何景春，謝潤榮，楊 虎

（廣州華森建筑與工程設計顧問有限公司 廣州 510045）

0 引言

隨著我國經濟的不斷發(fā)展，人們對美好生活的需求也獲得更大的滿足。人們對冬暖夏涼生活環(huán)境的需求在當今已變得觸手可及，這主要得益于暖通系統(tǒng)的大批量建設和使用。根據相關統(tǒng)計，我國在2019年的水冷系統(tǒng)保有量為248 萬臺，在國際保有量中占據30%；擁有暖通設備房超80 萬間，總共能源消耗達11 250億kWh［1］。

龐大的體量，巨大的能耗，讓人們對暖通系統(tǒng)的使用要求越來越高。對于暖通設備使用需求量大、密集程度高的智慧園區(qū)，暖通設備的智能化及精細化控制，有助于在營造舒適環(huán)境的同時，實現節(jié)能減排的目標。

1 現狀分析

1.1 面臨的困境

1.1.1 能耗浪費嚴重

科學計算表明，在制冷工況時，空調的設定值每增加1 ℃時，能耗會下降8%；在制熱工況時，空調的設定值每減少1 ℃時，能耗會下降12%［2］。

常規(guī)暖通空調系統(tǒng)是按建筑物所屬地區(qū)在極端氣候條件下，所需最大負荷量進行設計的。然而，實際上建筑物處在極端氣候下的時間極其短暫，暖通系統(tǒng)需要最大負荷量運行的情況也很少，其余大部分時間都只需在部分負荷條件下運行就能滿足使用需求，這無疑會造成大量能耗不必要的浪費［3］。

人們所處的環(huán)境受各種因素共同影響而不斷變化，這其中就包括四季變換、氣候變化、晝夜交替、使用情況等因素，暖通系統(tǒng)供應的負荷量是應根據環(huán)境的變化而作出相應調整。如果暖通系統(tǒng)在運行過程中不能根據需求的變化而進行調節(jié)，始終以滿負荷狀態(tài)運行，將造成大量的能源浪費［4］。

1.1.2 控制方式單一

暖通系統(tǒng)所消耗的能源約占建筑所有能耗的60%，為第一耗能體，然而其中有大量的浪費是由于人為使用不當和管理不到位導致。

目前中央空調系統(tǒng)的運行，大部分采用空調溫控面板和風機盤管進行一對一的就地控制方式進行，目的是實現分區(qū)控制、按需使用，使得室內空氣舒適度在滿足人們需求的同時，盡可能地降低能源消耗。此種就地控制方式雖在一定程度上滿足了人們的使用需求，但是在節(jié)約能源方面存在不足。原因在于當人們在進入房間后才開啟空調系統(tǒng)，而為了能夠快速制冷或制熱，得到想要的舒適環(huán)境，習慣性將空調的溫度設定值調得很低或者很高，風量也調到最大。經過一小段時間高負荷的供冷或供暖后，室內溫度達到過低或過高值時，往往沒有人想著及時去將溫度設定值調到正常需求值，導致空調系統(tǒng)長時間超負荷（暖通供應量超過實際需求）運行，造成巨大不必要的能耗產生。

1.1.3 自動化程度低

傳統(tǒng)暖通系統(tǒng)在建筑內不同區(qū)域，甚至是同一區(qū)域的不同風管都是相互獨立工作的，不具備數據間的互聯(lián)互通條件，也沒有相互間運行時的協(xié)調配合，不利于整套暖通系統(tǒng)的高效運行和管理。

1.2 技術支撐

現代互聯(lián)網技術、大數據分析技術、人工智能技術、人流量統(tǒng)計技術、室內環(huán)境檢測技術的普及和應用，為智慧園區(qū)暖通設備基于AI智能化控制的研究提供了技術支撐。

2 研究方向

傳統(tǒng)暖通系統(tǒng)都是通過就地控制的方式來控制。典型的中央空調系統(tǒng)通過空調溫控面板就地控制風機盤管的出風量和出風溫度，所采用的是人工機械調節(jié)控制方式。這容易導致一種弊端：室內溫濕度的調節(jié)不受環(huán)境（包括溫度、濕度、人員密度、空氣混濁程度）控制，而是由調節(jié)人的個人偏好和感覺所控。

由于人為操作的隨意性和不科學性，往往會出現一種溫濕度維持一整天，一種供應策略維持一整年的狀況，致使室內外溫差過大、溫度設定值過低，不但浪費能耗，也提供不了舒適的環(huán)境。

為了避免暖通系統(tǒng)人為操作的弊端，提升自動化控制程度，邁向智能化控制，以廣州某智慧園區(qū)智能化工程為案例，針對廣州某智慧園區(qū)開放辦公區(qū)和食堂進行研究，制定一套智慧園區(qū)暖通設備基于AI智能化控制的方案，提供一種更高效、節(jié)能的控制思路［5］。

這里所研究的智能化控制，是一種融合空調風機盤管聯(lián)網、環(huán)境檢測、人流量統(tǒng)計等技術的控制方式，具有精準調節(jié)、自動控制、自主學習的功能［6］。

3 控制原理

3.1 風機盤管聯(lián)網控制

風機盤管控制就是通過控制空調風管里面的風閥開啟，以及風機開啟和轉速，調節(jié)室內空調風口的進風量和回風量大小，使室內空氣被冷卻、加熱和替換，維持房間內所需求的溫濕度［7］。

風機盤管聯(lián)網控制采用目前使用廣泛且可靠的溫度控制方式，通過聯(lián)網型溫控面板可以讓暖通系統(tǒng)根據已設好的溫濕度值，自動進行與實際溫濕度檢測值的對比和運算，并根據運算結果自動調節(jié)風閥開閉大小以及風機轉速快慢［8］。

風機盤管聯(lián)網控制系統(tǒng)是基于移動互聯(lián)網技術，在傳統(tǒng)溫控器的功能基礎上，能夠完成遠程集中控制和管理的溫度自控系統(tǒng)。其中聯(lián)網型溫控器作為“互聯(lián)網+空調”的優(yōu)越性應用，很好地體現出中央空調控制系統(tǒng)的網絡化趨勢（見圖1、圖2）［9］。

圖1 系統(tǒng)架構示意圖Fig.1 System Architecture Diagram

圖2 溫控器通訊示意圖Fig.2 Communication Diagram of Temperature Controller

3.2 人員密集度控制

人員密集度控制，是運用人員統(tǒng)計系統(tǒng)獲取房間內的人員數量后，根據人員密集度的不同采取不同方式的制冷或供暖策略，調節(jié)暖通設備運行于合適的狀態(tài)。

人員統(tǒng)計采用視頻方式實現人流量統(tǒng)計，能夠從空間中實時地、較精確地檢測、跟蹤和統(tǒng)計目標人員數量。得到基礎人員數據后，將其通過互聯(lián)網傳輸給智能化集成運維平臺進行AI運算，以尋求與目前房間人流量相匹配的制冷或供暖策略，維持暖通系統(tǒng)高效運行，滿足舒適性供冷或供暖及節(jié)能的需求。

根據使用需求，廣州某智慧園區(qū)在能容納約1 500人且人員相對密集的食堂，設置人員密集度控制的智能化控制暖通系統(tǒng)。

3.3 環(huán)境檢測控制

想要獲得舒適性較高的環(huán)境空間，少不了環(huán)境質量的實時檢測和反饋，這也正是環(huán)境檢測控制的必要性。

環(huán)境檢測控制是通過在房間內設置各種環(huán)境質量檢測傳感器，包括二氧化碳、溫度、濕度、揮發(fā)性有機化合物等傳感器，獲取各種環(huán)境質量參數，提供給智能化集成運維平臺進行AI運算，作為暖通設備調節(jié)的基礎環(huán)境條件［10］。

根據使用需求，可以選擇不同的控制精度，配置環(huán)境監(jiān)測傳感器（滿足空調智控的顆粒度），使空調控制達到精細化。

3.4 融合型智能控制

AI智能化控制系統(tǒng)將現代互聯(lián)網技術、大數據分析技術、人工智能技術融合起來，組建一套融合型智能化控制系統(tǒng)。

智慧園區(qū)暖通設備基于AI智能化控制系統(tǒng)，作為AI 智能控制系統(tǒng)的一種使用，由風機盤管聯(lián)網控制、人員密集度控制、環(huán)境檢測控制3個子系統(tǒng)組成。

3個子系統(tǒng)單獨運行，分別控制暖通設備，也可以實現一定程度上的自動化控制。但是談不上智能化控制，因為那樣會缺乏大數據的運算、分析和融合，不具備自主學習能力，提供不出高效、節(jié)能的供冷或制暖策略。AI 智控運行策略才能夠使暖通控制系統(tǒng)具備自動化、智能化功能，這也是暖通系統(tǒng)高效、節(jié)能的關鍵所在（見圖3）。

圖3 系統(tǒng)管理界面示意圖Fig.3 System Management Interface Diagram

4 系統(tǒng)分析

4.1 場景分析

對于廣州某智慧園區(qū)這種辦公性質的園區(qū)，工作日是人員最密集、流動性最大的時候，也是暖通設備能耗最大的時候。以工作日供冷時間作為研究對象進行分析具有代表性意義，具體如下：

通過對廣州某智慧園區(qū)辦公人員的入駐情況及辦公時間的調查，園區(qū)辦公人員流動大概情況如下：8：00～9：00 人員陸續(xù)進入辦公場地，9：00～12：00 人員集中辦公，12：00～14：00午飯和午休時間，14：00～17：00人員集中辦公，17：00～18：00 下班時間，18：00～20：00少數人員加班，20：00至次日6：00人員全部離開辦公區(qū)。

根據以上不同時間段的人員流動情況，以按需控制為目標，將園區(qū)空調供冷模式分為5 種：上班模式、辦公模式、午休模式、加班模式、下班模式。

⑴上班模式。8：00～9：00定義為上班模式，辦公區(qū)人員數量較少，溫度設定較高。

⑵辦公模式。9：00～12：00、14：00～17：00定義為辦公模式，是園區(qū)供冷量最大的時間段。在辦公區(qū)人員數量最多，溫度設定最低（以夏季供冷為主為例）。

⑶午休模式。12：00～14：00定義為午休模式，辦公區(qū)無人員，溫度設定較高。

⑷加班模式。17：00～20：00定義為加班模式，辦公區(qū)人員數量較少，溫度設定以辦公模式為前提，根據辦公人員數量按需控制供冷。

⑸下班模式。20：00 至次日6：00 定義為下班模式，辦公區(qū)無人員，溫度設定最高。

4.2 能耗分析

廣州某智慧園區(qū)項目設置的風機盤管類型、數量和功率情況為：003（113臺，57 W），004（554臺，72 W），006（1 536 臺，108 W），008（13 臺，150 W），010（26 臺，183 W）。

不采用暖通系統(tǒng)智能化控制的情況下，傳統(tǒng)暖通系統(tǒng)能耗情況如下：每小時用電量約為219 kW·h。一天正常上班時間位8∶00-17∶00，考慮員工晚上加班至20∶00，即一天使用空調時間共12 h，一天用電量即2 628 kW·h。若每度電按1 元計算，則每天消耗電費為2 628元。

若采用基于智能化運維平臺AI智能控制系統(tǒng)，暖通系統(tǒng)一天的空調控制模式和溫度設定情況如圖4所示。

圖4 不同時間段空調控制模式溫度設定示意圖Fig.4 Temperature Setting Diagram of Air Conditioning Control Mode in Different Time Periods

能耗情況如下：

6：00～8：00 為上班模式，盤管50%預先開啟，通過2 h達到預設溫度，219 kW×2 h×0.5=219 kW·h；

8：00～9：00開啟辦公模式，隨著上班人數的增加，通過室內溫度檢測開啟盤管60%即達到預設溫度，即219 kW×1 h×0.6=131.4 kW·h；

9：00～12：00室內溫度已達到穩(wěn)定的辦公模式，且盤管開啟量為60%能確保室內冷量的使用，9：00～12：00 共3 h 為上午集中辦公時間，即219 kW×3 h×0.6=394.2 kW·h；

12：00～14：00 為人員午飯和午休時間，人員陸續(xù)離開，開啟午休模式，系統(tǒng)自動判斷盤管開啟40%即可滿足需求，即219 kW×2 h×0.4=175.2 kW·h；

14：00～17：00 共3 小時為下午的辦公模式，盤管開啟量為60%能確保室內冷量的使用，即219 kW×3 h×0.6=394.2 kW·h；

17：00～18∶00 為下班時間，人員陸續(xù)離開，盤管開啟40%即可滿足使用需求，即219 kW×1 h×0.4=87.6 kW·h；

18：00～20：00 為少數員工加班時間，開啟加班模式，盤管按需開啟，據分析盤管開啟率不到10%，此處按10%計算，即219 kW×2 h×0.1=43.8 kW·h；

20：00～次日6：00 為人員下班離場時間，中央空調停止運行，此時間段用電量為0。

采用基于智能化運維平臺AI智能控制系統(tǒng)，盤管一天用電量為：219 kW·h+131.4 kW·h+394.2 kW·h+175.2 kW·h+394.2 kW·h+87.6 kW·h+43.8 kW·h=1 445.4 kW·h；

若每kW·h 電按1 元計算，則每天消耗的電費為1 445.4元。

綜上計算得出，暖通設備基于AI智控與傳統(tǒng)控制方式相比較，AI智控系統(tǒng)一天可節(jié)省空調耗能1 182.6元，一年可節(jié)省約30萬元（一年除去法定節(jié)假日，按250天計算）。

5 結語

AI+人工智能是未來科技發(fā)展的方向，隨著科技的不斷發(fā)展成熟，注定會有更多的應用走進我們的日常生活。智慧園區(qū)暖通設備基于AI智能化控制方案，作為AI智控的一次初步探索研究，在技術上驗證了暖通系統(tǒng)多方式融合控制的可行性；在使用上可獲得更舒適的生活環(huán)境，節(jié)約更多的能耗。本次研究內容希望在暖通設備在AI智控的發(fā)展歷程中，能夠提供一定的理論知識和參考價值。