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智慧能源管理：

暖通行业的设计从业者，对中央空调在设计及设备选型时，基本上是使用负荷的指标来进行大体的估算，其次，出于安全及使用效果的角度考虑都是以最大负荷作为设计依据，指标往往选的过高，造成了系统的容量远远超过实际需要。第一，能源势必造成浪费:第二，初始投资相应增大。所以空调设计方案的好坏，直接影响了其节能状况。

通常的运行优化系统只针对部分直接的或间接的运行参数。而这些参数的实现交由常规的控制系统完成。这种做法会造成优化系统与控制系统的脱节和冲突。对于优化系统给出的指标，控制系统可能不知道如何实现或者因为安全原因拒绝执行。为了减少此类无谓、低效的优化动作，智能控制系统的优化工作不针对部分直接的或间接的运行参数，而是具体化到各设备不同时间点上的启停和参数设定。直接优化控制而不是中间变量的做法彻底消除了控制和优化系统间的脱节和冲突。我们的系统有以下优点：

  一、与常规群控系统不同，智能控制系统采用新一代的系统架构和技术，将工业过程控制领域已经得到成熟应用的模型预测方法应用到冷热源的优化控制，利用通用计算机强大的计算能力，采用成熟的机器学习算法和高性能动态规划引擎，全系统，全时段的优化系统运行

二、全系统控制框架将末端系统的控制与冷热源的控制无缝整合，需求侧的冷暖信息实时反馈到供应侧，系统也会针对末端不同区域建立负荷响应模型，自动探测每个典型区域的负荷变化模式，最终汇总需求信息，传递到供应侧的运行优化模块。冷热源与末端系统的控制不再分离，风与水系统的运行协调统一。

三、建筑物的冷热负荷是中央空调运行的主要依据，中央空调智能控制系统根据天气、季节、时段等从其历史数据库中检索相近模式下的历史数据，结合天气预报数据，预测出24小时内的逐时负荷。通过建立建筑物的热响应模型，根据末端当前的温度分布，水系统的温度，以及它们与设定值的偏差计算末端的瞬时负荷需求，并随着工况的变化（例如相同供冷量下制冷效果的差异）不断更新这一计算结果。

四、优化技术的节能空间不仅依赖于对负荷的准确估计、对制冷/热量的合理配送、以及不同设备与不同工况下的效能差别检测，更需要一个可以求解包含设备启停等整数变量和诸如水温设定点，频率设定点之类的连续变量的混合整数规划问题的动态规划引擎。动态规划引擎首先根据设备连接关系和运行约束产生出多个备选运行方案（涉及未来24小时或更长时间段内各设备的启停和工作点），送到模拟仿真系统求解该方案下中央空调系统的运行能耗、输出功率、水系统的温度和流量变化以及末端的温度变化，然后根据计算结果迭代更新当前方案集合，并重新送到仿真系统进行比较，周而复始直至获得最佳方案。

五、空调系统设备在工作一段时间后会出现不同的性能退化，常规群控系统无法检测这类变化。智能控制系统能实时跟踪主要设备的性能变化，并对性能明显退化的设备给出维护建议。同时设备的实时性能曲线也作为规划引擎的必要输入，智能控制系统能根据设备性能差异，系统负荷需求，合理安排各设备的工作计划，达到全系统运行效率最优化。