AI赋能楼宇自控:海林如何用“智慧大脑”重塑建筑节能未来?
#01「 当建筑学会"思考",能耗也能被"驯服" 」
“清晨7点,在未来智慧园区内,AI系统已悄然完成新一轮运算:它提前预判了当日30℃的高温,联动末端设备调整送风量,动态优化冷站机组负荷,并基于历史数据为会议室匹配最优化的温度曲线。”这座建筑的"智慧大脑"——海林EBA能源楼控系统,正在用数据驱动的决策,替代传统人工经验,运用AI算法,让能耗管理从"被动响应"走向"主动进化"。
传统楼宇自控系统(BA)依赖人工经验与固定算法,难以应对复杂的能耗动态变化,而AI技术的引入为这一难题提供了全新解法:
感知系统:通过传感器网络实时监测温度、湿度、光线、空气质量、设备状态等数据。
数据处理:利用边缘计算或云端平台整合多源数据,形成建筑的“数字孪生”。
AI决策:机器学习算法分析历史与实时数据,预测能耗趋势,并自动调整空调、照明、通风等系统运行参数。
反馈优化:持续学习用户习惯与环境变化,迭代优化能耗策略。
但当前AI技术在实际应用中的推行面临多重挑战,尤其在项目应用门槛高、成本高昂;对高精度、边缘设备需求高;AI建模需要完整的运行数据,调试周期长等。
#02「 海林AI的破局之道:
四大技术引擎驱动建筑节能」
1. 协同进化机制:打破设备"信息孤岛"
通过冷冻站群、末端设备、环境感知单元的多维协同,海林AI构建了建筑设备的"群体智能网络":冷冻站实时感知冷量需求,动态调整主机运行频率;末端温控器基于人的使用习惯、环境因素自动调节风阀开度;传感器实时上传温湿度数据,AI同步优化全局策略,最优节能率可达到25%。
2. 专家模型+强化学习:无需建模的"暖通大脑"
传统AI需要复杂的物理建模,而海林创新采用专家模型驱动强化学习:内置300+HVAC设备特征参数库;融合20年暖通专家经验形成的控制规则库;强化学习引擎自动探索最优策略,无需人工设定数学模型;可以规避建模偏差风险,大大提升了复杂场景适应性。
3. 数据需求降低80%:小样本驱动大节能
传统深度学习需百万级数据训练,而海林AI算法通过:机理模型划定数据边界,减少无效数据干扰;迁移学习复用通用模型参数;知识图谱自动补全缺失数据字段。中小型建筑也能享受AI节能,项目落地周期可缩短至1周。
4. 300+HVAC特征参数库:设备控制的"基因图谱"
海林AI算法内核预置行业最全设备特征库:覆盖90%主流品牌风机、阀门、冷机运行参数;动态解析设备性能曲线与能耗特性;自动匹配最佳控制策略。
#03「 海林的AI技术已在多个场景中成功应用」
商业建筑节能优化:
济南润华皇冠假日酒店项目中,系统整合水、电、气等能耗数据,AI动态调整空调、新风、冷热源系统运行策略,实现节能降耗,综合节能率达到30%。
海淀大悦城能源楼控智能平台,采用AI驱动的楼宇自控系统、环境监测系统及末端联网集控系统,实现数据打通,协同运行,通过分区管理与AI分时调控,综合节能率达25.6%。
办公楼、医院智慧管理项目:
在中国信息通信研究院科研楼和3G楼节能改造项目中,海林AI算法的引入,使冷热源能效比(COP)提升30%;过渡季节空调能耗降低25%;设备故障预警准确率达92%等。
在锡林郭勒盟蒙医医院科研楼、实验室项目中海林EBA能源楼控系统,引入AI算法,集成高精度温湿度传感器和执行器,实时监测室内温湿度,实现了对室内环境的恒温恒湿控制,并配合PID控制算法实现快速响应。
#04「 技术底座:国产化与开放生态的双重优势」
海林系统的核心竞争力不仅在于AI算法,更源于其全栈自主的技术架构:
硬件国产化:搭载鸿蒙操作系统的DDC控制器,采用国产芯片与国密算法加密,保障信息安全。
平台开放性:支持Modbus、BACnet等主流协议,可无缝接入第三方设备,构建跨品牌智能生态。
数据融合能力:HAI智慧物联平台整合能耗监测、设备控制与能效分析,实现“感知-决策-执行”闭环管理。海林自控不仅聚焦AI驱动的建筑节能技术,还构建了覆盖全场景的AI节能工具链与大语言模型运维平台,形成从能源优化到智能运维的闭环解决方案,助力建筑实现“感知-决策-执行”的智慧化升级。
EBA与DeepSeek的深度合作,优化了调试策略,其低成本运行、超低的接口费用给我们也带来了新的可能。另外,通过数据反馈与策略优化的双向赋能;AI自动丰富DDC逻辑模板库,拓宽工程师逻辑设计维度;优化PID等参数设定机制,降低设备控制偏差并缩小技术差异影响。
而海林自控即将面世的组态编程4寸屏和HAI平台3D模型编辑工具,更将复杂的控制逻辑转化为可视化积木拼搭,让楼宇智慧化真正实现"零门槛"进化。
站在2025年的门槛,海林自控以"算法+硬件+平台"的三维创新矩阵,重新定义建筑生命体。当每栋建筑都拥有自主学习、自主优化的智慧基因,我们迎来的不仅是能耗曲线的持续下探,更是一个城市级智慧能源网络的新纪元。