玉晶光電著眼更高能效目標，攜手深度智控新一代基于 “PhyAI” 的深度能效引擎，將孤立設備的機械運行升級為系統級智能協同，打造光電行業中央空調節能升級的標桿范例。

一、升級契機：前瞻布局下的效能躍升需求

01 行業標準驅動的智能升級

玉晶光電制冷站配置具有行業代表性，多臺離心式水冷機組構成核心冷源，配套多種水泵及冷卻塔協同運行?，F有控制系統雖能實時監測末端工況并調節冷凍水溫度，但企業從長遠出發，瞄準更優系統效能。

為匹配光電行業對環境參數毫秒級響應的高標準，需突破人工操作時效限制，實現主機啟停智能化調控。面對生產負荷動態變化，現有水泵與主機 “一對一工頻運行” 模式中，部分泵組固定頻率運行的狀態，亟待升級為更靈活的動態調節機制，讓變頻配置充分發揮能效優勢。

02 冷卻系統的潛力挖掘

在冷卻系統效能提升上，企業關注到主機側下塔溫度與當地濕球溫度的優化空間，期望釋放冷卻塔散熱潛力；同時，針對冷凝器運行中可能存在的熱交換效率提升點，計劃通過技術手段降低能耗損耗，這與流體設備領域系統優化研究方向高度契合。

傳統 PID 調節在統籌冷機、水泵、冷卻塔耦合關系上的局限性，讓玉晶光電看到系統級優化可能。他們期待突破冷凍水出水溫度固定設定模式，實現水溫與末端負荷動態匹配，以及冷卻塔風機與冷卻水泵協同調節，這正是雙方合作的技術發力點。

二、系統革新：三層架構驅動的數智化轉型

深度智控基于 “系統整體能效最優” 核心理念，為玉晶光電定制三層架構解決方案，推動中央空調系統數智化轉型。

01 動態建模層：數字化融合的基礎

動態建模層實現設備特性與環境參數數字化融合?；陔x心式冷水機組性能曲線，建立冷凍水流量、冷凝溫度、能耗的主機模型；針對泵組配置，選取特定泵變頻調節數據作為基準；冷卻塔模型整合濕球溫度、風機頻率、出水溫度映射關系，突破原有 “定溫差控制” 局限。

02 智能決策層：PhyAI 的全局尋優

智能決策層的 AI 優化算法是核心動力。該算法定期采集多監測點的溫度壓力、流量、能耗等數據，通過多重策略實現全局尋優：

主機群控采用 “需求預測 + 時間輪換” 雙邏輯，依據末端負荷精準計算開機臺數，平衡機組運行時長，最大化設備使用壽命。

水溫動態調節打破固定設定，在滿足末端溫差要求的前提下，擴展優化區間，保障需求的同時降低主機能耗。

水泵變頻控制引入 “最不利環路壓差” 監測，合理調整冷凍一次泵頻率，使冷卻水泵與主機負荷線性聯動，提升運行效率。

03 執行優化層：關鍵環節的效能升級

將多臺工頻冷卻水泵改造為變頻控制，與高效電機方案相比節電效果顯著；冷卻塔風機采用 “臺數 + 頻率” 雙變量調節，結合在線水質監測系統，有效改善冷凝器運行狀態；新增能源管理軟件通過直觀圖表展示設備能耗占比，冷機、水泵、冷卻塔能耗分析精度極高。

三、標桿價值：行業升級的可復制路徑

玉晶光電的實踐印證，工業中央空調升級不應止于設備替換，更要通過數智化實現 “感知 - 決策 - 執行” 閉環，從 “被動調節” 走向 “主動尋優” 。當制冷站如精密儀器般智能運轉，每一份能源節約都在為光電產品注入綠色競爭力，也為行業可持續發展樹立新標桿。