“雙碳”目標相繼被寫入政府工作報告和“十四五”規劃，拉開了新一輪綠色低碳發展的大幕，作為能耗大戶的暖通空調行業亦加快了綠色低碳轉型的步伐。

作為工廠和園區不可或缺的公輔設施，暖通空調系統一直是能源消耗的焦點。如何開展節能化建設和改造，越來越受到用能單位的關注。

在暖通節能管理的過程中，您是否會存在這些顧慮？

暖通能效管理4難

一、產品介紹

研華暖通空調能效管理iEMS/HVAC，通過精益化控制，提供“一站式”能效管理，從設備管理——異常偵測——能效診斷分析——策略優化的路徑，建立閉環管理鏈路。系統全面采集暖通空調各設備運行參數、能耗、天氣等數據，實時監測系統及設備的運行狀況，針對異常及時進行提醒。基于多層級的人工智能算法和專家知識圖譜，對制冷機組、冷卻水系統、中央空調整體系統等進行局部或全局尋優，由系統自動給出調整建議，同時結合邊緣端實時智控，將尋優的參數及時下發到邊緣側的設備，實現高質量節能。

 在數據采集層，基于使用者不同的使用目的，我們也推出了不同種類的邊緣端數據接入方案。

   第一類：純粹做數據采集的小巧型采集網關；

   第二類：可以實現設備反控的RTU邊緣智能控制器；

   第三類：適合做數據預處理分析、存儲、展示的數據服務器；

   第四類：含有HVAC專屬控制策略的HVAC邊緣智能控制柜；

   第五類：含有能效計算的HVAC專屬能效計量柜。

在云平臺層，iEMS方案以研華數字孿生低代碼平臺WISE-InsightAPM為底座，該平臺提供快速設備接入、數字孿生模型構建、2D/3D可視化、警報與通知、設備績效等功能，以支持平穩高效的運行。

在HVAC應用層，我們覆蓋了多個關鍵模塊，包括能效管理、運行評估、策略優化、以及報表報告等。在接下來的詳細介紹中，我們將深入闡述這些層面的功能，確保全面理解我們的方案及其應用范圍。

二、如何構建高效暖通空調能源站

高效能源站的構建可視為一個“看診-開藥-根治”的醫療過程，而通過研華iEMS HVAC應用，您只需三個簡單步驟即可完成整個構建過程。

第一步 透過數據的監測分析找出各個環節的浪費點

第二步 依據診斷分析結果分類別執行改善措施

第三步 結合AI算法，動態調整系統運行策略，這些策略透過平臺下發到邊緣端控制器，再由邊緣端控制器下發到具體的設備，實現實時智控。

三、功能介紹

研華暖通方案的功能設計，也是階梯式的三階段設計。

 1.監控分析

（1）數字孿生空調站房：全方位監控，實現無人值守能源站

3D可視化 | 設備運行監測 | 實時報警通知

貫穿系統層→設備層→參數層，全方位掌握系統運行資訊、實時監控設備運行狀態，及時發現運行異常并通知。

（2）能效分析：多維智慧分析，深挖數據價值

能效總覽 | 能效對標 | 設備能效分析

覆蓋點→線→面不同維度的能效KPIs對標分析，廣度、深度齊發力，主動優化運行策略。

（3）運行評估：剖析能效根因，指導精準優化    

經濟運行評估 | 能流運行評估 | 周期能效統計

不再局限于單個設備能效，深入探索影響系統能效的各個測點參數。借助“流程圖”，構建一套根因分析模型，分析影響六大關鍵能效的上下游因子，對標能效標尺，統計周期工況下能效的出力情況，為企業提供明確的優化方向。

2.智能診斷：

智能診斷具備基于專家系統或數據驅動的異常自動診斷功能，涵蓋設備運行參數、系統能效、系統或設備運行故障等多類別診斷項。

（1）能效評估報告：一鍵生成，暖通項目節能評估好幫手

能效評估報告，以能源站系統為核心對象，深度分析客戶關心的能效數據，依據評價指標快速評估節能潛力，讓客戶輕松掌握系統運行狀況，為企業實現節能省錢提供決策支持。

 ● 報告自動生成并發送

依據采集的數據自動生成報告，并按照配置的郵箱定期自動發送，管理者無需登錄即可輕松掌握系統運行狀況和能效水平。

 ● 能效異常分析

基于評價標準，對運行能效及供回水溫差進行異常分析，評價系統運行是否處于合理狀態。

● 智能診斷及建議

內置診斷工具，自動對系統能效、峰平谷運行時段、供回水溫差進行異常診斷分析并給與優化和建議。

● 節能評估

依據評價標準對系統進行節能潛力的評估及最大、最小節能量的預估。

（2）實時智能診斷：兼顧安全與能效，保障系統安全穩定高效運行

iEMS.HVAC內置的診斷規則庫，可對冷站系統進行實時智能診斷。規則涵蓋：

設備異常診斷: 如冷機排氣壓力、水泵軸承溫度、冷塔出水溫度等

系統異常診斷: 如冷凍水供水溫度、冷卻水供回水溫差等

3.AI節能調優：

（1）AI節能策略

通過對場域公輔設備，如暖通空調系統、空氣壓縮系統等各關鍵設備的能耗和性能數據進行監測，對影響設備及系統運行效率因子的多維度分析和診斷，給出相應的優化策略，從而達到節能效果。例如研華暖通節能AI算法，可以實現SCOP系統能效5.0以上，以達到高效冷站的要求。應用的AI核心尋優算法主要包括：基于冷機的最佳能效策略進行優化控制；采用等邊際算法、遺傳算法，進行迭代優化計算，在保證系統能耗最小的前提下輸出系統最優能效；負荷預測及按需生產，建立負荷模型，對負荷變化進行預測。優化系統的加減機邏輯，以做到提前響應、按需生產。

（2）云+邊混合智控 

動態調整系統運行策略，通過云平臺下發到邊緣端控制器，再由邊緣端控制器控制具體設備，實時智控，實現冷熱源系統全自動化運行。

四、適用場景

 五、產品效益

暖通空調能效管理主要定位三個Level的價值

Level1通過設備及環境相關數據采集，實現占市面70%市場份額的主流水冷式、風冷式和地源熱泵式能源站的全方位監控和能效分析，打造數字化能源站，實現智能化管理，并為節能改造提供準確的數據；

Level2 基于診斷規則，智能檢測不同設備各類故障和潛在風險，及時執行養護工作，保障系統與設備高效健康運行，從而實現系統5%~10%的節能；

Level3基于多層級的人工智能算法和專家知識圖譜，根據案場情況對制冷機組、冷卻水系統、中央空調整體系統等進行局部或全局尋優，由系統自動給出調整建議，比如機組運行臺數，冷凍水出水溫度設定值等，并輔以設備或系統的節能改造措施，實時進行系統或設備智控，打造“實時監控->AI尋優->運行策略調整->再監控->再尋優->再調整”的循環迭代過程，使系統一直處于高能效工作狀態，可實現系統整體能耗降低20%~50%。

除了系統的整體能耗降低外，通過該方案的允入，同步可實現設備健康度10%~20%的提升，組織運維效率10%~30%的提升，空調機房無人或少人值守，從而提高系統的管理水平和控制水平，達到節能降耗、提質增效的目的。

六、案例