Avaliação do consumo da CAG por inteligência de dados e medição de temperatura

A avaliação do consumo de Centrais de Água Gelada (CAG) é essencial para garantir a eficiência energética e reduzir os gastos operacionais.

Através da análise do gasto energético da central e medições de temperatura tanto no ambiente externo quanto no resultado de refrigeração interno, é possível determinar o ponto de funcionamento mais adequado.

Neste artigo, veja como a inteligência de dados e a medição de temperatura contribuem para a avaliação do consumo de CAG, gerando benefícios financeiros e otimizando o desempenho operacional. Acompanhe!

Análise de consumo e medição de temperatura

A análise de consumo de Centrais de Água Gelada (CAG) é uma etapa crucial para garantir a eficiência energética desses sistemas.

Nesse processo, são cruzados dados importantes, como a temperatura externa e a temperatura interna do resultado de refrigeração, visando identificar o ponto de funcionamento mais eficiente da central.

A temperatura externa desempenha um papel fundamental no funcionamento das CAGs, pois é nesse ambiente que ocorre a troca de calor para refrigerar a água.

É importante monitorar constantemente a variação da temperatura externa, pois ela afeta diretamente a demanda de refrigeração do sistema.

Em dias mais quentes, por exemplo, a central precisará trabalhar com maior intensidade para manter a água resfriada, enquanto em dias mais frios, a demanda será menor.

Controle da temperatura interna

A temperatura interna do resultado de refrigeração é outro fator relevante para a análise de consumo das CAGs.

Essa medição permite verificar a efetividade do sistema de refrigeração, garantindo que a água esteja sendo resfriada adequadamente antes de ser distribuída para as lojas e ambientes do shopping center.

O controle preciso dessa temperatura evita o desperdício de energia e garante um funcionamento mais eficiente.

Identificação do ponto de funcionamento ideal

Ao cruzar os dados de temperatura externa e interna, a análise de consumo busca identificar o ponto de funcionamento mais eficiente para a CAG.

Esse ponto é aquele em que o sistema opera com o mínimo de consumo energético, atendendo às necessidades de refrigeração do shopping center sem desperdiçar recursos.

Integração com a inteligência de dados

Para obter resultados ainda mais precisos na análise de consumo e medição de temperatura, o Time Energy integra a inteligência de dados em seu sistema.

Essa abordagem permite coletar e processar um grande volume de informações em tempo real, fornecendo insights valiosos para o controle e otimização do desempenho energético das CAGs em shopping centers.

Automação e inteligência de dados

A avaliação do consumo de CAG é realizada através de um sistema de inteligência de dados, que gera mensagens em tempo real para os controladores da central.

Essas mensagens são enviadas por WhatsApp, alertas e dashboards, permitindo que os operadores acompanhem o funcionamento do sistema e recebam sugestões para otimizar o consumo energético.

Conclusão

A avaliação do consumo de Centrais de Água Gelada (CAG) por meio da inteligência de dados e medição de temperatura é um processo fundamental para garantir a eficiência energética e reduzir os gastos operacionais em shopping centers.

Ao cruzar dados como a temperatura externa e interna do resultado de refrigeração, é possível identificar o ponto de funcionamento mais adequado para a central, resultando em um funcionamento mais eficiente e econômico.

A temperatura externa desempenha um papel crucial no funcionamento das CAGs, influenciando diretamente a demanda de refrigeração. O monitoramento constante dessa variável é essencial para garantir o melhor desempenho do sistema em diferentes condições climáticas.

A integração da inteligência de dados ao sistema Time Energy proporciona resultados ainda mais precisos, permitindo coletar e processar informações em tempo real. Isso possibilita um monitoramento contínuo e o fornecimento de insights valiosos para a otimização do desempenho energético das CAGs.

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