AI 能环智控软件及算法

优化算法和 AI 算法是基于大数据分析，预测能源消耗模式，通过分析历史用能数据，预测不同时段的电能需求，制定最 优能源分配方案；进行设备故障预测诊断，及时发现能源系统中的异常，减少因故障导致的能源浪费。

在智能建筑、工业智能制造等领域， AI 算法根据室内外环境数据及人员活动情况， 自动调整空调、照明等设备的运行状态， 实现节能。例如，系统能结合人员分布密度与时段特征，分区域调节送风量和温度设定值，避免空载区域的能源浪费，经实  测最高可降低暖通系统能耗 25%。同时，设备运行状态监测模块可提前预警压缩机异常振动或冷凝器效率衰减，延长设备  寿命 8-12 年。

依托机器学习分析历史用能数据，自动生成个性化节能方案。这种多系统集成控制模式使整体能效提升 20%-45%，投资 回报周期缩短至 2-3 年，同时减少运维人力成本 40%，为用能单位提供兼具经济性与可持续性的优秀策略。

AI+ 控制理念及算法列举132

人工智能技术，赋能冷、热能源系统智慧、高效控制

■ 数据驱动、基于模型、人工智能算法、预测/前馈式控制、多类型数据交叉分析

■ 原理驱动、基于规则、闭环反馈式控制、单设定值控制

物联智控领先优势

优化+AI算法相结合

● 优化算法  ● AI算法

1    AHU送风温度重设

2    按需供新风

3    空调预冷控制

4    空调余冷控制

5    末端与冷源联动控制

6    冷冻泵压差重设

7    冷机供水温度重设

8    空调预热控制

9    空调余热控制

10   末端与热源联动控制

11   热水泵温差重设

12   热水供水温度重设

13   过渡季温度控制

14   室内温度重设

15   冷源系统预冷控制

16   冷机台数先进控制

17   冷却泵温差重设

18   冷却塔台数控制

19   冷却塔出水温度重设

物联智控领先优势

深度学习，高效节能

■ 20+种算法集成；

■ AI 能力结合；

■ 面向整体空调系统(水侧+风测)；

■ 基于物理规律进行系统建模；

■ 专业全面的冷机性能预测；

■ 动态辨识与修正算法；

■ 风水联动；

■  自适应PID；

■ MPC预测算法结合。

陪伴服务，持续节能

■ 3人陪伴运维团队，7*24小时；

■ 远程技术中心运维团队，对项目软件及后台 问题进行支持；

■ 运维团队工作内容 能耗能效跟踪与节能有关的调配支持用户数据拉取及软件使用协助节能复盘报告等；

■ 数据保密协议。

IoT（物联网）硬件架构

IoT（物联网）硬件架构通过感知 - 传输 - 计算 - 应用的全链条、 多层次的协同设计，实现了从数据采集到智能决策的全流程覆盖，为 工业互联网、智慧工厂、智慧校园等场景提供了高效、可靠且安全的解决方案。

末端节点层面，架构以感知层为核心，集成传感器、执 行器和智能终端设备，负责环境数据的实时采集（温湿 度、光照强度）和设备控制（开关、电机调节）。

通信层（LoRa、4G），实现数据的高效传输，确保低 延迟、高可靠性的网络连接。

边缘计算节点（智慧网关），硬件还承担了数据预处理 和本地化分析的任务，减少云端负担并提升响应速度。

优设计、高标准

一流的选材及加工工艺，框架结构 机械强度高，母排采用99.9%含铜 量优质铜。

单元化、高可靠

柜体设计采用标准化、单元化设 计，强电与弱电单元隔离分布，高 绝缘防护等级，安全可靠。

多样化、高灵活

针对暖通空调系统进行产品分类； 集合配电、控制、计量、采集、数 据互联、人机交互等功能。

智能控制柜

末端感知层硬件支撑

高可靠性与稳定性

抗干扰电路和冗余电源设 计，可在高温、潮湿、电 磁干扰等恶劣环境中稳定 运行；

高精度与快速响应

如温度传感器精度可达 ±0.1℃,压力传感器响应 时间低至1ms；

模块化硬件架构

集 成 R S 4 8 5 、 以 太 网 、 PROFIBUS、EtherCAT等通信 接口，支持与HMI、SCADA系 统及智能传感器无缝对接。

软启动功能

减少电机启动时的电流冲击， 延长设备寿命。

高效节能

通过优化电机运行频率，  可降低能耗20%~60%，特 别适用于风机、水泵等变 负载场景；

微米级控制精度

采用高分辨率编码器与闭环反 馈技术，结合精密减速机构，  可实现阀门开度调节精度高达 ±0.1%