破解暖通高能耗难题：智能控制如何为建筑运营增效降本

当我们谈论暖通空调（HVAC）时，很容易将其简单理解为维持空间舒适度的系统。但实际上，暖通空调的价值远不止于此。作为建筑中最大的能耗系统之一，其复杂运行机制中往往隐藏着巨大的能效提升空间。

暖通空调的核心功能

简而言之，暖通空调通过三大要素调节室内环境：温度、空气质量和湿度。具体表现为：提供冷暖调节保持舒适度，循环新风避免闷窒，过滤灰尘污染物确保空气洁净。

从系统结构来看，暖通空调可分为相互协作的两大模块，共同调节温度、空气质量与舒适度：

冷机侧：制冷系统的核心。包含冷水机组、冷却塔、水泵及管道网络，负责产生并输送冷冻水或制冷剂。这些组件吸收室内热量并排放至室外。该侧的能效关键在于负荷分配均衡性、水流控制精度以及保持温度稳定同时避免压缩机超载运行。
空气侧：完成冷热处理后，通过空气处理机组（AHU）、变风量箱（VAV）、风机、过滤器和风道系统，将调节后的空气输送至使用空间。该侧直接决定最终热舒适性与室内环境品质，确保每个区域都能获得适宜的温度、湿度和通风量。

这两大模块构成高度协同的系统——冷机侧的负载失衡或空气侧的变风量箱校准偏差等微小低效问题，都可能引发整个建筑的能源浪费与舒适度失调。

暖通系统覆盖办公楼、校园、数据中心、半导体工厂、仓储及研发中心等多元建筑类型。在资产组合层面，管理复杂度呈指数级增长：单个企业可能运营数十个设施，每个项目都有独特的空间布局、设备组合和用能特征。缺乏先进工具时，标准化能效策略几乎难以实施。

地域差异更增添管理复杂度：美国常见屋顶式单元机，而亚洲和中东普遍采用中央冷水机组。寒冷地区注重供暖效率，湿热区域则侧重除湿与制冷负荷。尽管存在这些差异，所有系统的核心目标始终一致：通过多设备协同运作维持室内温度舒适。

为何如此重要的系统却成为能效黑洞？

依赖人工与操控过时：多数系统依赖”若满足X条件，则执行Y操作 “的固定规则调度。但天气突变、突发事件或人流变化等动态因素无法通过僵化规则响应。规则调整既复杂又耗时，导致系统长期处于过量输出或性能不足的状态。
设备性能衰减：随着设备老化，效率持续下降。老化的冷水机组可能通过超负荷运转来维持性能，从而消耗远超实际需求的能源。更严重时，设备故障会导致能源空耗。
全启全停模式：当前多数暖通空调系统仍缺乏负荷平衡功能。这些系统往往采用整体启停的运行模式，而非精细化调节单台设备的输出功率，从而导致不必要的设备损耗与能源浪费。

这些低效问题导致运营成本攀升、能源浪费和设备寿命缩短。

具体而言，能耗水平可能超出实际需求20%-40%，不仅造成运营预算浪费和超额碳排放，还会因频繁故障缩短设备寿命。更严重的是，优化不足的暖通系统会直接影响租户舒适度、降低员工生产率，并阻碍绿色建筑标准认证。

Akila通过AI技术构建智能解决方案：

动态自动化控制：取代僵化的规则控制，实现响应天气、人流量、高峰需求变化的实时自适应调节。
实时监测与预测性维护：持续追踪能耗表现，出现异常时自动触发告警、巡检，在问题升级前完成处理。
AI驱动负荷分配：基于多时间维度的需求预测（高精度短期预测+长期趋势分析），智能分配设备负载。不仅控制启停，更动态调节输出功率比例（如1号冷机90%负荷，2号冷机70%负荷），在保证舒适度的同时降低设备损耗，延长寿命并减少能耗。

暖通空调是建筑舒适度的命脉，但也是能源预算的主要消耗者。传统管理方式过于僵化、依赖人工且效率低下。通过Akila人工智能平台，建筑可实现从粗放运营到精细化管理的跨越，在保障舒适性的同时降低成本、延长资产生命周期。