深度智控×江苏蜂巢动力：PhyAI破解空压系统高能耗，年节电170万kWh

“双碳”目标与制造业成本压力双重驱动下，中国工业正经历一场从“规模扩张”到“精益智造”的深刻变革。作为长城汽车旗下核心动力系统子公司，蜂巢动力系统（江苏）有限公司（以下简称“江苏蜂巢动力”）凭借其在发动机、电驱动等领域的领先地位，已成为中国动力系统技术输出的标杆企业。然而，随着能源成本飙升逼近，江苏蜂巢动力同样因空压系统高能耗问题陷入节能转型困境。江苏蜂巢动力相关负责人坦言：”空压节能不是选择题，而是迫在眉睫的困难题。”

江苏蜂巢动力通过应用深度智控（DeepCtrls）的DeepBot，采用“PhyAI”高精度建模与全局寻优技术，完成系统性节能改造，能效提升成果显著，实现节能率在上午时段最高为14.90%，下午时段的最高为13.16%，总的综合能耗降低‌12%‌，年节电量达到170万kWh。

一、能耗挑战：空压系统的效率痛点与成本压力

据了解，江苏蜂巢动力空压系统包括：1个母管供气系统，1个站房,涉及4台离心空压和2台工频螺杆机，以及6台吸干机，3台离心空压常开，3台设置阶梯压力处于热备状态。缸盖等加工车间和壳体车间及电枢车间这三个车间用气量占比95%，EPS车间用气占比4%，其他用户用气占比1%。目前主要存在以下三个问题：

● 供需失衡的“压力陷阱”‌：需求无法掌握，无法做到一定程度上的供需平衡，从产气到输送到用气终端存在一定的延迟，导致不得不设置更高的压力来做缓冲，BOV持续的开度较高；

● 冗余运行的“空转魔咒”：在‌5bar和6bar及流量需求变化时，存在空压机较多空转和高憋压问题，造成浪费；

● 压力供给的“木桶效应”‌：末端4个压力需求不同点，就高不就低供气，存在较高的能耗（最高用气压力点需求为EPS车间的机械对中2台设备）。

二、技术落地：PhyAI驱动的节能方案实践

深度智控摒弃“单点设备优化”的传统思路，以‌“数据驱动+机理模型”双引擎‌重构江苏蜂巢动力能效体系，三步打通节能堵点：

● 流量控制：从“粗放供给”到“精准滴灌”

通过EPS车间末端入口部署流量控制器，实现4bar的低压供气降低能耗，并结合深度智控系统算法进行柔性控制流量，实现均衡供风；

● 弹性储能：从“刚性管网”到“柔性气网”

在电枢车间采用缓冲柔调控制+以AI的负荷预测模型提前5分钟预测来调整空压的产气量，保障空压设备50%卸载下可缓冲30秒的安全用气，完美地解决最不利压力用气点的高频波动，实现末端轻量化的储能达到节能且用气的安全，消除剧烈的压力波动，大幅降低能源浪费；

● 系统寻优：从“经验驱动”到“PhyAI寻优控制”

本地化部署了一套能科学的诊断现有空压系统的能耗以及效率状况，实现以空压系统各主要设备基本特性为基础，以系统的风量及压力负荷为依据，并建立精准的能效模型，通过协调和控制各设备及风系统的联合运行，以空压系统整体能耗最低为控制目标，根据实时工况实时优化控制各设备的运行参数及运行状态，使整个空压系统实时的运行效率最优。

三、成效验证：数据驱动下的能效提升

本次江苏蜂巢动力的节能项目改造中，深度智控（DeepCtrls）的“PhyAI”技术不仅实现了硬件设备的智能调控，更通过数据驱动的软实力升级，重新定义了工业节能的底层逻辑。

● 数据闭环：从“被动响应”到“主动预测”

‌传统空压系统依赖人工经验调节压力阈值，而深度智控通过实时采集末端车间的用气波动数据，构建动态负荷预测模型，针对不同时段负荷变化的数据情况智能采取能效最优的设备和参数设置的搭配策略，实现寻优控制，确保系统在最佳能效状态下运行。

● 系统韧性：从“脆弱平衡”到“弹性缓冲”

‌针对空压机组频繁加卸载导致的寿命损耗，深度智控将产气压力限制在一个幅度较小的波动区间，避免产气压力大幅波动导致的能耗浪费，实现压缩空气的平稳输出；同时对系统假性需求进行了解决，降低系统损耗，如车间正常工作压力0.48MPa就是控制红线，实际平均压力在0.54mpa，则虚高压力0.06mpa导致大量的浪费，空压机用气量严重缺乏压力调控，增加了假性需求压力浪费，此时深度智控节能系统基于AI技术，自动控制执行假性需求压力值较小的压力，实现损耗最低。

深度智控与江苏蜂巢动力的合作，不仅是一次技术上的突围，更是零碳智造的中国范式。未来，深度智控将继续致力于技术创新，共探工业绿色可持续发展未来！

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