0 引言

商業寫字樓、產業園區、醫院及大型綜合體內部，暖通空調系統是建筑機電能耗的主要載體，室內溫濕度與空氣品質直接影響人員使用體驗和建筑運營穩定性。大量存量建筑暖通系統普遍采用固定時序控制方案，依靠預設時間表啟停機組，采用恒定溫濕度設定值，無法跟隨室外氣象、人員動態、建筑圍護蓄熱特性自適應調整運行策略，長期存在尖峰負荷過高、區域冷熱不均、無效能耗偏高等工程問題。

傳統PID反饋調控具備天然滯后特性，只有室內環境參數偏離設定閾值之后，設備才會啟動調節動作，難以預判負荷變化趨勢。隨著物聯網感知、邊緣計算、IBMS集成平臺技術持續迭代，暖通AI預測調控逐步進入工程落地階段，暖通系統由事后被動調節升級為預判式按需供能。該方案不需要大規模更換暖通主機，兼容現有樓宇自控硬件，在新建項目配套、存量建筑改造場景均具備良好適用性。陜西觀智科技在大量建筑智能化項目實施過程中，將暖通AI預測調控模塊集成至樓宇自控體系，完成多類公共建筑、產業園區暖通系統數字化升級。

1 傳統暖通定時控制存在的工程短板

1.1 固定時序策略無法適配動態負荷變化

傳統方案采用固定提前預冷、預熱時長，參數依靠運維人員經驗人工設定，無法區分陰晴天氣、季節交替、節假日人員流動帶來的負荷波動。氣溫溫和時段依舊長時間滿負荷運行，造成能源浪費；高溫強光工況下預調時長不足，人員到崗后室內環境達不到舒適標準。建筑不同朝向、樓層存在明顯熱差異，統一參數設定，容易出現向陽區域過熱、背陰區域偏冷的冷熱失衡現象。

1.2 反饋調節存在滯后，尖峰負荷管控能力不足

常規控制邏輯屬于事件觸發式調節，僅根據當前室內溫濕度調節閥門與機組出力。建筑圍護結構存在熱惰性，負荷變化具備延遲效應，等到室內溫度明顯變化再啟動調控，容易造成機組頻繁加卸載，增大輸送系統能耗，尖峰時段機組持續高負荷運行，拉高系統整體能耗水平。

1.3 分區管控能力薄弱，空置區域能耗浪費突出

多數存量項目空調分區粒度較粗，會議室、獨立辦公室等間歇性使用區域，無人時段空調仍然持續運行。系統缺少人員占用聯動邏輯，無法針對不同房間動態調整溫濕度設定，產生大量無效能耗。同時冷水機組、水泵、風閥之間缺少協同調度，容易出現大流量小溫差的低效工況。

1.4 設備運行數據孤立，缺少長期優化分析能力

暖通自控子系統獨立運行，運行參數、能耗數據無法接入統一平臺。運維人員只能在本地控制柜查看設備狀態，難以完成長時間尺度的負荷趨勢分析，閥門卡滯、換熱器結垢這類隱性故障無法提前識別，設備維保依賴人工巡檢，故障發現存在滯后。

2 暖通AI預測調控四層技術架構

暖通AI預測調控方案優先復用項目原有DDC控制器、電動執行機構，僅按需增補環境感知終端，整體劃分為環境感知采集層、DDC邊緣控制層、負荷預測與策略優化層、IBMS綜合平臺管理層四層架構，完成數據采集、負荷預判、策略下發、設備聯動、運維分析全業務閉環。網絡中斷場景下，邊緣控制器可獨立執行基礎保護與調控邏輯，保障建筑基礎環境穩定。

2.1 環境感知采集層

在各空調分區布設溫濕度、二氧化碳、人員占用傳感終端，同步采集室外溫濕度、太陽輻照數據，采集空調機組、循環水泵、電動水閥、風閥的運行參數，包含供回水溫度、閥門開度、設備電流、啟停狀態。系統兼容BACnet、Modbus?RTU/TCP主流工業通訊協議，優先復用原有布線；老舊建筑布線受限點位，可部署低功耗無線傳感終端，減少現場開挖施工。原始數據經過濾波降噪，過濾瞬時擾動造成的數據跳變，為負荷預測模型提供穩定數據源。

2.2 DDC邊緣控制層

現場DDC控制器作為本地執行單元，接收預測算法輸出的設定參數，完成冷水機組、循環泵、風閥、電動水閥的聯動調節。控制器內置基礎超限保護邏輯，支持就地手動切換模式，檢修維護階段可脫離上層系統單獨操作。當平臺、算法服務離線時，DDC仍然維持基礎溫濕度控制，保障建筑環境安全穩定。陜西觀智科技可結合項目建筑結構、空調分區布局完成控制邏輯本地化編程與參數整定。

2.3 負荷預測與策略優化層

算法模塊學習建筑圍護蓄熱特性、歷史氣象時序數據、場所人員作息規律，預判未來時段冷熱負荷變化，自動計算最優預冷、預熱啟動時間。依托建筑墻體、樓板蓄熱蓄冷特性，在合適時段提前預調室內環境，在人員到場時達到舒適區間，削減負荷高峰時段機組高負荷運行時長。同時按照分區占用狀態動態回調溫濕度，空置區域降低能源供給，減少無效能耗輸出。

2.4 IBMS綜合平臺管理層

暖通預測調控工況、設備運行狀態、分區環境參數、能耗數據統一接入IBMS平臺，實現暖通系統一張圖可視化展示。平臺記錄負荷變化曲線、能耗統計報表，自動識別機組異常工況，推送分級告警信息。平臺打通能耗監測模塊，對比策略優化前后能耗指標，輔助運維人員持續迭代調控策略。平臺內置維保工單模塊，設備異常告警可自動生成維保任務，形成隱患閉環處置。

3 暖通AI預測調控核心工程功能

3.1 動態預冷預熱策略優化，削減尖峰負荷

區別于固定時長提前開機模式，系統結合室外氣象、建筑蓄熱能力動態計算預調啟動時刻。夏季利用建筑蓄冷能力，在負荷高峰來臨前完成預冷；冬季提前預熱，人員進入室內即可達到舒適區間，縮短高峰時段機組高負荷運行時長，降低系統尖峰負荷。

3.2 分區自適應按需調控，平衡舒適度與能耗

按照樓層、朝向、房間功能劃分獨立空調分區，結合人員占用感知，實現有人維持舒適設定，無人自動回調溫濕度。會議室、臨時功能房間，可結合使用計劃提前啟停空調，規避長時間空置耗能，緩解建筑內部冷熱不均的問題。

3.3 多設備協同聯動控制，提升輸配系統能效

冷水機組、循環水泵、空調風閥、電動水閥協同聯動，跟隨預測負荷動態調節水閥開度、水泵運行頻率、機組運行臺數，穩定維持供回水溫差，規避大流量小溫差帶來的輸送能耗浪費。系統內置設備輪換運行邏輯，均衡各機組運行時長，延長機電設備服役周期。

3.4 隱性工況識別與設備聯動保護

持續比對機組運行參數，識別換熱器結垢、閥門卡滯、風機性能衰減等漸進式隱患，提前推送預警信息。機組出現過載、超溫故障時，系統自動切換備用設備，聯動調整其余機組負荷，降低故障帶來的室內環境波動。

3.5 輕量化改造，支持分階段實施

方案保留原有暖通主機、管路、電氣回路，不開展大規模土建改造，優先利舊原有自控硬件，僅局部增補傳感點位、升級控制策略。項目可分區域分步實施，分段驗收，有效控制存量建筑智能化升級投入。

4 工程落地實施關鍵要點

第一，前期完成現場摸排，梳理空調分區、設備清單、原有DDC點位、管線條件，采集建筑圍護結構、朝向、人員作息基礎信息，搭建適配項目的負荷預測模型。硬件破損、管路堵塞等物理缺陷優先現場檢修，不可依靠算法彌補硬件本身缺陷。

第二，傳感點位合理布設，室內傳感器避開陽光直射、出風口直吹位置，保障采集環境參數真實；室外氣象終端布置于通風無遮擋位置，線纜接頭做好防潮防護，保障長期穩定采集。

第三，分階段策略調試，先驗證基礎DDC控制邏輯，再逐步投入預測預調算法，在不同季節、陰晴天氣工況下反復整定參數，降低預測偏差，避免設備頻繁調節。

第四，保留就地手動操作回路與硬件保護邏輯，預測調控系統作為優化調控手段，算法、平臺異常時運維人員可現場手動接管暖通設備，保障建筑環境安全。

第五，開展運維人員操作培訓，熟悉平臺查看環境數據、告警處置、手動干預設備的操作流程，明確預測調控系統屬于輔助優化工具，不能完全替代現場巡檢維護。

陜西觀智科技可提供暖通現場勘測、空調分區規劃、DDC控制邏輯編程、負荷預測策略調試、IBMS平臺對接整套集成服務，面向寫字樓、醫院、產業園、商業綜合體等場景落地暖通智能化升級。

5 工程效益與總結

傳統暖通空調固定時序控制模式，難以適配室外氣象變化與建筑內人員動態變化，普遍存在能耗浪費、室內冷熱失衡、負荷調控滯后等問題。暖通AI預測調控依托物聯網感知、DDC邊緣控制、負荷預測算法與IBMS集成平臺，實現動態預冷預熱、分區按需供能、多設備協同優化，兼顧室內舒適度與能耗管控目標。

該方案既可以在新建建筑階段配套實施，也可針對存量暖通系統分步改造，推動建筑暖通運維由固定時序粗放管理轉向數據驅動的精細化調控。在工程落地過程中，需要立足項目實際工況，平衡預測模型復雜度、系統可靠性與改造成本。陜西觀智科技深耕樓宇自控、IBMS系統集成、能耗監測、暖通智能調控領域，持續輸出建筑機電數字化整體解決方案。