深度探索建筑節能改造/能耗管理
中央空調節能解決方案領導者
全國咨詢熱線020-37977499
在“雙碳”目標下，建筑節能已成為行業共識。數據顯示，我國建筑運行能耗占全社會總能耗的22%以上，其中暖通系統（供暖、通風、空調）貢獻了近40%。但傳統暖通系統常因“調控滯后”“設備空轉”等問題，導致能耗居高不下——比如商場非營業時段空調空轉、辦公樓夜間地暖過度加熱等場景，每年造成數以千億計的能源浪費。
暖通節能系統的核心，在于通過智能化技術實現“按需供能”。而萬林科技作為智慧建筑領域的領軍企業，其推出的暖通自控系統，正以“精準感知-智能決策-動態調控”的閉環邏輯，為建筑節能提供了可落地的解決方案。本文將從技術原理、核心優勢到落地價值，拆解萬林科技的暖通自控方案。
要理解萬林科技的方案，首先需明確傳統暖通的短板：
但傳統的暖通系統卻只能通過人為的設定一一二的溫度閾值（如冬季的地暖就維持在20℃左右，夏季的空調就維持在26℃左右）去應對這其中的千差萬別，然而隨著建筑的日益精細化、人工的依賴性越來越大，也越來越明顯了其中的許多不合理之處，如：不同的建筑內的不同區域（如會議室、走廊、倉庫等）以及不同時段（如工作日/周末、早/晚高峰等）的熱負荷的差異都極大地使得傳統的暖通系統的可控性、可調控性等都降低了。如同通過空調的“一刀切”式的調節，會議室上午10點的熱度可迅速升溫，而一旦會議結束人空無一人的時候，又需迅速的將室內的熱度調至低溫，但是人工的調控又總是難以實時的感知到這一動態的變化，只能“一刀切”地調控，從而造成了大量的能源的浪費。
冷熱源主機（鍋爐、熱泵）、末端設備（風機盤管、新風機組）、水系統（水泵、閥門）是暖通的三大核心模塊。傳統系統中，這些設備各自獨立運行——主機僅按固定功率供能，末端僅按溫度開關，水系統僅靠人工調節閥門開度。設備間缺乏聯動，常出現“主機滿負荷運行但末端不熱”“水泵空轉耗電”等問題。
但傳統的節能優化卻大多通過對月度、季度的能耗報表的人工統計才能初步實現，對其所能帶來的實時的動態的優化卻一竿子打翻一船人，完全失去了對其最為重要的實時的動態的優化的作用。但如冬夜無人時系統就未能實現對地暖的自動降低功率，只等著員工的“室內過熱”的反饋后再去調節，如此就使得能耗的浪費就已經發生了。
針對上述痛點，萬林科技的暖通自控系統以“數據驅動+智能決策”為核心，構建了“感知-分析-調控-優化”的全鏈路節能體系，其技術方案可總結為三大模塊：
萬林科技的系統通過部署高精度傳感器網絡，實現對建筑內“人-設備-環境”的全方位感知：
環境感知：在每個溫濕度監測點（如辦公室、走廊、機房）安裝±0.5℃精度的的溫度傳感器、±3%誤差的濕度傳感器，實時采集溫度、濕度、CO?濃度等數據；
設備感知：在主機、水泵、風機等關鍵設備上安裝電流、振動、運行狀態傳感器，監測設備負載、能耗及異常狀態（如過濾器堵塞、電機過載）；
行為感知：通過對紅外的傳感和門磁的實時感知對區域的人流的密度（如會議室是否有人、走廊是否空置等）以及與企業的OA系統對接獲取的辦公的時間表（如早9點-晚6點為高負荷的時段）等綜合的先期預判用熱/用冷的需求。
借助物聯網的實時數據的持續的上傳至云端，對建筑的各個部位的各個指標的實時的采集形成了建筑的“數字孿生模型”，為其后續的各類的數據的分析提供了堅實的基礎。
萬林科技的暖通自控系統搭載自主研發的“暖通節能決策引擎”，基于歷史能耗數據、氣象參數（如當日溫度、濕度）、用戶行為模式（如企業考勤）等多維度信息，通過機器學習算法動態計算最優調控策略：
區域差異化控制：根據不同區域的熱負荷需求（如會議室需快速升溫、倉庫需穩定低溫），自動調整末端設備（風機盤管、新風機組）的運行模式（如變頻調速、水量調節）；
設備協同聯動：主機根據末端需求動態調整功率（如夜間低負荷時降低鍋爐燃燒功率），水泵根據水壓需求自動調節轉速（避免“大馬拉小車”），閥門根據流量需求精細調節開度（減少水系統能量損失）；
異常預警與優化：通過AI算法識別設備異常（如過濾器堵塞導致風機能耗激增），并推送維護提醒；同時，基于歷史數據預測未來72小時的熱負荷需求，提前調整系統運行參數（如冬季提前1小時啟動地暖預熱）。
萬林科技的暖通自控系統整合了多種自動化控制技術，保障決策的高效執行：
PID控制：針對電動閥、水泵等執行設備，通過比例-積分-微分算法實現開度/轉速的精準調節（誤差≤1%）；
模糊控制：但當夏日的暴雨使新風的含濕量驟增時，我們的系統就通過對“如果-那么”的精細的規則的動態調整對新風的量與對室內的除濕的模式都作出相應的調整；
人機交互（HMI）：提供手機APP、PC端管理平臺，管理員可實時查看各區域能耗、設備狀態，手動干預調控策略（如臨時調整會議室溫度）。
暖通自動化控制技術是萬林科技方案的核心支撐，其本質是通過算法將“數據”轉化為“可執行的指令”，實現從“被動響應”到“主動預判”的升級。
以某制造業廠房的暖通系統為例：傳統模式下，冬季主機全天滿負荷運行，但實際白天車間人員較少時，地暖溫度過高導致能耗浪費；引入萬林系統后，傳感器網絡采集到車間人流數據后，決策引擎判斷“上午10點-下午3點為低負荷時段”，自動降低主機功率并調低地暖溫度（從30℃降至28℃）；下午3點后人流增加，系統再逐步升溫至30℃。這一過程中，暖通自動化控制技術通過實時數據處理與策略優化，將節能效率提升了
