效率。

但塔能發現,真正的節能潛力在于“系統協同”。

通過物聯網技術,讓制冷系統、供電系統、監控系統形成一個智能整體。

不是單點優化,而是系統優化。

就像交響樂團,不是每個樂手都演奏得最大聲,而是協調配合,產生最美的音樂。

物聯網精準節能

我覺得,塔能做的事情,代表了一個趨勢。

從粗放式用能,到精準化節能。

過去,我們對能源的使用是“大概齊”。

空調開到多少度?大概26度吧。 風機轉速調多快?大概這樣吧。 什么時候開什么時候關?大概看情況吧。

但在碳中和的大背景下,這種“大概”已經不夠了。

每一度電都要用在刀刃上。

這就需要物聯網技術的精準控制。

傳感器實時監測,算法智能決策,設備精準執行。

讓機器比人更懂節能。

寫在最后

節能改造,正在從“要我改”變成“我要改”。

不是因為政策壓力,而是因為經濟效益。

改造成本越來越低,節能效果越來越好,投資回報越來越快。

特別是像塔能這樣的“不停產改造”,徹底解決了企業的后顧之憂。

5-7天完成改造,節能50%,這不是未來的技術,而是現在就能實現的方案。

對于高耗能企業來說,這可能是一個不容錯過的機會窗口。

畢竟,在這個時代,不節能的企業,可能真的活不下去了。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/99227.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/99227.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/99227.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

【Flink】窗口

目錄窗口窗口的概念窗口的分類滾動窗口(Tumbling Windows)滑動窗口(Sliding Windows)會話窗口(Session Windows)全局窗口(Global Windows)窗口API概覽窗口函數增量聚合函數ReduceFun…

攻擊路徑(4):API安全風險導致敏感數據泄漏

本文是《攻防演練 | JS泄露到主機失陷[1]》的學習筆記,歡迎大家閱讀原文。攻擊路徑通過未授權訪問攻擊獲取敏感數據通過SQL注入攻擊獲取服務器權限通過憑據訪問攻擊獲取數據庫權限和敏感數據和應用權限安全風險與加固措施通過未授權訪問攻擊獲取敏感數據、通過SQL注…

機器學習面試題:請介紹一下你理解的集成學習算法

集成學習(Ensemble Learning)的核心思想是“集思廣益”,它通過構建并結合多個基學習器(Base Learner)來完成學習任務,從而獲得比單一學習器更顯著優越的泛化性能。俗話說,“三個臭皮匠&#xff…

Invalid bound statement (not found): com.XXX.XXx.service.xxx無法執行service

org.apache.ibatis.binding.BindingException: Invalid bound statement (not found): com.xxx.xxx.service.CitytownService.selectCitytown 出現無法加載sevice層的時候,如下圖所示1,處理方法是,先看下注解MapperScan內的包地址&#xff0c…

泛型(Generics)what why when【前端TS】

我總是提醒自己一定要嚴謹嚴謹嚴謹 目錄TypeScript 泛型 (Generics)1. 什么是泛型?2. 為什么需要泛型?3. 泛型常見用法3.1 函數泛型3.2 接口泛型3.3 類泛型3.4 泛型約束3.5 泛型默認值3.6 多個泛型參數4. 泛型應用場景TypeScript 泛型 (Generics) 1. 什…

分布式協議與算法實戰-協議和算法篇

05丨Paxos算法(一):如何在多個節點間確定某變量的值? 提到分布式算法,就不得不提 Paxos 算法,在過去幾十年里,它基本上是分布式共識的代名詞,因為當前最常用的一批共識算法都是基于它改進的。比…

9.13 9.15 JavaWeb(事務管理、AOP P172-P182)

事務管理事務概念事務是一組操作的集合,是一個不可分割的工作單位,這些操作要么同時成功,要么同時失敗操作開啟事務(一組操作開始前,開啟事務):start transaction / begin提交事務(這…

檢索融合方法- Distribution-Based Score Fusion (DBSF)

在信息檢索(IR)、推薦系統和多模態檢索中,我們常常需要融合來自多個檢索器或模型的結果。不同檢索器可能對同一文檔打出的分數差異很大,如果直接簡單加權,很容易出現某個檢索器“主導融合結果”的情況。 Distribution…

Oracle體系結構-歸檔日志文件(Archive Log Files)

核心概念:什么是歸檔日志文件? 定義: 歸檔日志文件(Archive Log Files)是在線重做日志文件(Online Redo Log Files)在被覆蓋之前的一個完整副本。它們由 Oracle 的后臺進程 ARCn(歸檔…

GoogLeNet實戰:用PyTorch實現經典Inception模塊

配套筆記&講解視頻,點擊文末名片獲取研究背景(Background) 1.1 領域現狀(大環境與挑戰) 想象一下,你和朋友們在看一大堆照片——貓、狗、汽車、蛋糕,大家要把每張照片貼上標簽。幾年前&…

【開題答辯全過程】以 “舊書驛站”微信小程序的設計與開發為例,包含答辯的問題和答案

個人簡介一名14年經驗的資深畢設內行人,語言擅長Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等開發項目包括大數據、深度學習、網站、小程序、安卓、算法。平常會做一些項目定制化開發、代碼講解、答辯教學、文檔編寫、也懂一些降重方面的技巧。感謝大家的…

【辦公類-112-01】20250912家園每周溝通指導(Deepseek擴寫完善+Python模擬點擊鼠標自動發送給家長微信)

背景需求 孩子剛上小班,家長比較關心孩子情況(情緒、社交、吃飯等) 所以我每周五晚上和家長溝通一下孩子的情況。 操作流程 第一周(9月5日)是“適應周”,我添加了所有孩子的一位家長的微信號 23份全部是手打,足足寫了4個小時。第一周案例多,所以寫了很多,措辭醞釀后…

Spark專題-第一部分:Spark 核心概述(1)-Spark 是什么?

眾所周知,教學文檔總該以理論部分作為開篇,于是我們這篇Spark專題同樣會以一堆理論和專有名詞開始,筆者會盡可能的讓專業詞匯通俗易懂 第一部分:Spark 核心概述 Spark 是什么? 1. 大數據時代的"超級賽車"…

從零到一上手 Protocol Buffers用 C# 打造可演進的通訊錄

一、為什么是 Protobuf(而不是 XML/自定義字符串/.NET 二進制序列化) 在需要把結構化對象持久化或跨進程/跨語言傳輸時,常見方案各有痛點: BinaryFormatter 等 .NET 二進制序列化:對類型簽名與版本極其脆弱、體積偏大&…

計算機網絡(三)網絡層

三、網絡層網絡層是五層模型中的第三層,位于數據鏈路層和傳輸層之間。它的核心任務是實現數據包在不同網絡之間(跨網絡)的邏輯傳輸。網絡層的數據傳輸單位是數據報(Datagram)或數據包(Packet)。…

互聯網大廠Java面試實錄:從基礎到微服務全棧技術答疑

互聯網大廠Java面試實錄:從基礎到微服務全棧技術答疑 本文以電商場景為背景,展現一場互聯網大廠Java開發職位的面試過程。嚴肅的面試官與搞笑的水貨程序員謝飛機展開三輪技術問答,涵蓋Java SE、Spring Boot、數據庫、微服務、安全以及CI/CD等…

StringBuilder 深度解析:數據結構與擴容機制的底層細節

文章目錄 前言 一、數據結構:不止是簡單的字符數組 1. 核心成員變量(定義在 AbstractStringBuilder 中) 2. 構造器與初始容量 二、擴容機制:從 "不夠用" 到 "換大容器" 的全過程 步驟 1:計算…

Elasticsearch面試精講 Day 17:查詢性能調優實踐

【Elasticsearch面試精講 Day 17】查詢性能調優實踐 在“Elasticsearch面試精講”系列的第17天,我們聚焦于查詢性能調優實踐。作為全文檢索與數據分析的核心引擎,Elasticsearch的查詢性能直接影響用戶體驗和系統吞吐能力。在高并發、大數據量場景下&…

WPF 數據綁定模式詳解(TwoWay、OneWay、OneTime、OneWayToSource、Default)

在WPF中,數據綁定模式(Binding Mode)用于指定數據流的方向。常見的模式有TwoWay、OneWay、OneTime、OneWayToSource和Default。TwoWay(雙向綁定):數據從源(通常是ViewModel或數據上下文&#xf…

使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分離推理服務

1 Dynamo 介紹 NVIDIA Dynamo 是一個開源的模塊化推理框架,用于在分布式環境上實現生成式 AI 模型的服務化部署。Dynamo 通過動態資源調度、智能路由、內存優化與高速數據傳輸,無縫擴展大型 GPU 集群之間的推理工作負載。 Dynamo 采用推理引擎無關的設…