方案分類智慧能源管理
智慧能源管理：
暖通行業的設計從業者，對中央空調在設計及設備選型時，基本上是使用負荷的指標來進行大體的估算；并且，出于安全及使用效果的角度考慮都是以最大負荷作為設計依據，指標往往選的過高，造成了系統的容量遠遠超過實際需要。這樣會導致兩個后果：第一，能源勢必造成浪費:第二，初始投資相應增大。所以空調設計方案的好壞，直接影響了其節能狀況。
通常的運行優化系統只針對部分直接的或間接的運行參數，而這些參數的實現交由常規的控制系統完成。這種做法會造成優化系統與控制系統的脫節和沖突。對于優化系統給出的指標，控制系統可能不知道如何實現或者因為安全原因拒絕執行。
為了減少此類無謂、低效的優化動作，智能控制系統的優化工作不針對部分直接的或間接的運行參數，而是具體化到各設備不同時間點上的啟停和參數設定。直接優化控制而不是中間變量的做法徹底消除了控制和優化系統間的脫節和沖突。我們的系統有以下優點：
一、與常規群控系統不同，智能控制系統采用新一代的系統架構和技術，將工業過程控制領域已經得到成熟應用的模型預測方法應用到冷熱源的優化控制，利用通用計算機強大的計算能力，采用成熟的機器學習算法和高性能動態規劃引擎，全系統，全時段的優化系統運行。
二、全系統控制框架將末端系統的控制與冷熱源的控制無縫整合，需求側的冷暖信息實時反饋到供應側，系統也會針對末端不同區域建立負荷響應模型，自動探測每個典型區域的負荷變化模式，最終匯總需求信息，傳遞到供應側的運行優化模塊。冷熱源與末端系統的控制不再分離，風與水系統的運行協調統一。
三、建筑物的冷熱負荷是中央空調運行的主要依據，中央空調智能控制系統根據天氣、季節、時段等從其歷史數據庫中檢索相近模式下的歷史數據，結合天氣預報數據，預測出24小時內的逐時負荷。通過建立建筑物的熱響應模型，根據末端當前的溫度分布，水系統的溫度，以及它們與設定值的偏差計算末端的瞬時負荷需求，并隨著工況的變化（例如相同供冷量下制冷效果的差異）不斷更新這一計算結果。
四、優化技術的節能空間不僅依賴于對負荷的準確估計、對制冷/熱量的合理配送、以及不同設備與不同工況下的效能差別檢測，更需要一個可以求解包含設備啟停等整數變量和諸如水溫設定點，頻率設定點之類的連續變量的混合整數規劃問題的動態規劃引擎。動態規劃引擎首先根據設備連接關系和運行約束產生出多個備選運行方案（涉及未來24小時或更長時間段內各設備的啟停和工作點），送到模擬仿真系統求解該方案下中央空調系統的運行能耗、輸出功率、水系統的溫度和流量變化以及末端的溫度變化，然后根據計算結果迭代更新當前方案集合，并重新送到仿真系統進行比較，周而復始直至獲得最佳方案。
五、空調系統設備在工作一段時間后會出現不同的性能退化，常規群控系統無法檢測這類變化。智能控制系統能實時跟蹤主要設備的性能變化，并對性能明顯退化的設備給出維護建議。同時設備的實時性能曲線也作為規劃引擎的必要輸入，智能控制系統能根據設備性能差異，系統負荷需求，合理安排各設備的工作計劃，達到全系統運行效率最優化。
