方案分類智慧能源管理
智慧能源管理：
暖通行業(yè)的設計從業(yè)者，對中央空調(diào)在設計及設備選型時，基本上是使用負荷的指標來進行大體的估算；并且，出于安全及使用效果的角度考慮都是以最大負荷作為設計依據(jù)，指標往往選的過高，造成了系統(tǒng)的容量遠遠超過實際需要。這樣會導致兩個后果：第一，能源勢必造成浪費:第二，初始投資相應增大。所以空調(diào)設計方案的好壞，直接影響了其節(jié)能狀況。
通常的運行優(yōu)化系統(tǒng)只針對部分直接的或間接的運行參數(shù)，而這些參數(shù)的實現(xiàn)交由常規(guī)的控制系統(tǒng)完成。這種做法會造成優(yōu)化系統(tǒng)與控制系統(tǒng)的脫節(jié)和沖突。對于優(yōu)化系統(tǒng)給出的指標，控制系統(tǒng)可能不知道如何實現(xiàn)或者因為安全原因拒絕執(zhí)行。
為了減少此類無謂、低效的優(yōu)化動作，智能控制系統(tǒng)的優(yōu)化工作不針對部分直接的或間接的運行參數(shù)，而是具體化到各設備不同時間點上的啟停和參數(shù)設定。直接優(yōu)化控制而不是中間變量的做法徹底消除了控制和優(yōu)化系統(tǒng)間的脫節(jié)和沖突。我們的系統(tǒng)有以下優(yōu)點：
一、與常規(guī)群控系統(tǒng)不同，智能控制系統(tǒng)采用新一代的系統(tǒng)架構(gòu)和技術，將工業(yè)過程控制領域已經(jīng)得到成熟應用的模型預測方法應用到冷熱源的優(yōu)化控制，利用通用計算機強大的計算能力，采用成熟的機器學習算法和高性能動態(tài)規(guī)劃引擎，全系統(tǒng)，全時段的優(yōu)化系統(tǒng)運行。
二、全系統(tǒng)控制框架將末端系統(tǒng)的控制與冷熱源的控制無縫整合，需求側(cè)的冷暖信息實時反饋到供應側(cè)，系統(tǒng)也會針對末端不同區(qū)域建立負荷響應模型，自動探測每個典型區(qū)域的負荷變化模式，最終匯總需求信息，傳遞到供應側(cè)的運行優(yōu)化模塊。冷熱源與末端系統(tǒng)的控制不再分離，風與水系統(tǒng)的運行協(xié)調(diào)統(tǒng)一。
三、建筑物的冷熱負荷是中央空調(diào)運行的主要依據(jù)，中央空調(diào)智能控制系統(tǒng)根據(jù)天氣、季節(jié)、時段等從其歷史數(shù)據(jù)庫中檢索相近模式下的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合天氣預報數(shù)據(jù)，預測出24小時內(nèi)的逐時負荷。通過建立建筑物的熱響應模型，根據(jù)末端當前的溫度分布，水系統(tǒng)的溫度，以及它們與設定值的偏差計算末端的瞬時負荷需求，并隨著工況的變化（例如相同供冷量下制冷效果的差異）不斷更新這一計算結(jié)果。
四、優(yōu)化技術的節(jié)能空間不僅依賴于對負荷的準確估計、對制冷/熱量的合理配送、以及不同設備與不同工況下的效能差別檢測，更需要一個可以求解包含設備啟停等整數(shù)變量和諸如水溫設定點，頻率設定點之類的連續(xù)變量的混合整數(shù)規(guī)劃問題的動態(tài)規(guī)劃引擎。動態(tài)規(guī)劃引擎首先根據(jù)設備連接關系和運行約束產(chǎn)生出多個備選運行方案（涉及未來24小時或更長時間段內(nèi)各設備的啟停和工作點），送到模擬仿真系統(tǒng)求解該方案下中央空調(diào)系統(tǒng)的運行能耗、輸出功率、水系統(tǒng)的溫度和流量變化以及末端的溫度變化，然后根據(jù)計算結(jié)果迭代更新當前方案集合，并重新送到仿真系統(tǒng)進行比較，周而復始直至獲得最佳方案。
五、空調(diào)系統(tǒng)設備在工作一段時間后會出現(xiàn)不同的性能退化，常規(guī)群控系統(tǒng)無法檢測這類變化。智能控制系統(tǒng)能實時跟蹤主要設備的性能變化，并對性能明顯退化的設備給出維護建議。同時設備的實時性能曲線也作為規(guī)劃引擎的必要輸入，智能控制系統(tǒng)能根據(jù)設備性能差異，系統(tǒng)負荷需求，合理安排各設備的工作計劃，達到全系統(tǒng)運行效率最優(yōu)化。
