在“双碳”目标驱动下,工厂暖通系统正经历一场由AI技术引领的革命。传统暖通系统因依赖静态设置、缺乏实时适应性,导致能源浪费严重、维护成本高企,而AI的渗透正通过数据驱动、预测优化和智能决策,重构工厂能源管理逻辑,实现能耗与舒适的双重突破。

 

 

技术革新:AI重构暖通系统运行逻辑

传统暖通系统的运行模式可概括为“环境参数触发动作”,例如温度超标时启动机组,这种被动响应方式难以应对动态负荷需求。AI技术的引入,通过“数据采集-分析预测-优化控制”的闭环,将系统升级为“主动预判型”智能体。

在数据采集层,传感器网络实时捕捉室内外温湿度、CO₂浓度、设备运行功率等关键参数,构建起覆盖“环境-设备-负荷”的全维度数据底座。以某电子制造工厂为例,其部署的500余个传感器每分钟上传超2000条数据,为AI模型提供精准决策依据。

分析预测层是AI的核心战场。机器学习算法(如LSTM时序预测、强化学习)对历史负荷数据、天气数据、生产排期进行深度挖掘,实现未来1-24小时的冷/热负荷精准预测。某汽车零部件工厂的AI系统曾提前3小时预判到下午2点的生产高峰,自动启动备用机组预冷,避免设备满负荷运转导致的能耗激增。

优化控制层则通过动态策略生成,驱动设备精准运行。在青岛某化工工厂,AI根据实时负荷优化冷水机组启停组合,使2台400kW机组协同运行的能效比单台800kW机组提升18%,年节电量超120万度。

融合思路:多技术协同打造智慧生态

AI与物联网(IoT)、数字孪生、边缘计算的融合,正在构建工厂暖通的智慧生态。IoT设备实现数据实时传输与远程监控,边缘计算终端在本地完成数据预处理与快速响应,数字孪生技术则通过虚拟建模模拟系统运行,为优化策略提供“沙盘推演”平台。

在深圳某半导体工厂,AI暖通智控平台通过数字孪生技术1:1复现机房运行状态,提前模拟不同温控策略对能耗的影响。当系统检测到某区域湿度超标时,数字孪生模型立即生成“调整新风量+降低冷热水流量”的组合方案,经测试可使湿度达标时间缩短40%,同时降低能耗12%。

多系统联动能力进一步拓展了节能边界。在苏州某工业园区,AI系统与光伏发电、智慧照明深度整合,当光伏发电量充足时,优先驱动暖通设备;照明系统关闭时,同步降低对应区域负荷。这种“建筑整体节能”模式使园区年碳排放量下降28%,获评LEED金级认证。

效能跃升:AI驱动的三重价值提升

相较于传统系统,AI赋能的暖通方案在经济效益、环境效益、运营效益上实现质的飞跃。

经济效益方面,AI通过负荷预测、设备协同、故障预警等手段,普遍实现18%-35%的节能率。以10万㎡的制造工厂为例,年节约暖通电费可达200-500万元,设备投资回收期仅1.5-3年。某钢铁企业应用AI后,暖通系统能耗占建筑总能耗的比例从45%降至32%,直接年省电费超800万元。

环境效益上,AI助力工厂精准达成“双碳”目标。通过优化运行策略,某化工园区年减少二氧化碳排放1.2万吨,相当于种植65万棵树的环境效益。AI的碳排放自动核算功能,还能生成《碳排日报表》,为企业参与碳交易提供数据支撑。

运营效益的提升同样显著。AI驱动的预测性维护使设备故障率降低40%,运维人员减少50%,故障响应时间从24小时缩短至1小时内。在郑州某商业综合体,AI系统通过人体传感器识别区域人员密度,动态调节温湿度,使顾客投诉率下降70%,同时降低空置区域能耗。

未来图景:自学习系统与能源互联网

随着技术的演进,AI暖通系统正迈向更高阶的自主优化。自学习系统将具备“无监督进化”能力,通过持续学习环境变化与用户行为,动态调整控制策略。例如,某数据中心AI系统在运行6个月后,自动优化了冷热通道隔离方案,使PUE值从1.6降至1.35。

AI与智能电网的深度整合,将开启电力需求侧响应的新篇章。在用电高峰期,AI系统可自动调整暖通负荷,参与电网调峰;当光伏发电过剩时,优先存储冷量以备夜间使用。这种“产消者”模式,正在重塑工厂与电网的互动关系。

从海信中央空调的AI低碳矩阵,到海尔智慧楼宇的全系AI升级,再到格创东智的能碳厂务数智化解决方案,中国制造企业正以AI为支点,撬动工厂暖通的绿色革命。当每一度电的流动都被精准计算,当每一台设备的运行都充满智慧,工厂暖通系统不仅成为节能降碳的主战场,更成为智能制造时代的新标杆。

 

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