冷热源设备数智化节能：AI重构能源管理新范式

在“双碳”战略加速落地的背景下，建筑领域能耗占比超30%的中央空调系统，正经历从“粗放控能”向“智慧节能”的范式跃迁。传统节能改造虽能实现局部能效提升，但面对动态环境需求与复杂工况时往往力不从心。碳和能源（深圳）有限公司推出的AI数智化节能方案，通过“感知-预测-调控”技术闭环，为中央空调系统装上“智慧大脑”，开辟出一条兼顾舒适度与能效最优化的新路径。

中央空调数智化节能技术原理

传统节能的“天花板”：物理优化的局限

过去十年，中央空调节能改造以设备升级与运行策略调整为主流。通过更换高效主机、加装变频水泵、优化管路设计等物理手段，解决冷热不均、输配损耗等问题；借助BA（楼宇自动化）系统对冷热总量进行分区调控，实现基础级节能。此类方案虽能达成10%-20%的节电率，却存在两大瓶颈：

其一，**响应滞后性**。传统系统依赖固定阈值触发控制逻辑，当遭遇人流突变、天气异常或生产计划调整时，往往需数小时才能完成供需再平衡，期间造成大量无效能耗。

其二，**数据孤岛化**。冷机、水泵、末端设备等子系统数据未打通，控制策略局限于单点优化，缺乏全局协同能力。厦门某高端酒店案例显示，其冷冻泵变频改造后虽降低输配能耗，却因冷机加载逻辑未同步优化，导致主机频繁加载启停，年维护成本反增12%。

AI数智化方案：从“经验驱动”到“需求感知”

碳和能源（深圳）有限公司的AI节能方案跳出设备层改造逻辑，聚焦冷热源系统全链路动态平衡，通过三大技术创新突破传统天花板：

**1. 多维感知与预测引擎**

在设备端部署温湿度、压力、流量等物联网传感器，结合建筑管理系统（BMS）中的人流计数、产能排程等数据，构建12维实时数据库。通过LSTM（长短期记忆网络）算法建立能耗预测模型，可提前2小时预判负荷波动趋势，精度达90%以上。例如，在写字楼场景中，系统通过分析会议室预约数据与历史人流规律，提前15分钟启动区域预冷，避免高峰时段冷机超负荷运行。

**2. 动态产能调控体系**

传统BA自控系统侧重冷量分配，而AI方案直击冷热源产能端，通过强化学习算法实时优化主机、冷却塔、水泵等核心设备的运行参数。系统以“环境冷量需求”为优化目标，结合实时实时监测温湿度信号与设备健康状态，自动选择能效最优运行组合。某铜箔工厂2024年9-10月份实测数据显示，在维持洁净室温湿度±1%波动的前提下，冷机能效降低27%。

**3. 边缘智能与安全架构**

采用“云-边-端”协同架构，在本地部署边缘计算节点，确保调控指令5毫秒内响应，避免云端传输延迟。同时，通过联邦学习技术实现跨系统数据协同，在保护商业机密的前提下，利用行业知识图谱持续优化算法模型。这一设计使系统具备快速复制能力，单个项目部署周期缩短至2-3天。

 🧊协同效应：物理节能与数智节能的“双螺旋”🧊

AI数智化方案并非取代传统改造，而是与之形成“软硬结合，内外联动”的节能共同体。传统节能方案专注设备层的高效主机、变频水泵为系统提供“强健体魄”，数智化节能方案AI算法则赋予其“智慧大脑”——前者降低基础能耗，后者挖掘柔性调节潜力。二者叠加可产生显著协同效益：某高端材料制造企业基于磁悬浮变频离心机机组，利用AI节能技术赋能，全年冷水机组综合节电率突破22%。

未来图景：从节能系统到能源器官

随着数字孪生、DeepSeek强化学习技术的深化应用，冷热源设备正从被动执行的机械设备，进化为具有自感知、自决策能力的“建筑能源器官”。碳和能源的AI数智化节能技术方案已在全国多个省市落地，覆盖商业综合体、数据中心、工业厂房等场景，平均节电率20%。这一实践印证，数智化节能不仅是技术升级，更是一场围绕“需求精准匹配”的能源管理革命。在碳中和征程中，此类创新将成为建筑领域降碳的核心引擎，重新定义能效优化的价值边界。