0 引言

大型公共建筑、醫療建筑、產業園區的冷熱源機房屬于建筑內部能耗占比最高的機電子系統，冷水機組、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔構成強耦合的復雜熱力系統，整套系統的協同運行水平直接決定建筑整體能耗指標。現階段大量新建項目硬件配置已經達到較高標準，但控制策略依舊停留在傳統反饋式群控層面，依靠實時參數變化完成機組增減、水泵頻率調節，硬件本身的節能潛力難以充分釋放。

傳統樓宇自控冷源群控屬于滯后調節機制，只有末端負荷發生變化，系統參數出現明顯波動之后，才會觸發控制動作。建筑冷負荷受室外溫濕度、太陽輻射、人員密度、設備散熱、工作日與節假日排班多重因素共同作用，負荷波動具備顯著的時序特性。滯后調控模式容易造成冷量超供，產生無效能源損耗。很多項目全年采用固定冷凍水、冷卻水設定值，主機、輸配側、散熱設備獨立調節，追求單臺冷水機組COP最優，卻忽略整套冷站綜合能效，出現主機效率提升但水泵、冷卻塔能耗同步上漲的現象。

存量機房普遍存在歷史運行數據未沉淀、測點缺失、傳感器漂移等現實問題，運維人員只能依靠人工經驗修改運行參數，節能效果受人為因素干擾較大，很難長期維持高效運行狀態。AI負荷預測控制將時序算法融入冷熱源群控體系，實現由事后調節向預判式全局尋優轉變，成為高效機房建設與存量機房智能化升級的重要技術方向。陜西觀智科技在大量機房智能化項目實施過程中，將AI負荷預測能力與現有BA、IBMS平臺深度融合，兼顧新建項目整體部署與存量機房利舊改造。

1 傳統冷熱源群控現存工程短板

1.1 反饋調節存在固有時間滯后

傳統群控以實時采集參數作為調節依據，負荷變化已經發生之后系統才做出響應。面對負荷快速爬升或者快速回落工況，容易出現供冷過量或者供冷不足，系統持續處于震蕩調節狀態，增加不必要的能耗損耗。

1.2 單設備最優不等于冷站全局最優

部分項目控制邏輯只關注冷水機組運行效率，一味降低冷卻水溫度提升主機COP，卻會造成冷卻塔風機功耗大幅上升，輸配系統能耗同步增加，整套冷站綜合能耗反而上升，達不到預期的節能效果。缺少多設備聯合尋優的控制邏輯。

1.3 固定設定值難以適配全工況變化

冷凍水供水溫度、冷卻水溫度全年固定不變，無法跟隨室外氣象、負荷大小、設備衰減程度動態調整。在低負荷、過渡季工況下，固定參數會造成大量能源浪費。

1.4 模型與現場工況脫節，改造落地難度高

部分AI冷站方案過度依賴云端運算，網絡中斷之后沒有可靠兜底策略，存在機房運行安全隱患；通用算法模型沒有結合項目實際運行數據做本地化訓練，預測偏差大，誤動作多，現場運維人員接受度低。

1.5 缺少量化能效評估手段

缺少完整的數據底座，無法對不同運行策略下的冷站綜合能效做橫向對比，節能效果只能依靠主觀感受判斷，難以形成可追溯、可復核的運維臺賬。

2 AI負荷預測控制系統總體分層架構

整套系統不需要全盤替換現場硬件，充分復用現有DDC控制器、傳感器、多功能能耗儀表，測點不足點位按需增補采集網關。整體分為感知采集層、邊緣預處理層、平臺算法層、業務應用層，采用云邊協同架構，保障算法優化與設備安全運行兼顧。

2.1 感知采集層

兼容BACnet、Modbus?RTU/TCP等樓宇主流通訊協議，采集冷水機組、冷凍泵、冷卻泵、冷卻塔的設備狀態、溫度、壓力、壓差、流量、電流、功率、能耗數據，同步采集室外溫濕度、太陽輻射等環境參數。對原始時序數據做濾波降噪，剔除跳變、擾動無效樣本。項目實施前期完成傳感器校驗，漂移、損壞器件優先校準更換，采集數據的質量直接決定預測模型的輸出精度。

2.2 邊緣預處理層

依托邊緣網關完成數據預處理、特征提取、輕量化模型推理。將常規運行數據就地過濾，僅上傳特征數據與異常信息，降低平臺帶寬壓力。邊緣側內置傳統冷熱源群控完整兜底邏輯，當網絡中斷、模型異常、預測偏差超出安全閾值時，系統自動降級切換回原有成熟群控策略，保障機房設備安全運行不受算法影響。

2.3 平臺算法分析層

部署于IBMS綜合管理平臺，依托項目歷史時序數據完成模型訓練，輸出短周期建筑冷負荷預測結果。結合各臺冷水機組實際性能曲線，開展全局尋優計算，輸出機組啟停組合、冷凍水供水溫度區間、冷卻水控制區間、水泵頻率、冷卻塔風機運行策略等整套優化設定值。通用基礎模型僅作為模板，需要采集本項目完整季節周期運行數據完成本地化工況學習，降低預測誤差。陜西觀智科技支持針對不同機房設備清單開展控制策略二次適配開發。

2.4 業務應用層

實現預測負荷曲線可視化展示、冷站綜合能效統計、設備參數溯源、多周期能耗對標分析，支持導出機房能效分析報告。記錄每一輪優化策略下發前后能耗變化，持續迭代模型參數。系統完整保留人工干預入口，運維人員可手動鎖定參數、切換自動/手動模式，適配設備檢修、臨時加班等特殊工況。

3 AI負荷預測控制核心工程能力

3.1 前置預判，消除反饋調節滯后影響

系統基于歷史工況、氣象條件、建筑使用規律預判未來時段冷量需求，提前調整冷站輸出，避免負荷變化到來之后被動跟隨調節，降低系統超供帶來的無效能耗，適配醫院、寫字樓、產業園等負荷波動幅度較大的建筑場景。

3.2 冷源?輸配?散熱全局協同尋優

跳出單臺設備效率最優的局限，綜合權衡主機功耗、冷凍輸配能耗、冷卻輸配能耗、冷卻塔散熱能耗，求解整套冷站綜合能耗最低的運行工作點。動態調整冷凍水、冷卻水設定區間，不再固守全年固定參數，實現系統級能效提升。

3.3 多機組并聯工況下的最優機組組合

針對多臺冷水機組并聯運行機房，結合預測負荷與單臺機組性能衰減曲線，篩選最優機組啟停組合。規避小負荷工況下多臺機組低負載低效運行問題，充分發揮每一臺設備的運行區間優勢。

3.4 云邊協同架構，完善安全降級兜底機制

算法推理與控制指令可以實現云端訓練、邊緣側執行。網絡通訊異常時，邊緣網關自動切回傳統群控邏輯，不會因為算法故障造成機房失控，滿足工業現場安全運行的硬性要求。

3.5 能效數據可追溯，支撐運維管理復盤

完整存儲冷站全量運行數據，形成能效臺賬，可對比不同季節、不同控制策略下的綜合COP變化，把節能效果量化，擺脫依靠經驗判斷運維效果的模式，為機房運維優化提供客觀數據支撐。

4 工程落地關鍵實施要點

4.1 前期硬件摸排與測點評估

項目實施前期梳理機房完整測點清單，校驗傳感器、執行器、儀表工作狀態。存量改造優先利舊現有硬件與通訊鏈路，測點缺失部分再增補采集模塊。硬件層面存在的故障、漂移、管路結垢堵塞問題優先現場處置，算法不能彌補硬件本身缺陷。

4.2 重視模型本地化工況訓練

通用模型只具備參考價值，需要采集項目完整季節周期歷史運行樣本完成訓練，貼合建筑真實負荷變化規律，縮小預測偏差，降低誤調風險。調試階段設置預測偏差閾值，超出閾值自動觸發降級保護。

4.3 嚴格配置參數上下限約束

算法輸出的全部設定值，必須疊加設備安全運行上下限約束，任何優化策略都不能突破機組、水泵的安全工作區間，把設備安全放在第一位。

4.4 兼容原有自控體系，保留人工操作通道

AI負荷預測屬于現有樓宇自控系統的能力增強模塊，不推翻原有群控架構，自動模式、傳統群控模式、手動模式可以自由切換。檢修、臨時工況下運維人員可以鎖定參數，保證系統具備足夠的操作靈活性。

4.5 配套開展現場運維人員培訓

對現場運維人員開展操作培訓，熟悉模式切換、告警查看、參數鎖定操作邏輯，避免算法系統上線之后無人會用，保障系統長期穩定發揮節能價值。

陜西觀智科技可提供現場勘測、測點梳理、協議對接、模型本地化調試、IBMS平臺對接整套集成服務，適配寫字樓、醫院、產業園區、工廠各類冷熱源機房智能化項目。

5 結語

AI負荷預測控制拓展了傳統冷熱源群控的技術邊界，將機房調控邏輯由“事后反饋調節”升級為“前置預判+全局尋優”，在硬件設備基礎之上挖掘系統層面的節能潛力。該方案既可以跟隨新建高效機房項目同步部署，也適用于存量機房數字化升級改造。在工程實施過程中，需要重視硬件基礎、模型本地化訓練、安全兜底機制，才能將算法技術轉化為穩定可落地的實際效益。陜西觀智科技深耕樓宇自控、冷熱源機房群控、IBMS系統集成、能耗監測領域，持續輸出建筑機電數字化整體解決方案。