随着建筑面临能源成本上涨、可持续发展目标趋严以及人们对室内舒适度要求提高等多重压力，暖通空调（HVAC）系统的运行压力日益增大。然而，许多能效低下问题并非源于设备陈旧或设计缺陷，而是源自一个核心症结：暖通系统往往处于被动运行状态。
传统的暖通空调的控制策略只能在需求发生变化后才作出响应。当室外天气变化，室内温度升高、人员密度增加或室外环境变化时，系统往往存在延迟反应。这种滞后性不仅导致不必要的能源消耗、引发温度波动，还会加剧暖通设备的机械磨损。
需求预测正在改变这一动态。
通过预先预测建筑的供热与制冷需求，暖通系统得以从被动响应转变为前瞻性控制。这一预测层已成为所有先进暖通优化策略的基石。
暖通领域的需求预测核心
需求预测指在不同时间维度上预判未来供热与制冷需求。系统不再仅对当前状况作出反应，而是评估未来数分钟、数小时乃至一整天的需求变化趋势。
短期预测捕捉即时波动，如人员流动突变或气温骤升；长期预测则着眼于可预见的日度或季节性规律，使系统能为即将到来的负荷峰值做好准备，而非事后补救。
当需求预测足够精准时，暖通系统将以前瞻模式取代传统控制模式。
预测技术的核心价值
缺乏可靠预测的暖通系统往往存在过供应问题：过度制冷或供暖、启动滞后、为消除不确定性而延长运行时间。长期如此将导致能耗攀升、舒适度不稳及设备损耗加剧。
预测技术通过揭示未来需求而非仅关注当前状态，使暖通系统实现更精准、高效、稳定的运行。
Akila的预测技术方案
- 有效预测始于对建筑运行特性的深度理解。Akila平台整合实时与历史建筑数据（包括环境参数，设定点及相似历史行为），构建完整的建筑需求驱动图谱。
- 平台突破原始数据收集层面，聚焦数据解读——深入分析天气变化、季节模式及运营计划对需求的影响机制，并将认知转化为可执行的洞察。
- Akila人工智能模型可生成多时间维度的需求预测：30分钟短期预测捕捉实时影响暖通需求的快速变化，24小时长期预测则预判日度需求规律。双重预测体系使建筑既能快速响应变化，又能保持整体运行稳定。
- 独特的热响应建模技术是关键优势。建筑环境变化存在惯性，通过综合模拟热惯性演变规律与人员活动、排程模式的关联，Akila生成的预测更具准确性且避免过度响应。
- 预测精度具备持续进化能力。系统通过观察实际运行结果，使AI模型不断学习调整，随建筑行为演变持续优化预测质量。
从预测到智能决策
需求预测本身已通过提升运行可见性与规划性创造价值，但其真正意义在于赋能更高级的智能决策。
精准预测为暖通智能决策奠定基础，包括负荷优化、峰值需求管理及设备自动控制等功能均依赖预测技术实现有效运作。缺乏预测支撑的优化措施将始终局限于被动响应层面。
为业主与运营方带来的价值
对于建筑业主和运营团队而言，精准需求预测意味着：
- 基于长短期预测结合的自主控制，实现冷源到末端的需求闭环，提升设施能效
- 维持更稳定的室内环境，减少舒适度投诉
- 设备巡优，最佳的能效转换比以及延长设备寿命
由于该技术具备硬件无关特性，可跨建筑类型、楼龄及地域的资产组合实施应用。
预测先行，优化随之
随着暖通系统智能化与自动化程度提升，需求预测已从可选项转变为实现有效优化的先决条件。
通过预知未来需求，建筑能够以更高能效、更优舒适度及更强可持续性运行。在后续系列文章中，我们将深入探讨这些预测如何驱动实时暖通优化与设备自动调度。
而这一切的起点，正是需求预测。
