CN117091216A - 一种基于5g技术应用的水冷柜式空调系统 - Google Patents
一种基于5g技术应用的水冷柜式空调系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117091216A CN117091216A CN202311185503.6A CN202311185503A CN117091216A CN 117091216 A CN117091216 A CN 117091216A CN 202311185503 A CN202311185503 A CN 202311185503A CN 117091216 A CN117091216 A CN 117091216A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- water
- data
- sensor
- cooled cabinet
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000001816 cooling Methods 0.000 title abstract description 11
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 74
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 46
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 26
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 8
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 7
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 7
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 6
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims description 5
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 claims description 4
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 claims description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 2
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 1
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000007728 cost analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 1
- 238000004171 remote diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004781 supercooling Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F5/00—Air-conditioning systems or apparatus not covered by F24F1/00 or F24F3/00, e.g. using solar heat or combined with household units such as an oven or water heater
- F24F5/0007—Air-conditioning systems or apparatus not covered by F24F1/00 or F24F3/00, e.g. using solar heat or combined with household units such as an oven or water heater cooling apparatus specially adapted for use in air-conditioning
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
- F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
- F24F11/38—Failure diagnosis
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
- F24F11/52—Indication arrangements, e.g. displays
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
- F24F11/56—Remote control
- F24F11/58—Remote control using Internet communication
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
- F24F11/63—Electronic processing
- F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/89—Arrangement or mounting of control or safety devices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Sustainable Development (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本申请涉及物联网应用领域，公开了一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，包括传感器模块，用于实时监测水冷柜式空调内部的环境参数；5G通信模块，用于通过5G网络将传感器模块采集的数据传输至远程云端服务器；云端数据管理模块，用于接收、存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据；数据分析处理模块，对传感器数据进行实时分析；智能优化模块，根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数。本发明通过实时数据的采集、传输和分析，以及基于分析结果的智能调整。通过监测各种环境参数，系统能够预测潜在问题并采取相应措施，提高了水冷柜式空调的可靠性、效率和使用寿命，降低了运维成本。
Description
技术领域
本发明涉及物联网应用技术领域，具体为一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统。
背景技术
随着经济的快速发展，对工作、居住环境进行空气调节的需求越来越强烈，水冷柜式空调系统由于较高的能效比，且易于安装，得到广泛的使用；随着智能手机和物联网技术的高速发展，智能家居开始逐步走向普通消费者，物联网空调系统也开始受到人们的关注。
传统的系统中，数据传输过程中可能存在延迟和信号干扰等问题，导致获取的环境数据不准确；且在能耗管理和节能方面存在不足，缺乏实时监测和优化控制的能力；另外故障诊断和维护通常需要人工检查和上门维修，耗时耗力。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，解决了传统物联网空调系统获取的环境数据不准确、缺乏实时监测和优化控制的能力以及故障诊断和维护耗时耗力的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，包括：
传感器模块，用于实时监测水冷柜式空调内部的环境参数；
5G通信模块，用于通过5G网络将传感器模块采集的数据传输至远程云端服务器；
云端数据管理模块，用于接收、存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据；
数据分析处理模块，基于大数据分析技术，对传感器数据进行实时分析，以识别预测水冷柜式空调可能出现的问题；
智能优化模块，根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数，以优化设备性能。
优选的，传感器模块包括：
温度传感器，用于实时监测水冷柜式空调的温度；
湿度传感器，用于实时监测水冷柜式空调的湿度；
水位传感器，用于实时监测水冷柜式空调的水冷水位；
噪音传感器，用于实时监测水冷柜式空调的噪音水平；
能耗传感器，用于实时监测水冷柜式空调的能耗。
优选的，云端数据管理模块包括：
数据接收模块，用于接收传感器数据；
数据存储模块，用于存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据；
数据安全模块，用于确保数据的安全性。
优选的，云端数据管理模块还包括：
历史数据分析模块，用于存储和分析历史数据，以进行长期趋势分析和改进机器学习模型。
优选的，数据分析处理模块包括：
实时数据分析模块，用于对传感器数据进行实时分析，以识别可能出现的问题；
机器学习算法模块，用于建模和分析传感器数据，以预测设备可能出现的故障或异常；
故障诊断模块，用于诊断设备故障并提供解决方案。
优选的，数据分析处理模块还包括：
用户行为分析模块，用于分析用户的操作和使用习惯，以提供个性化的设备建议和优化策略。
优选的，智能优化模块包括：
自动调整模块，用于根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数，以优化设备性能；
预测性维护模块，用于基于数据分析，预测设备的维护需求；
能源管理模块，用于根据能耗传感器数据和电力价格信息，自动调整水泵和风扇的工作模式，以实现能源消耗的最优化。
优选的，智能优化模块还包括：
动态调整模块，用于根据用户的偏好设置、环境条件和设备历史数据，实时动态调整系统参数以满足个性化需求。
优选的，水冷柜式空调系统还包括用户界面模块，用户界面模块包括：
状态显示模块，用于向用户展示实时的设备状态、性能数据和问题报告；
报警通知模块，用于接收并显示设备报警信息；
远程控制模块，用于用户远程控制水冷柜式空调的参数和操作。
优选的，水冷柜式空调系统还包括维护支持模块，维护支持模块包括：
远程诊断工具模块，用于提供远程技术支持和维修；
维护计划和建议模块，用于生成维护计划和提供维修建议；
维修历史记录模块，用于记录设备的维修历史和维修记录。
本发明提供了一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统。具备以下有益效果：
1、本发明通过实时数据的采集、传输和分析，以及基于分析结果的智能调整。通过监测各种环境参数，系统能够预测潜在问题并采取相应措施。这种实时的故障预测和优化调整，大大提高了水冷柜式空调的可靠性、效率和使用寿命，降低了运维成本。
2、本发明系统的实时数据分析能力可以提前预测设备可能出现的问题，如漏水、能效下降等，从而采取措施避免故障；另外，智能优化模块的自动调整功能，使得设备的运行参数能够实时根据实际需求进行调整，从而最大程度地提升能源利用效率。
附图说明
图1为本发明的系统架构示意图；
图2为本发明的传感器模块结构示意图；
图3为本发明的云端数据管理模块结构示意图；
图4为本发明的云端数据管理模块结构另一实施例示意图；
图5为本发明的数据分析处理模块结构示意图；
图6为本发明的数据分析处理模块结构另一实施例示意图；
图7为本发明的智能优化模块结构示意图；
图8为本发明的智能优化模块结构另一实施例示意图；
图9为本发明的用户界面模块结构示意图；
图10为本发明的维护支持模块结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明说明书附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅附图1-附图10，本发明实施例提供一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其构建了一个智能化、高效能的系统，以实时监测、分析和优化水冷柜式空调的运行状态，从而提升用户体验和能源效率。
该基于5G技术应用的水冷柜式空调系统包括：
传感器模块，用于实时监测水冷柜式空调内部的环境参数，传感器模块实时监测水冷柜式空调的环境参数，包括温湿度、水位、噪声水平和能耗；
5G通信模块，用于通过5G网络将传感器模块采集的数据传输至远程云端服务器，5G技术的高速和低延迟特性确保了数据的快速传输，使得实时监测和响应成为可能；
云端数据管理模块，用于接收、存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据，这些数据包括来自不同设备的温湿度、水位、噪音和能耗信息；
数据分析处理模块，基于大数据分析技术，对传感器数据进行实时分析，以识别预测水冷柜式空调可能出现的问题，通过比对历史数据和标准范围，系统可以识别并预测水冷柜式空调可能出现的问题，如漏水、能效下降等；
智能优化模块，根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数，以优化设备性能，如水泵、风扇、温度等，以优化设备的性能和能源效率。这有助于避免设备不必要的能源浪费和性能下降。
该系统的核心原理在于实时数据的采集、传输和分析，以及基于分析结果的智能调整。通过监测各种环境参数，系统能够预测潜在问题并采取相应措施。这种实时的故障预测和优化调整，大大提高了水冷柜式空调的可靠性、效率和使用寿命，降低了运维成本。
另一方面，系统的实时数据分析能力可以提前预测设备可能出现的问题，如漏水、能效下降等，从而采取措施避免故障；另外，智能优化模块的自动调整功能，使得设备的运行参数能够实时根据实际需求进行调整，从而最大程度地提升能源利用效率。
一个实施例中，传感器模块包括：
温度传感器：负责实时监测水冷柜式空调的温度。它可以精确测量设备内部的温度变化，确保空调系统在设定的温度范围内工作。同时，温度传感器可以检测到温度异常，例如过热或过冷，以及温度波动。这有助于预防设备过热而损坏或者过度制冷导致能源浪费。
湿度传感器：负责实时监测水冷柜式空调的湿度水平。湿度控制对于维持室内舒适度和设备性能至关重要。当湿度超出设定的范围时，湿度传感器可以触发相应的调整，以避免湿度引发的问题，如结露或腐蚀。
水位传感器：用于监测水冷柜式空调的水冷水位。它可以检测水箱或水循环系统中的水位变化。水位传感器的主要作用是防止漏水问题。如果水位异常下降，系统可以立即发出警报并停止水泵运行，以防止漏水导致的损害。
噪音传感器：用于实时监测水冷柜式空调的噪音水平。这对于室内环境的舒适性至关重要。当噪声水平超出预定的范围时，系统可以采取措施，例如调整风扇速度或水泵运行模式，以减少噪音干扰。
能耗传感器：用于实时监测水冷柜式空调的能耗情况。它可以记录设备的电能消耗。能耗传感器有助于用户了解设备的能源使用情况，并可用于计量、成本分析以及能源效率的提高。
本实施例方案中，传感器模块能够实时监测关键参数，如温度、湿度、水位、噪音和能耗，从而允许系统实时预警和问题诊断；传感器模块可以检测异常情况，如漏水、过热、过湿、异常噪音或高能耗，从而帮助及时采取措施来避免设备损坏或不效率；传感器模块提供的数据用于系统的数据分析与处理模块，可生成详细的性能报告和趋势分析，帮助用户更好地理解设备运行情况；基于传感器数据，系统可以自动调整设备运行参数，以优化性能、降低能耗并防止潜在的问题。
一些实施例中，传感器模块还可部署以下传感器：
振动传感器：用于监测设备的振动情况，有助于检测机械故障。
压力传感器：用于监测冷却系统的水压，帮助预防水系统故障。
气体传感器：用于检测室内空气质量，以改善室内环境。
光传感器：用于监测室内光照水平，以调整设备的工作模式。
一个实施例中，云端数据管理模块包括：
数据接收模块，用于接收传感器数据，这包括温度、湿度、水位、噪声、能耗等多种环境参数数据。该模块应具备数据缓冲和数据校验功能，以确保数据的完整性和可靠性。它还应支持多台水冷柜式空调同时发送数据；
数据存储模块，用于存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据，这包括历史数据、当前状态数据和分析结果数据。存储模块需要具备高可扩展性，以应对大量数据的存储需求。同时，数据的备份和恢复机制应该保证数据的可靠性和持久性；
数据安全模块，用于确保数据的安全性，这包括数据加密、访问控制、身份验证和安全传输。模块需要采用现代的加密标准和安全协议，以防止数据泄露、篡改或未经授权的访问。
本实施例方案中，实时数据从多个水冷柜式空调设备集中到云端，使用户可以轻松地在一个位置访问和管理所有设备的数据，使得用户可以比较不同设备之间的性能和能效，从而做出更明智的设备选择和调整策略。另外，存储模块允许对历史数据进行分析和趋势分析，以识别性能问题、能源浪费和设备维护需求。
进一步的，云端数据管理模块还包括：
历史数据分析模块，用于存储和分析历史数据，以进行长期趋势分析和改进机器学习模型；
本实施例方案中，历史数据分析模块分析数据包括过去的温度、湿度、水位、噪声、能耗等多种环境参数数据。模块具备高度灵活性，能够对历史数据进行长期趋势分析、模式识别以及关键性能指标的提取。它还可以用于改进机器学习模型的训练和优化。通过历史数据的长期趋势分析，用户可以了解设备性能的演变，识别季节性或周期性变化，并预测未来需求；同时基于历史数据的分析，系统可以实现预测性维护，即提前识别设备可能出现的问题，并计划维护活动，降低维修成本和停机时间。
一个实施例中，数据分析处理模块包括：
实时数据分析模块，用于对传感器数据进行实时分析，以识别可能出现的问题；实时数据分析模块专门用于对传感器数据进行实时分析。它可以检测并警报可能出现的问题，如温度异常、湿度波动、水位下降、噪声超标、能耗剧增等。该模块使用实时算法和规则引擎，以快速响应问题，同时提供实时反馈给用户或系统操作者。
机器学习算法模块，用于建模和分析传感器数据，以预测设备可能出现的故障或异常；它可以通过监督学习、非监督学习或深度学习等技术，创建数据模型以预测设备可能出现的故障或异常。模块能够不断学习和优化模型，以适应不断变化的设备性能和环境条件。
故障诊断模块，用于诊断设备故障并提供解决方案，一旦发现问题，它可以根据模型的输出和历史数据，确定可能的故障原因。模块可以向用户或维护人员提供建议，如维修、更换零件或改变设备运行模式。
本实施例方案中，实时数据分析模块可以立即识别问题，从而减少故障的发生，提高设备的可用性和可靠性；机器学习算法模块可以通过分析历史数据，提前预测设备可能出现的故障，从而实施预防性维护；故障诊断模块能够快速诊断故障原因，减少停机时间，并提供有效的解决方案；通过数据分析处理，系统可以自动调整设备参数，以优化性能、提高能效并减少能源消耗。
进一步的，数据分析处理模块还包括：
用户行为分析模块，用于分析用户的操作和使用习惯，以提供个性化的设备建议和优化策略；用户行为分析模块用于分析用户的操作和使用习惯，以深入了解用户在使用水冷柜式空调时的行为模式。模块可以追踪用户的设置偏好、时间表、温度选择、能源使用情况等，以提供个性化的设备建议和优化策略。
本实施例方案中，通过分析用户行为，系统可以为每个用户提供个性化的设备设置和建议，以满足其特定需求和偏好；个性化建议和优化策略可以提高用户对设备性能的满意度，提供更好的室内环境和使用体验；通过了解用户的能源使用模式，系统可以提供节能建议，帮助用户减少能源浪费并提高能源效率；了解用户的操作习惯可以帮助系统优化维护计划，减少不必要的干预，同时确保设备长期稳定运行。
一个实施例中，智能优化模块包括：
自动调整模块，用于根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数，以优化设备性能，包括调整冷却器和蒸发器的温度设置、风扇和水泵的运行速度、制冷循环的频率等，以适应不同的环境条件和需求；
预测性维护模块，用于基于数据分析，预测设备的维护需求，它可以识别设备可能出现的问题，如零件磨损、冷媒泄漏等，以提前计划维护活动。模块可以生成维护提醒、故障预测报告，同时指导维护人员采取必要的维修措施；
能源管理模块，用于根据能耗传感器数据和电力价格信息，自动调整水泵和风扇的工作模式，以实现能源消耗的最优化，模块可以根据电力价格高峰和低谷时段，调整设备的工作模式，以降低能源成本。
本实施例方案中，通过自动调整模块可以提高设备性能，确保水冷柜式空调在不同工作条件下的最佳性能；预测性维护模块可以降低维修成本，通过提前识别问题，减少突发故障的发生；能源管理模块通过智能控制水泵和风扇的运行模式，降低能源消耗，节约运行成本。
进一步的，智能优化模块还包括：
动态调整模块，用于根据用户的偏好设置、环境条件和设备历史数据，实时动态调整系统参数以满足个性化需求，模块可以自动识别用户的需求和习惯，例如用户的温度偏好、工作时间表、特殊事件等，并相应地调整设备的运行模式。
本实施例方案中，通过根据用户的偏好设置，系统可以提供个性化的室内舒适体验，满足用户的需求，动态调整模块可以根据环境条件和用户行为，降低不必要的能源消耗，实现更节能的运行。
一个实施例中，水冷柜式空调系统还包括用户界面模块，用户界面模块包括：
状态显示模块，用于向用户展示实时的设备状态、性能数据和问题报告，用户可以通过界面查看水冷柜式空调的当前运行状态，包括温度、湿度、能耗等。此模块提供图形化界面，使用户能够直观地了解设备的性能；
报警通知模块，用于接收并显示设备报警信息，当系统检测到问题或故障时，它可以发送警报通知给用户，并提供详细的问题描述和建议的操作步骤。用户可以通过此模块及时了解设备的异常情况，采取必要的措施；
远程控制模块，用于用户远程控制水冷柜式空调的参数和操作，用户可以通过智能手机、平板电脑或电脑等设备，远程调整温度设置、风扇速度、模式切换等。此模块还可以提供远程启停功能，以便用户在外出前或回家前预先控制设备。
本实施例方案中，用户可以实时监控设备状态和性能，增强对设备的控制感和参与度；通过报警通知模块能够及时通知用户问题，使用户能够快速采取行动解决问题，减少停机时间；同时远程控制模块允许用户在不同位置远程操作设备，提高了设备的便捷性和灵活性。
一个实施例中，水冷柜式空调系统还包括维护支持模块，维护支持模块包括：
远程诊断工具模块，用于提供远程技术支持和维修，维修人员或技术支持团队可以通过远程访问系统，远程监控设备状态、运行数据和传感器信息，以诊断问题。模块还可以提供实时通信工具，如视频聊天或远程桌面共享，以便技术支持团队与维修人员之间进行实时沟通和指导；
维护计划和建议模块，用于生成维护计划和提供维修建议，基于设备状态、历史数据和维修历史，模块可以自动生成维护计划，包括维修排程和维护任务列表。模块还可以提供维修建议，包括零件更换建议、维修流程建议等；
维修历史记录模块，用于记录设备的维修历史和维修记录，每次维修活动都会被记录，包括维修日期、维修内容、维修人员信息、使用的零件等。这些记录可以用于维护历史分析，以了解设备的维修趋势和性能历史。
本实施例方案中，通过远程诊断工具模块允许远程技术支持和维修，减少了维修人员出差的需求，降低了维修成本；维护计划和建议模块能够生成有效的维护计划，提供维修建议，确保设备按时维护，降低故障风险；维修历史记录模块允许对设备的维修历史进行追踪和分析，以改进维护策略和零件库存管理。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，包括：
传感器模块，用于实时监测水冷柜式空调内部的环境参数；
5G通信模块，用于通过5G网络将传感器模块采集的数据传输至远程云端服务器；
云端数据管理模块，用于接收、存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据；
数据分析处理模块，基于大数据分析技术，对传感器数据进行实时分析，以识别预测水冷柜式空调可能出现的问题；
智能优化模块，根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数，以优化设备性能。
2.根据权利要求1的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，传感器模块包括：
温度传感器，用于实时监测水冷柜式空调的温度；
湿度传感器，用于实时监测水冷柜式空调的湿度；
水位传感器，用于实时监测水冷柜式空调的水冷水位；
噪音传感器，用于实时监测水冷柜式空调的噪音水平；
能耗传感器，用于实时监测水冷柜式空调的能耗。
3.根据权利要求1的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，云端数据管理模块包括：
数据接收模块，用于接收传感器数据；
数据存储模块，用于存储和管理多台水冷柜式空调的实时数据；
数据安全模块，用于确保数据的安全性。
4.根据权利要求3的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，云端数据管理模块还包括：
历史数据分析模块，用于存储和分析历史数据，以进行长期趋势分析和改进机器学习模型。
5.根据权利要求1的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，数据分析处理模块包括：
实时数据分析模块，用于对传感器数据进行实时分析，以识别可能出现的问题；
机器学习算法模块，用于建模和分析传感器数据，以预测设备可能出现的故障或异常；
故障诊断模块，用于诊断设备故障并提供解决方案。
6.根据权利要求5的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，数据分析处理模块还包括：
用户行为分析模块，用于分析用户的操作和使用习惯，以提供个性化的设备建议和优化策略。
7.根据权利要求1的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，智能优化模块包括：
自动调整模块，用于根据数据分析结果，自动调整水冷柜式空调各部件运行参数，以优化设备性能；
预测性维护模块，用于基于数据分析，预测设备的维护需求；
能源管理模块，用于根据能耗传感器数据和电力价格信息，自动调整水泵和风扇的工作模式，以实现能源消耗的最优化。
8.根据权利要求7的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，智能优化模块还包括：
动态调整模块，用于根据用户的偏好设置、环境条件和设备历史数据，实时动态调整系统参数以满足个性化需求。
9.根据权利要求1的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，还包括用户界面模块，用户界面模块包括：
状态显示模块，用于向用户展示实时的设备状态、性能数据和问题报告；
报警通知模块，用于接收并显示设备报警信息；
远程控制模块，用于用户远程控制水冷柜式空调的参数和操作。
10.根据权利要求1的一种基于5G技术应用的水冷柜式空调系统，其特征在于，还包括维护支持模块，维护支持模块包括：
远程诊断工具模块，用于提供远程技术支持和维修；
维护计划和建议模块，用于生成维护计划和提供维修建议；
维修历史记录模块，用于记录设备的维修历史和维修记录。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311185503.6A CN117091216A (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 一种基于5g技术应用的水冷柜式空调系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311185503.6A CN117091216A (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 一种基于5g技术应用的水冷柜式空调系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117091216A true CN117091216A (zh) | 2023-11-21 |
Family
ID=88776975
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311185503.6A Pending CN117091216A (zh) | 2023-09-14 | 2023-09-14 | 一种基于5g技术应用的水冷柜式空调系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117091216A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117459978A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 江苏泽宇智能电力股份有限公司 | 一种使用智能终端对高速高转发率网络通信设备进行管理的系统 |
| CN117989676A (zh) * | 2024-04-07 | 2024-05-07 | 江苏华复保利环保科技有限公司 | 基于大数据的空调能耗数据监管方法及系统 |
-
2023
- 2023-09-14 CN CN202311185503.6A patent/CN117091216A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117459978A (zh) * | 2023-12-22 | 2024-01-26 | 江苏泽宇智能电力股份有限公司 | 一种使用智能终端对高速高转发率网络通信设备进行管理的系统 |
| CN117989676A (zh) * | 2024-04-07 | 2024-05-07 | 江苏华复保利环保科技有限公司 | 基于大数据的空调能耗数据监管方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11927506B2 (en) | Systems and methods for monitoring, inferring state of health, and optimizing efficiency of refrigeration systems | |
| CN117091216A (zh) | 一种基于5g技术应用的水冷柜式空调系统 | |
| US11847617B2 (en) | Model predictive maintenance system with financial analysis functionality | |
| US20210223767A1 (en) | Model predictive maintenance system for building equipment | |
| US20200301408A1 (en) | Model predictive maintenance system with degradation impact model | |
| US20240094095A1 (en) | Managing The Effectiveness Of Repairs In Refrigeration Assets | |
| JP2018026129A (ja) | 適応ユーザインタフェイスを有する建物制御システム | |
| CN109028481A (zh) | 一种空调系统的无人值守机房控制系统及方法 | |
| KR102296329B1 (ko) | 예측 공조로 최적화 운전이 가능한 스마트 공기 조화 시스템 | |
| KR102520672B1 (ko) | 이상 상태의 원인을 진단하는 냉장고 및 클라우드 서버 | |
| KR100354786B1 (ko) | 네트워크를 이용한 공조 및 냉동/냉장 설비의통합관리시스템 및 그 제어방법 | |
| WO2021026370A1 (en) | Model predictive maintenance system with degradation impact model | |
| CA2933904C (en) | Managing the effectiveness of repairs in refrigeration assets | |
| CN115264761A (zh) | 用于大型中央空调系统节能优化的边缘控制系统 | |
| CN117061568B (zh) | 一种电气设备的智能数据处理方法及系统 | |
| EP4246266A1 (en) | Building automation system with remote advisory services | |
| CN114909781A (zh) | 基于windows的楼宇设备智能群控系统 | |
| CN115183389A (zh) | 一种基于空调机房全生命周期的智能诊断方法 | |
| GB2620244A (en) | Methods and systems for prioritizing maintenance of cooling units of a data center | |
| WO2021016264A1 (en) | Model predictive maintenance system with financial analysis functionality | |
| CN118031519A (zh) | 低温存储设备的远程健康监测方法及远程健康监测系统 | |
| CN116772363A (zh) | 一种基于实时数据驱动的空调系统优化控制方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |