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博瑞恒青:格力GMV6人工智能多联机-格力多联机-多联机中央空调
发布时间:2022-08-23浏览次数:173

格力GMV6人工智能多联机采用格力大数据平台进行设计,通过分析用户最真实的需求以及机组在实际应用的情况,制定更为符合用户需求的控制方式,以及更能提升机组在实际运行的可靠性控制。

G-AI(人工智能)多联机系统

1、自动识别所在气候区,根据气候特性,提供最佳预控制策略。

2、识别所在的海拔高度,自动调整能力输出。

3、低功耗待机,全国范围内,机组待机率高达76.5%。其中压缩机电加热功耗占比高达70%。

通过对天气温度预测、启动负荷计算、油温品质预测,来实现压缩机电加热带与天气联动加热控制,当室外环境温度升高时,电加热带通电,以防止系统中的冷媒迁移到压缩机中,当室外环境温度降低时,电加热带断电。从而降低压缩机电加热带的待机功耗。

待机休眠技术:通过切断功能模块电源、降低通讯频率,实现低功耗待机。

高效换热自适应

压缩机、室内换热器、室外换热器之间存在最佳的匹配特性。

自动匹配内外机换热器能力,并根据运行情况实时调整。

SRL(Self-Reaction Load)负荷自适应控制,在气候区定位预控制的基础上,再次根据室内侧的温升温降情况,自动调整冷媒换热温度,舒适性和节能性得到进一步优化。


智能轮换控制

根据室内机负荷需求变化,智能轮换模式,既保证了机组的高效运行,又保证了模块之间的寿命均衡。


智慧眼控制,360°全景温度场识别;

温度场识别精度高,实现冷风避人、热风随人;

四面导风百叶可独立控制,实现625种不同角度组合,避免直吹;

搭载智能语音控制模块,远场(5米)语音识别技术,智能状态播报,引领智能交互新体验。

可选配温湿双控功能,避免过度潮湿,提高舒适性。

主成分分析+Map技术的故障预测

传统故障诊断具有很大的局限性,压缩机作为冷媒系统的“心脏”,能否正常工作直接关系机组使用寿命。格力通过大数据手段建立了故障预测模型。对已有的机组运行参数和故障维修数据,持续的统计分析学习,建立机组运行特征与故障的对应关系,进而对故障进行诊断预测。最终目标:实现压缩机零故障率。

多压缩机系统,可灵活调节压缩机间的增焓量,实现增焓最大化;

采用板换式经济器,换热效率更高。


GMV6增加蓄热模块,通过室外机与蓄热模块之间化霜,减少房间温度波动。

GMV6高能效系列可以实现室外零下20度,室内制热不衰减。

采用噪音云图识别技术对机组分析,精确定位噪音源,针对性进行降噪处理。

得益于国际领先的CAN+技术,单系统网络节点的内机数由80升级到100,拓展工程应用需要,安装维护管理更加简单便捷。

根据压缩机的运行特点,自动切换载频,实现效率和可靠性的最大化。


高压差压缩机启动

采用压缩机力矩自反馈和调整控制,压缩机可以在系统运行过程中高压差启动,有效保证系统运行的连续性和稳定性,无需外部平衡器件。


可变加热功率

内外加热同步工作,快速加快压缩机冷态时内部的制冷剂挥发,2小时即可完成启动准备工作,调试准备周期缩短75%,实现不同环境状态下的快速启动;


低温多油路管理

5大油路全方位保证油路的顺畅、低温专享油路控制确保低温压缩机运行的可靠性。


主动式压缩机排油控制

当系统检测到在低负荷运行时,压缩机会主动升频将其内部存储过多的冷冻机油排出,并存到油分离器中,有效保证压缩机电机的散热。


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