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制冷机房是建筑能耗的核心，占空调系统总能耗的60%以上。传统运行模式依赖人工经验，常因调控滞后、负荷预测偏差导致能源浪费。随着AI技术的深度应用，制冷机房正迎来能效革命。本文将解析AI如何通过精准预测、动态优化和智能管控，实现制冷机房的高效省电。
一、AI驱动的负荷预测：从“经验判断”到“精准预判”
技术原理
AI通过分析历史运行数据（如室外温湿度、室内人流密度、设备运行状态），构建负荷预测模型，提前预判未来冷量需求。例如：
- 动态水温调控：AI模型结合气象数据与建筑热惰性，动态调整冷水出水温度（如从固定7℃调整为7-14℃范围），避免主机低效运行。
“智控云系统内置空调负荷预测模型，通过大数据分析外部环境与内部参数，生成定制化运行策略，实现按需供冷。
二、热湿分控技术：AI重构空气处理逻辑
技术突破：
传统空调采用“热湿耦合”处理方式，需低温冷水（7℃）同时降温和除湿，能耗高且易滋生霉菌。AI驱动的热湿分控技术将二者解耦：
- 分质供水：高温水（16-18℃）负责降温，低温水（7-10℃）专注除湿，冷水机组COP提升30%。
- 实际效果：东莞联桥电子项目应用后，除湿能耗占比从65%降至35%，综合节能率31%。
“热湿分控技术通过AI算法动态分配水温，解决传统系统‘高能耗、低卫生’痛点，空气品质提升50%。”
三、智控云系统：全链路能效优化引擎
核心功能：
- 设备群控：AI实时分析主机、水泵、冷却塔能效曲线，自动切换最优设备组合（如低负荷时停用大主机）。
- 动态寻优：冷冻水泵变频参数随温差动态调整，避免“大流量小温差”的无效功耗。
- 故障预警：基于设备运行数据训练故障模型，提前预警冷凝器堵塞等隐患，减少突发停机损失。
四、AI落地的三大关键支撑
1. 数据融合
- 需部署温湿度、流量、压力等传感器，构建全域监测网络。
2. 边缘计算
- 本地DDC控制器实时处理数据，确保调控响应速度＜1秒。
3. 算法迭代
- 深度学习模型每季度更新，适应建筑季节特性（如夏季湿度优先、冬季温度优先）。
AI技术正从“辅助工具”升级为制冷机房的“能效指挥官”。通过负荷预测精准匹配需求、热湿分控打破能耗瓶颈、智控云实现动态寻优，制冷机房综合节能率可达25%-50%。AI赋能的制冷机房不仅是节能工具，更是建筑低碳化的核心引擎——以数据驱动决策，以算法重塑能效。
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