近年来，随着碳中和目标的推进，越来越多的建筑正在引入可再生能源。但在这些系统落地之后，一个重要的问题随之而来：当传统的电网供电与光伏、储能、甚至风电等多种能源在同一栋建筑内混合运行时，管理者往往陷入“数据盲区”，今天我的建筑到底用了多少绿电？它们被谁消耗了？我的清洁能源投资，究竟带来了多少实际价值？

让我们通过视频，一探究竟！

硬件安装只是第一步，这些问题的答案，往往隐藏在复杂的能源数据背后。传统能源管理方式难以清晰区分能源来源与去向，导致管理者如同面对一个“黑箱”——投入清晰，效果模糊。

打破能源“黑箱”，看见能源的来与去

• Akila能流分析功能，正是为破解这一管理难题而生。它通过数字化的方式，为建筑构建起一幅清晰、实时的能源流向全景图。
• 来源清晰化：直观展示建筑能源构成，实时区分可再生能源（如光伏发电）与电网供电的比例，帮助管理者准确掌握绿电使用情况。
• 去向透明化：追踪能源在建筑内的详细流动路径，将其供给与最终消耗端精准对应。无论是空调、照明、办公设备还是生产设施，都能清晰看到各自的能耗占比。

深入洞察，管理颗粒度直达终端

清晰的全景图是第一步，精细化的管理则需要更深层的洞察。Akila支持多维度下钻分析：

• 按空间划分：可以按租户、部门或楼层进行能耗拆分，轻松识别能耗较高的区域，为能源成本分摊与节能管理提供公允依据。
• 按系统划分：聚焦暖通空调、照明系统、工艺设备等不同用能系统，精准定位高效与低效环节，优化设备运行策略。
• 多能源扩展：分析维度不仅限于电力，还可覆盖用水、燃气、热能等多种能源类型，提供统一的能流分析视角，实现综合能源管理。

从可视到可优化，驱动可持续的商业价值

透明的数据最终服务于科学的决策。Akila能流分析提供的深度洞察，能够帮助建筑运营者与资产管理者：

• 量化投资回报：准确评估可再生能源设施的实际贡献，为投资决策与效果验证提供可靠数据支撑。
• 识别节能机会：快速发现非常规能耗模式与潜在低效点，针对性地实施节能改造或优化控制策略。
• 支持碳核算：清晰的可再生能源使用数据，为企业的碳排放核算与报告提供便利，助力可持续发展目标达成。

通过实现能源流动的数字化与可视化，Akila助力建筑领域的管理者不仅“看见”能源，更“理解”能源，从而做出更智能的决策——在优化运营成本的同时，切实推进减排目标，实现经济效益与环境责任的双重收获。

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。

多业态复杂性与规模化挑战

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 。

能效低下的根源

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的智能化解决方案

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。

核心价值重塑

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。

当企业追求能效提升时，往往将焦点集中在暖通空调或大型设备上。然而最容易被忽视的浪费源恰恰隐藏在最寻常之处：照明系统。

在夜间、周末和非工作时段，无人区域的照明设备常常持续运行。这些看似微小的低效行为累积成惊人的成本与排放。但由于设施管理团队难以掌握浪费发生的具体时空分布，该问题往往被长期忽视。

照明浪费难以察觉

照明能耗浪费通常并非由单一失误造成，而是通过多种途径逐渐累积：下班后空置楼层的常明灯、非排班时段的部门区域照明、长周末期间持续运行的灯具等。

核心挑战在于数据碎片化。照明数据往往分散在不同系统中，或湮没于不完整的报告里，导致无法形成全局视野。缺乏清晰的数据支撑，即使最勤勉的设施经理也难以精准定位改进空间。

照亮照明数据黑箱

Akila开发的智能可视化工具专门用于揭示这些隐藏的低效现象。通过整合所有照明数据至统一平台，设施团队可轻松实现：

• 将实际能耗与基准线进行对标分析

• 精准识别异常模式（如非工作时段能耗、非常规峰值）

• 发掘潜在节能机会

设施管理者得以将照明从静态公用设施转变为可量化、可优化的动态资源。

典型案例：医疗产品工厂

某大型医疗产品工厂通过Akila照明可视化工具，发现非工作时段持续存在显著能耗。基于该洞察，工厂仅通过调整班次流程和强化员工行为规范，即实现立竿见影的效果：

• 年度潜在节电量达7,207千瓦时

• 照明能耗降低34.6%

• 非工作时段的浪费基本消除

这一成果证明：数据可视化能让照明系统从隐形能耗漏洞转变为能效提升突破口——无需设备改造或重大投资，仅凭数据驱动即可实现运营优化。

从洞察到行动

照明虽在能源体系中看似细微，但正如案例所示，微小低效可能产生重大影响。Akila通过显性化隐藏能耗模式，助力设施团队降低成本、减少排放，提升建筑可持续性。

在智慧建筑演进历程中，可视化是实现突破的第一步。就照明管理而言，无法察觉的细节正在持续侵蚀效益。Akila正是消除这些盲区的关键——为可量化、可扩展的能效提升创造空间。