深度智控×江蘇蜂巢動力：PhyAI破解空壓系統高能耗，年節電170萬kWh

“雙碳”目標與制造業成本壓力雙重驅動下，中國工業正經歷一場從“規模擴張”到“精益智造”的深刻變革。作為長城汽車旗下核心動力系統子公司，蜂巢動力系統（江蘇）有限公司（以下簡稱“江蘇蜂巢動力”）憑借其在發動機、電驅動等領域的領先地位，已成為中國動力系統技術輸出的標桿企業。然而，隨著能源成本飆升逼近，江蘇蜂巢動力同樣因空壓系統高能耗問題陷入節能轉型困境。江蘇蜂巢動力相關負責人坦言：”空壓節能不是選擇題，而是迫在眉睫的困難題。”

江蘇蜂巢動力通過應用深度智控（DeepCtrls）的DeepBot，采用“PhyAI”高精度建模與全局尋優技術，完成系統性節能改造，能效提升成果顯著，實現節能率在上午時段最高為14.90%，下午時段的最高為13.16%，總的綜合能耗降低?12%?，年節電量達到170萬kWh。

一、能耗挑戰：空壓系統的效率痛點與成本壓力

據了解，江蘇蜂巢動力空壓系統包括：1個母管供氣系統，1個站房,涉及4臺離心空壓和2臺工頻螺桿機，以及6臺吸干機，3臺離心空壓常開，3臺設置階梯壓力處于熱備狀態。缸蓋等加工車間和殼體車間及電樞車間這三個車間用氣量占比95%，EPS車間用氣占比4%，其他用戶用氣占比1%。目前主要存在以下三個問題：

● 供需失衡的“壓力陷阱”?：需求無法掌握，無法做到一定程度上的供需平衡，從產氣到輸送到用氣終端存在一定的延遲，導致不得不設置更高的壓力來做緩沖，BOV持續的開度較高；

● 冗余運行的“空轉魔咒”：在?5bar和6bar及流量需求變化時，存在空壓機較多空轉和高憋壓問題，造成浪費；

● 壓力供給的“木桶效應”?：末端4個壓力需求不同點，就高不就低供氣，存在較高的能耗（最高用氣壓力點需求為EPS車間的機械對中2臺設備）。

二、技術落地：PhyAI驅動的節能方案實踐

深度智控摒棄“單點設備優化”的傳統思路，以?“數據驅動+機理模型”雙引擎?重構江蘇蜂巢動力能效體系，三步打通節能堵點：

● 流量控制：從“粗放供給”到“精準滴灌”

通過EPS車間末端入口部署流量控制器，實現4bar的低壓供氣降低能耗，并結合深度智控系統算法進行柔性控制流量，實現均衡供風；

● 彈性儲能：從“剛性管網”到“柔性氣網”

在電樞車間采用緩沖柔調控制+以AI的負荷預測模型提前5分鐘預測來調整空壓的產氣量，保障空壓設備50%卸載下可緩沖30秒的安全用氣，完美地解決最不利壓力用氣點的高頻波動，實現末端輕量化的儲能達到節能且用氣的安全，消除劇烈的壓力波動，大幅降低能源浪費；

● 系統尋優：從“經驗驅動”到“PhyAI尋優控制”

本地化部署了一套能科學的診斷現有空壓系統的能耗以及效率狀況，實現以空壓系統各主要設備基本特性為基礎，以系統的風量及壓力負荷為依據，并建立精準的能效模型，通過協調和控制各設備及風系統的聯合運行，以空壓系統整體能耗最低為控制目標，根據實時工況實時優化控制各設備的運行參數及運行狀態，使整個空壓系統實時的運行效率最優。

三、成效驗證：數據驅動下的能效提升

本次江蘇蜂巢動力的節能項目改造中，深度智控（DeepCtrls）的“PhyAI”技術不僅實現了硬件設備的智能調控，更通過數據驅動的軟實力升級，重新定義了工業節能的底層邏輯。

● 數據閉環：從“被動響應”到“主動預測”

?傳統空壓系統依賴人工經驗調節壓力閾值，而深度智控通過實時采集末端車間的用氣波動數據，構建動態負荷預測模型，針對不同時段負荷變化的數據情況智能采取能效最優的設備和參數設置的搭配策略，實現尋優控制，確保系統在最佳能效狀態下運行。

● 系統韌性：從“脆弱平衡”到“彈性緩沖”

?針對空壓機組頻繁加卸載導致的壽命損耗，深度智控將產氣壓力限制在一個幅度較小的波動區間，避免產氣壓力大幅波動導致的能耗浪費，實現壓縮空氣的平穩輸出；同時對系統假性需求進行了解決，降低系統損耗，如車間正常工作壓力0.48MPa就是控制紅線，實際平均壓力在0.54mpa，則虛高壓力0.06mpa導致大量的浪費，空壓機用氣量嚴重缺乏壓力調控，增加了假性需求壓力浪費，此時深度智控節能系統基于AI技術，自動控制執行假性需求壓力值較小的壓力，實現損耗最低。

深度智控與江蘇蜂巢動力的合作，不僅是一次技術上的突圍，更是零碳智造的中國范式。未來，深度智控將繼續致力于技術創新，共探工業綠色可持續發展未來！

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