智慧園區(qū)暖通設(shè)備基于AI智控方法探析

何景春，謝潤(rùn)榮，楊 虎

（廣州華森建筑與工程設(shè)計(jì)顧問(wèn)有限公司 廣州 510045）

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們對(duì)美好生活的需求也獲得更大的滿足。人們對(duì)冬暖夏涼生活環(huán)境的需求在當(dāng)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(shè)和使用。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)在2019年的水冷系統(tǒng)保有量為248 萬(wàn)臺(tái)，在國(guó)際保有量中占據(jù)30%；擁有暖通設(shè)備房超80 萬(wàn)間，總共能源消耗達(dá)11 250億kWh［1］。

龐大的體量，巨大的能耗，讓人們對(duì)暖通系統(tǒng)的使用要求越來(lái)越高。對(duì)于暖通設(shè)備使用需求量大、密集程度高的智慧園區(qū)，暖通設(shè)備的智能化及精細(xì)化控制，有助于在營(yíng)造舒適環(huán)境的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)。

1 現(xiàn)狀分析

1.1 面臨的困境

1.1.1 能耗浪費(fèi)嚴(yán)重

科學(xué)計(jì)算表明，在制冷工況時(shí)，空調(diào)的設(shè)定值每增加1 ℃時(shí)，能耗會(huì)下降8%；在制熱工況時(shí)，空調(diào)的設(shè)定值每減少1 ℃時(shí)，能耗會(huì)下降12%［2］。

常規(guī)暖通空調(diào)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(fù)荷量進(jìn)行設(shè)計(jì)的。然而，實(shí)際上建筑物處在極端氣候下的時(shí)間極其短暫，暖通系統(tǒng)需要最大負(fù)荷量運(yùn)行的情況也很少，其余大部分時(shí)間都只需在部分負(fù)荷條件下運(yùn)行就能滿足使用需求，這無(wú)疑會(huì)造成大量能耗不必要的浪費(fèi)［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(yīng)的負(fù)荷量是應(yīng)根據(jù)環(huán)境的變化而作出相應(yīng)調(diào)整。如果暖通系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不能根據(jù)需求的變化而進(jìn)行調(diào)節(jié)，始終以滿負(fù)荷狀態(tài)運(yùn)行，將造成大量的能源浪費(fèi)［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(fèi)是由于人為使用不當(dāng)和管理不到位導(dǎo)致。

目前中央空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行，大部分采用空調(diào)溫控面板和風(fēng)機(jī)盤管進(jìn)行一對(duì)一的就地控制方式進(jìn)行，目的是實(shí)現(xiàn)分區(qū)控制、按需使用，使得室內(nèi)空氣舒適度在滿足人們需求的同時(shí)，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(dāng)人們?cè)谶M(jìn)入房間后才開(kāi)啟空調(diào)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(xí)慣性將空調(diào)的溫度設(shè)定值調(diào)得很低或者很高，風(fēng)量也調(diào)到最大。經(jīng)過(guò)一小段時(shí)間高負(fù)荷的供冷或供暖后，室內(nèi)溫度達(dá)到過(guò)低或過(guò)高值時(shí)，往往沒(méi)有人想著及時(shí)去將溫度設(shè)定值調(diào)到正常需求值，導(dǎo)致空調(diào)系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間超負(fù)荷（暖通供應(yīng)量超過(guò)實(shí)際需求）運(yùn)行，造成巨大不必要的能耗產(chǎn)生。

1.1.3 自動(dòng)化程度低

傳統(tǒng)暖通系統(tǒng)在建筑內(nèi)不同區(qū)域，甚至是同一區(qū)域的不同風(fēng)管都是相互獨(dú)立工作的，不具備數(shù)據(jù)間的互聯(lián)互通條件，也沒(méi)有相互間運(yùn)行時(shí)的協(xié)調(diào)配合，不利于整套暖通系統(tǒng)的高效運(yùn)行和管理。

1.2 技術(shù)支撐

現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、人工智能技術(shù)、人流量統(tǒng)計(jì)技術(shù)、室內(nèi)環(huán)境檢測(cè)技術(shù)的普及和應(yīng)用，為智慧園區(qū)暖通設(shè)備基于AI智能化控制的研究提供了技術(shù)支撐。

2 研究方向

傳統(tǒng)暖通系統(tǒng)都是通過(guò)就地控制的方式來(lái)控制。典型的中央空調(diào)系統(tǒng)通過(guò)空調(diào)溫控面板就地控制風(fēng)機(jī)盤管的出風(fēng)量和出風(fēng)溫度，所采用的是人工機(jī)械調(diào)節(jié)控制方式。這容易導(dǎo)致一種弊端：室內(nèi)溫濕度的調(diào)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(diào)節(jié)人的個(gè)人偏好和感覺(jué)所控。

由于人為操作的隨意性和不科學(xué)性，往往會(huì)出現(xiàn)一種溫濕度維持一整天，一種供應(yīng)策略維持一整年的狀況，致使室內(nèi)外溫差過(guò)大、溫度設(shè)定值過(guò)低，不但浪費(fèi)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(dòng)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(duì)廣州某智慧園區(qū)開(kāi)放辦公區(qū)和食堂進(jìn)行研究，制定一套智慧園區(qū)暖通設(shè)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(diào)風(fēng)機(jī)盤管聯(lián)網(wǎng)、環(huán)境檢測(cè)、人流量統(tǒng)計(jì)等技術(shù)的控制方式，具有精準(zhǔn)調(diào)節(jié)、自動(dòng)控制、自主學(xué)習(xí)的功能［6］。

3 控制原理

3.1 風(fēng)機(jī)盤管聯(lián)網(wǎng)控制

風(fēng)機(jī)盤管控制就是通過(guò)控制空調(diào)風(fēng)管里面的風(fēng)閥開(kāi)啟，以及風(fēng)機(jī)開(kāi)啟和轉(zhuǎn)速，調(diào)節(jié)室內(nèi)空調(diào)風(fēng)口的進(jìn)風(fēng)量和回風(fēng)量大小，使室內(nèi)空氣被冷卻、加熱和替換，維持房間內(nèi)所需求的溫濕度［7］。

風(fēng)機(jī)盤管聯(lián)網(wǎng)控制采用目前使用廣泛且可靠的溫度控制方式，通過(guò)聯(lián)網(wǎng)型溫控面板可以讓暖通系統(tǒng)根據(jù)已設(shè)好的溫濕度值，自動(dòng)進(jìn)行與實(shí)際溫濕度檢測(cè)值的對(duì)比和運(yùn)算，并根據(jù)運(yùn)算結(jié)果自動(dòng)調(diào)節(jié)風(fēng)閥開(kāi)閉大小以及風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速快慢［8］。

風(fēng)機(jī)盤管聯(lián)網(wǎng)控制系統(tǒng)是基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在傳統(tǒng)溫控器的功能基礎(chǔ)上，能夠完成遠(yuǎn)程集中控制和管理的溫度自控系統(tǒng)。其中聯(lián)網(wǎng)型溫控器作為“互聯(lián)網(wǎng)+空調(diào)”的優(yōu)越性應(yīng)用，很好地體現(xiàn)出中央空調(diào)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)化趨勢(shì)（見(jiàn)圖1、圖2）［9］。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)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(yùn)用人員統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)獲取房間內(nèi)的人員數(shù)量后，根據(jù)人員密集度的不同采取不同方式的制冷或供暖策略，調(diào)節(jié)暖通設(shè)備運(yùn)行于合適的狀態(tài)。

人員統(tǒng)計(jì)采用視頻方式實(shí)現(xiàn)人流量統(tǒng)計(jì)，能夠從空間中實(shí)時(shí)地、較精確地檢測(cè)、跟蹤和統(tǒng)計(jì)目標(biāo)人員數(shù)量。得到基礎(chǔ)人員數(shù)據(jù)后，將其通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳輸給智能化集成運(yùn)維平臺(tái)進(jìn)行AI運(yùn)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(yùn)行，滿足舒適性供冷或供暖及節(jié)能的需求。

根據(jù)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(duì)密集的食堂，設(shè)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(cè)控制

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

環(huán)境檢測(cè)控制是通過(guò)在房間內(nèi)設(shè)置各種環(huán)境質(zhì)量檢測(cè)傳感器，包括二氧化碳、溫度、濕度、揮發(fā)性有機(jī)化合物等傳感器，獲取各種環(huán)境質(zhì)量參數(shù)，提供給智能化集成運(yùn)維平臺(tái)進(jìn)行AI運(yùn)算，作為暖通設(shè)備調(diào)節(jié)的基礎(chǔ)環(huán)境條件［10］。

根據(jù)使用需求，可以選擇不同的控制精度，配置環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器（滿足空調(diào)智控的顆粒度），使空調(diào)控制達(dá)到精細(xì)化。

3.4 融合型智能控制

AI智能化控制系統(tǒng)將現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、人工智能技術(shù)融合起來(lái)，組建一套融合型智能化控制系統(tǒng)。

智慧園區(qū)暖通設(shè)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(fēng)機(jī)盤管聯(lián)網(wǎng)控制、人員密集度控制、環(huán)境檢測(cè)控制3個(gè)子系統(tǒng)組成。

3個(gè)子系統(tǒng)單獨(dú)運(yùn)行，分別控制暖通設(shè)備，也可以實(shí)現(xiàn)一定程度上的自動(dòng)化控制。但是談不上智能化控制，因?yàn)槟菢訒?huì)缺乏大數(shù)據(jù)的運(yùn)算、分析和融合，不具備自主學(xué)習(xí)能力，提供不出高效、節(jié)能的供冷或制暖策略。AI 智控運(yùn)行策略才能夠使暖通控制系統(tǒng)具備自動(dòng)化、智能化功能，這也是暖通系統(tǒng)高效、節(jié)能的關(guān)鍵所在（見(jiàn)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(chǎng)景分析

對(duì)于廣州某智慧園區(qū)這種辦公性質(zhì)的園區(qū)，工作日是人員最密集、流動(dòng)性最大的時(shí)候，也是暖通設(shè)備能耗最大的時(shí)候。以工作日供冷時(shí)間作為研究對(duì)象進(jìn)行分析具有代表性意義，具體如下：

通過(guò)對(duì)廣州某智慧園區(qū)辦公人員的入駐情況及辦公時(shí)間的調(diào)查，園區(qū)辦公人員流動(dòng)大概情況如下：8：00～9：00 人員陸續(xù)進(jìn)入辦公場(chǎng)地，9：00～12：00 人員集中辦公，12：00～14：00午飯和午休時(shí)間，14：00～17：00人員集中辦公，17：00～18：00 下班時(shí)間，18：00～20：00少數(shù)人員加班，20：00至次日6：00人員全部離開(kāi)辦公區(qū)。

根據(jù)以上不同時(shí)間段的人員流動(dòng)情況，以按需控制為目標(biāo)，將園區(qū)空調(diào)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(shù)量較少，溫度設(shè)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(shí)間段。在辦公區(qū)人員數(shù)量最多，溫度設(shè)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(wú)人員，溫度設(shè)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(shù)量較少，溫度設(shè)定以辦公模式為前提，根據(jù)辦公人員數(shù)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(wú)人員，溫度設(shè)定最高。

4.2 能耗分析

廣州某智慧園區(qū)項(xiàng)目設(shè)置的風(fēng)機(jī)盤管類型、數(shù)量和功率情況為：003（113臺(tái)，57 W），004（554臺(tái)，72 W），006（1 536 臺(tái)，108 W），008（13 臺(tái)，150 W），010（26 臺(tái)，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(shí)用電量約為219 kW·h。一天正常上班時(shí)間位8∶00-17∶00，考慮員工晚上加班至20∶00，即一天使用空調(diào)時(shí)間共12 h，一天用電量即2 628 kW·h。若每度電按1 元計(jì)算，則每天消耗電費(fèi)為2 628元。

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

圖4 不同時(shí)間段空調(diào)控制模式溫度設(shè)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(yù)先開(kāi)啟，通過(guò)2 h達(dá)到預(yù)設(shè)溫度，219 kW×2 h×0.5=219 kW·h；

8：00～9：00開(kāi)啟辦公模式，隨著上班人數(shù)的增加，通過(guò)室內(nèi)溫度檢測(cè)開(kāi)啟盤管60%即達(dá)到預(yù)設(shè)溫度，即219 kW×1 h×0.6=131.4 kW·h；

9：00～12：00室內(nèi)溫度已達(dá)到穩(wěn)定的辦公模式，且盤管開(kāi)啟量為60%能確保室內(nèi)冷量的使用，9：00～12：00 共3 h 為上午集中辦公時(shí)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(shí)間，人員陸續(xù)離開(kāi)，開(kāi)啟午休模式，系統(tǒng)自動(dòng)判斷盤管開(kāi)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(shí)為下午的辦公模式，盤管開(kāi)啟量為60%能確保室內(nèi)冷量的使用，即219 kW×3 h×0.6=394.2 kW·h；

17：00～18∶00 為下班時(shí)間，人員陸續(xù)離開(kāi)，盤管開(kāi)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(shù)員工加班時(shí)間，開(kāi)啟加班模式，盤管按需開(kāi)啟，據(jù)分析盤管開(kāi)啟率不到10%，此處按10%計(jì)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(chǎng)時(shí)間，中央空調(diào)停止運(yùn)行，此時(shí)間段用電量為0。

采用基于智能化運(yùn)維平臺(tái)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(jì)算，則每天消耗的電費(fèi)為1 445.4元。

綜上計(jì)算得出，暖通設(shè)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(diào)耗能1 182.6元，一年可節(jié)省約30萬(wàn)元（一年除去法定節(jié)假日，按250天計(jì)算）。

5 結(jié)語(yǔ)

AI+人工智能是未來(lái)科技發(fā)展的方向，隨著科技的不斷發(fā)展成熟，注定會(huì)有更多的應(yīng)用走進(jìn)我們的日常生活。智慧園區(qū)暖通設(shè)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(shù)上驗(yàn)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?jī)?nèi)容希望在暖通設(shè)備在AI智控的發(fā)展歷程中，能夠提供一定的理論知識(shí)和參考價(jià)值。