全球范圍內(nèi)，人工智能技術(shù)的顯著進步正在重塑產(chǎn)業(yè)格局。從引領(lǐng)技術(shù)潮流的ChatGPT到大規(guī)模AI模型的廣泛應用，算力需求的激增不僅推動了數(shù)據(jù)中心的變革性發(fā)展，更顯著促進了數(shù)據(jù)中心能源效率的提升。

在2024世界人工智能大會上， 施耐德電氣展示的SmartCool末端空調(diào)節(jié)能解決方案，以其在數(shù)據(jù)中心暖通系統(tǒng)能源優(yōu)化效果的卓越成效，彰顯AI技術(shù)在應對能耗挑戰(zhàn)中提供的有效策略。

相關(guān)數(shù)據(jù)預測

到2030年，全國數(shù)據(jù)中心耗電量將接近4000億千瓦時。在數(shù)據(jù)中心能耗分布中，制冷系統(tǒng)作為主要能耗來源，約占總能耗的40%。

面對當下日趨嚴苛的可持續(xù)發(fā)展監(jiān)管政策，提高制冷系統(tǒng)效率無疑是新建和“老舊小散”存量改造項目實現(xiàn)低碳綠色目標的關(guān)鍵。

然而，提升制冷系統(tǒng)能效并非易事

傳統(tǒng)策略

以往，在數(shù)據(jù)中心末端空調(diào)側(cè)，冷量多采用冗余設(shè)計，并且在上架運行階段，大多維持空調(diào)冷量滿負荷設(shè)定，用以規(guī)避IT峰值熱點。

受制于氣流組織復雜性，調(diào)整需高度依賴專業(yè)運維人員的經(jīng)驗，企業(yè)客戶難以實現(xiàn)人工干預，不可避免地導致空調(diào)高能耗的困境。

施耐德電氣AI解決方案

依托數(shù)據(jù)實時監(jiān)控分析，AI能夠更精準、及時地優(yōu)化能源調(diào)度，正是提供最佳制冷策略，大幅提升能源利用效率的一大利器。

施耐德電氣SmartCool末端空調(diào)節(jié)能解決方案，基于AI的機器學習（ML）技術(shù)創(chuàng)新融合，可以讓空調(diào)末端基于IT負載實時需求進行動態(tài)制冷輸出，從而大幅提升數(shù)據(jù)中心制冷能效，實現(xiàn)節(jié)能降耗，減少對環(huán)境的影響。

得益于這一節(jié)能解決方案，大連銀行實現(xiàn)了末端空調(diào)系統(tǒng)31%的電力消耗節(jié)約，為企業(yè)達成可觀的節(jié)能收益，并且在改造部署實施方案過程中無需業(yè)務中斷，保障了制冷系統(tǒng)及業(yè)務連續(xù)性。

目前，SmartCool末端空調(diào)節(jié)能解決方案憑借“安全第一、無損改造、快速交付以及可量化的節(jié)能效果”，已成為越來越多數(shù)據(jù)中心的選擇，廣泛部署于金融、通信、Colo等多元化行業(yè)企業(yè)，覆蓋中小型、大型及超大型數(shù)據(jù)中心，通過動態(tài)按需制冷，能夠在確保安全的前提下，實現(xiàn)較大幅度的能效提升。

在已成功部署的項目中，SmartCool末端空調(diào)節(jié)能解決方案可實現(xiàn)15%-40%末端空調(diào)直接節(jié)能，為行業(yè)客戶節(jié)能降耗的高效可持續(xù)發(fā)展目標提供強大助力。

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，以及在千行百業(yè)應用場景的持續(xù)滲透，AI在推動能源變革中的確定性作用愈發(fā)顯著，而施家致力于AI技術(shù)與行業(yè)應用的深度融合，助力客戶實現(xiàn)節(jié)能減碳和智能化運營，共同推動產(chǎn)業(yè)邁向高效和可持續(xù)發(fā)展之路。