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智慧楼宇背景下中央空调与自控系统耦合节能的机理挖掘及优化

   日期:2025-12-09     浏览:2743    评论:0    
公共建筑中,中央空调系统能耗占总能耗的40%-50%,其中制冷机房能耗占空调总能耗的70%-80%,是节能管控的核心。当前粗放式节能(如单纯调高温、缩时长)以牺牲舒适性为代价,违背“高效、低碳、舒适”目标。本文提出“系统设计-技术应用-管控运维”全生命周期三维协同框架,而楼宇自控系统(BMS)作为框架核心载体,是实现数据互通、设备协同与智能调控的关键,最终达成能耗与舒适性的平衡。
一、系统选型与设计优化节能基础保障
01 政策与能源禀赋适配
系统设计的首要前提是适配政策导向与区域能源特征,且需同步搭建BMS管控的硬件与数据基础。一方面,需紧扣政策要求选型:如区域限制燃油锅炉时,采用热泵等清洁系统,并预留BACnet/Modbus等BMS通信接口,确保出水温度、COP等核心参数可被BMS实时采集调控;另一方面,结合能源禀赋优化设计:若区域适配地源热泵且有补贴,需纳入BMS负荷模拟功能——依托历史负荷数据库,优化地源热泵孔数与埋管深度,实现政策合规、运维经济与BMS管控的三重适配。
02 建筑功能与系统匹配
系统选型需精准匹配建筑功能,并与BMS场景化管控需求深度绑定。针对不同建筑类型差异化设计:酒店类建筑因全年需热水,选用带冷凝热回收的热泵系统,BMS可实时采集客房热水需求与空调冷负荷,动态调节热回收比例(夏季冷负荷高峰时效率达80%以上);商场类“日间高负荷、夜间低负荷”特征适配冰蓄冷系统,BMS结合峰谷电价(如22:00-6:00低谷)与实时冷负荷,自动优化蓄/释冷策略。同时需严守《公共建筑节能设计标准》(GB50189-2015),如夏热冬暖地区水冷螺杆机COP≥3.7,并通过BMS负荷预测模型验证全负荷区间能效,避免“大马拉小车”,确保系统与BMS协同最优。
二、技术升级与设备优化节能核心支撑
01 变频设备选型
高效设备是节能基础,BMS是激活设备潜力的核心调控中枢,核心落地方向为“设备变频化+BMS闭环控制”。主机层面:变频冷水机组IPLV较定频提升20%以上,BMS通过采集末端温度、冷水量计算实时负荷,下发频率调节指令(如负荷50%时,频率从50Hz降至30Hz),保障低负荷能效;辅机层面:水泵、风机需符合GB19762、GB19761标准(单级清水离心泵能效≥2级,效率≥83%),并接入BMS实现闭环控制——BMS根据冷水供回水温差调水泵转速,根据风量需求调风机频率,杜绝低效设备能耗冗余。
02 节能技术应用
节能技术需结合场景特征,通过BMS智能决策实现“按需启用”。三类典型技术的BMS协同模式:一是过渡季节全新风运行,BMS根据室外温湿度、室内CO₂浓度(传感器采集)与冷负荷,自动控制新风阀开度(如室外20℃、室内CO₂ 800ppm时全开),100%替代机械制冷,降主机负荷30%以上;二是冬季免费供冷,数据机房等全年需冷场景中,BMS监测到室外湿球温度≤12℃且负荷≤30%时,关闭主机、联动冷却塔与板式换热器供冷;三是排风热回收,BMS计算新风与排风焓差,当焓差<5kJ/kg时自动关闭装置,避免风机能耗增加,确保技术经济性。
三、管控模式与运维精细化节能长效保障
01 数据驱动管控
BMS承担“感知-分析-决策-执行”中枢职能,构建精细化管控体系。核心逻辑为“数据采集-模型预测-动态调控”:感知层部署温湿度、CO₂、人员密度等传感器,实时采集环境与负荷数据;分析层通过LSTM等机器学习算法优化负荷预测模型,提前1-3小时预判需求;执行层基于PID闭环控制,动态调节末端风阀/冷水阀开度——如会议室人员≤5人时,风阀开度从80%降至50%,水泵频率从50Hz降至35Hz,实现负荷与供能精准匹配。
02 运维精细化
以BMS为核心搭建运维预警与管控体系,保障节能效果长效释放。三大关键运维场景:一是换热器结垢预警,BMS对比换热器进出口温差与设计值,偏差>10%时自动生成清洗工单(结垢1mm效率降10%-15%);二是管网泄漏管控,通过压力/流量传感器数据差值分析,如某楼层流量增20%且压力降5%时,锁定泄漏区域并报警;三是能耗计量考核,BMS汇总分户数据,生成办公区单位面积能耗、客房人均能耗等报告,引导节能习惯。同时通过BMS分区管控,为办公区(24℃)、机房(22℃)等设置差异化参数,避免“一刀切”。
中央空调节能已从“单设备高效”迭代至“全生命周期协同”,BMS是贯穿始终的核心驱动力。“双碳”目标下,需以BMS为中枢,构建“设计预留基础-技术精准落地-管控运维保障”的三维体系:通过标准化协议打通数据壁垒,靠实时监测与智能算法实现设备协同,用全生命周期数据支撑决策优化,最终实现能耗降低、舒适性提升与低碳运行的统一,为公共建筑能源高效利用提供一体化方案。
文章来源:安迈智慧
 
 
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