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智慧暖通節(jié)能構(gòu)建建筑熱力系統(tǒng)“智慧大腦”

古河云 ? 來源:jf_73806085 ? 作者:jf_73806085 ? 2025-11-25 10:28 ? 次閱讀
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暖通空調(diào)系統(tǒng)是現(xiàn)代建筑中最大的能耗單元,其能耗占比常高達(dá)40%-60%。傳統(tǒng)基于固定設(shè)定點(diǎn)與簡(jiǎn)單時(shí)序控制的運(yùn)行模式,已無法滿足“雙碳”目標(biāo)下對(duì)能效極致追求的訴求。古河云科技智慧暖通節(jié)能系統(tǒng),應(yīng)運(yùn)而生,它不再是一個(gè)孤立的控制器,而是一個(gè)融合了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的建筑熱力系統(tǒng)“智慧大腦”。

一、 系統(tǒng)架構(gòu):三層技術(shù)棧實(shí)現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化

一個(gè)成熟的智慧暖通系統(tǒng),通常構(gòu)建在感知控制層、邊緣計(jì)算層與云平臺(tái)層三層技術(shù)棧之上。

1. 感知控制層:系統(tǒng)的“感官與手腳”

此層負(fù)責(zé)全系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集與最終控制指令的執(zhí)行。

環(huán)境感知:部署高精度濕度傳感器、CO?濃度傳感器、光照度傳感器甚至occupancy傳感器,構(gòu)建完整的室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。

設(shè)備狀態(tài)感知:在冷水機(jī)組、水泵、冷卻塔、空調(diào)箱、閥門等關(guān)鍵設(shè)備上,安裝智能電表、流量計(jì)、壓力傳感器和溫度計(jì),實(shí)時(shí)采集其運(yùn)行效率、負(fù)荷率和啟停狀態(tài)。

智能執(zhí)行器:采用變頻器與智能調(diào)節(jié)閥,作為系統(tǒng)的“手腳”,精準(zhǔn)執(zhí)行優(yōu)化控制策略。

2. 邊緣計(jì)算層:本地“神經(jīng)中樞”

邊緣網(wǎng)關(guān)是保障系統(tǒng)實(shí)時(shí)性與可靠性的關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)匯聚與協(xié)議轉(zhuǎn)換:匯聚來自不同品牌、不同協(xié)議設(shè)備的數(shù)據(jù),并統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)格式上傳。

實(shí)時(shí)控制與策略執(zhí)行:在本地運(yùn)行核心控制邏輯,即使在與云端斷網(wǎng)時(shí),也能保障系統(tǒng)基本穩(wěn)定運(yùn)行,并執(zhí)行下發(fā)的優(yōu)化策略。

邊緣AI:具備初步的數(shù)據(jù)分析能力,可進(jìn)行本地快速的異常診斷和實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu)。

3. 云平臺(tái)層:全局“決策大腦”

云端負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、深度分析與全局優(yōu)化。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):使用時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)高效存儲(chǔ)海量的運(yùn)行數(shù)據(jù)。

AI算法引擎:這是系統(tǒng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力,內(nèi)置多種智能算法模型。

可視化與交互:通過Web界面,為管理者提供系統(tǒng)能效、舒適度、設(shè)備健康狀況的全景可視化視圖。

二、 核心技術(shù):從“經(jīng)驗(yàn)控制”到“模型預(yù)測(cè)控制”

1. 基于模型預(yù)測(cè)控制的全局優(yōu)化

這是系統(tǒng)最核心的技術(shù)。MPC不再僅根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行反應(yīng),而是基于建筑熱力學(xué)模型與氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),對(duì)未來一段時(shí)間(如24小時(shí))的建筑負(fù)荷、室外溫濕度進(jìn)行預(yù)測(cè),并以此為基礎(chǔ),求解出未來時(shí)段內(nèi)總能耗最低的設(shè)備運(yùn)行策略。

優(yōu)化對(duì)象:冷水機(jī)組啟停組合、供水溫度設(shè)定、水泵頻率、新風(fēng)閥開度等。

求解目標(biāo):在滿足所有區(qū)域舒適度約束的前提下,最小化系統(tǒng)總能耗(電、氣等)。

技術(shù)優(yōu)勢(shì):能夠充分利用建筑的“熱慣性”,實(shí)現(xiàn)“提前蓄冷/熱、平峰填谷”,規(guī)避電價(jià)高峰,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與能效的雙贏。

2. 冷水機(jī)組群控與負(fù)荷分配

系統(tǒng)通過算法,實(shí)時(shí)計(jì)算建筑總冷負(fù)荷,并依據(jù)每臺(tái)機(jī)組的效率曲線,動(dòng)態(tài)決定開啟哪幾臺(tái)機(jī)組,以及如何在其間最優(yōu)地分配負(fù)荷,確保機(jī)組始終在高效區(qū)間運(yùn)行,避免“大馬拉小車”。

3. 自適應(yīng)舒適度模型與按需供給

摒棄固定的溫度設(shè)定點(diǎn),引入預(yù)測(cè)平均投票數(shù)模型,綜合考慮溫度、濕度、風(fēng)速、衣著熱阻、活動(dòng)強(qiáng)度等因素,動(dòng)態(tài)調(diào)整環(huán)境參數(shù)設(shè)定。結(jié)合人員計(jì)數(shù)傳感器,在會(huì)議室等空間實(shí)現(xiàn)“人來自動(dòng)開啟,人走自動(dòng)關(guān)閉”的按需供給,杜絕無效能耗。

4. 設(shè)備健康預(yù)測(cè)與維護(hù)

通過分析水泵、風(fēng)機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備的電流、振動(dòng)數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)警軸承磨損、葉輪結(jié)垢等故障,實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù),避免設(shè)備低效運(yùn)行和突發(fā)停機(jī),從維護(hù)層面提升系統(tǒng)長(zhǎng)期能效。智慧暖通節(jié)能系統(tǒng)的技術(shù)本質(zhì),是構(gòu)建一個(gè)與物理暖通系統(tǒng)同步映射、雙向交互的數(shù)字孿生體。

它通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),將暖通系統(tǒng)從一個(gè)依賴固定規(guī)則的“能耗大戶”,轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)能夠感知環(huán)境、預(yù)測(cè)未來、并不斷自我優(yōu)化的“效率引擎”。這不僅是控制策略的升級(jí),更是建筑能源管理范式的一次深刻革命,為企業(yè)達(dá)成可持續(xù)運(yùn)營(yíng)與降本增效目標(biāo)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

審核編輯 黃宇

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