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ITES
智能热能系统-ITES
ITES 是由 Fachhochschule Vorarlberg GmbH 和 Forschungszentrum Energie 的 Markus Preißinger 教授和博士主导的智能热能系统项目。 在行业合作伙伴的支持下，我们的团队正在推动热能领域数字化和数据科学的发展： : Bertsch Energy GmbH & Co KG, Gantner Instruments GmbH, Rupp AG, Weider Wärmepumpen GmbH, and innotech MSR GmbH.
什么是智能（热能）能源系统?
智能热能系统是指采用先进技术和控制策略来优化热能生产、分配和利用的能源系统。
热能储存、智能控制机制以及与其他能源网络（如电力和天然气）的集成能力是这些系统的特点。
其主要目标是提高能源效率，最大限度地减少能源浪费，降低对化石燃料的依赖。 这些系统与发电和供电网络协作，创建了一个统一的基础设施。
这种具有凝聚力的方法正引导我们走向一个更具可持续性和成本效益的能源系统，突出了智能（热）能源系统塑造未来能源管理的重要性。
我们的任务
在 ITES，热力系统传感器记录的大量运行数据具有尚未开发的潜力。 虽然这些数据被频繁收集，但由于分析和利用的复杂性，很少得到有效利用。 我们的目标是利用这一潜力为制造商和客户创造价值。
我们的职责
ITES 探索智能评估和使用这些数据的先进方法，如预测性维护、战略性设施设计、历史数据利用、生命周期分析、自动专家系统和智能报告。 我们的团队拥有工艺工程、热力学、能源系统分析和评估、应用数学、优化和数据科学方面的专业知识的专家，使这些数据集为我们所用。
实际应用
在实践中，我们的工作应用于多个领域。 例如，在食品工业中，冷却系统的运行通常具有很高的冗余度，以补偿单个冷却装置的故障。 通过读取和智能评估所有可用系统数据，我们可以可靠地预测系统何时需要维护以防止故障，从而减少对冗余的需求并节约成本。
所有数据都在 Gantner 的分布式流媒体平台 GI.cloud上进行流式传输和存储，项目参与者在该平台上使用 Python Jupyter Lab 进行实时数据可视化、分析和增值。
我们将类似的原理应用于住宅热泵和生物质发电厂。 我们根据前者的运行数据和历史数据优化系统，充分利用电费较低的时段。 对于后者，我们利用对运行状态的持续监测以及与历史数据的比较来优化运行，从而提高可再生能源发电量。
我们的目标是在这些热系统安装后继续对其进行维护和支持，将所获得的见解融入未来的系统开发中，并为客户和制造商创造价值。
从传感器到云端连接
Gantner Instruments 可以高速、高质量地收集来自各种传感器的数据。 这些数据被处理后实时存储、可视化到知识库。 Gantner 的尖端技术广泛应用于汽车、航空航天、土木工程和可再生能源领域的测试和监测应用中。
加入我们，与我们一起创造更高效的热能系统，无论多么微小的传感器，只要使用得当，都能显著提高效率。
我们将统统塑造热能效率的未来。