浅谈智慧建筑（九）

本文针对我们实施的某个项目做一个简单的阶段性回顾和总结。

这里，我们以中央空调的节能为例说明算法和大数据在智慧建筑方面的实现方法。

集中空调系统各单元部件不仅存在严重的非线性、时滞性和非稳定性，而且各单元部件之间具有很强的动态耦合特性，真聂思的空调系统模型，包括空气水表面式换热器（AHU）、制冷机组、冷却塔输配管网及动力设备（水泵和风机）和空调区域状态空间等模型。其主要目的是对整个系统的运行状况进行仿真分析，并为系统的优化节能运行控制提供依据。

a)设备模型：即从部件的内部特征入手，根据对空调部件的特性来分析其物理联系，找出能够反映设备内部物理特性的关系，用数学公式表示出来。

b)运行控制模型：其模型的建立是用数学关系式表示出能反映真实系统运行特性的关系，用来模拟实际系统的运行。

c)系统整体优化模型：通过分析各耗能设备并建立数学模型，利用优化控制算法，模拟并分析空调系统能耗。其基本思想是从中央空调系统整体层面或是局部考虑，在满足人体热舒适性要求的前提下，以系统能耗最低作为优化目标来明确约束条件，通过对各区域的风量、水泵转速等进行恰到好处的调节，协调好各设备之间的相互关系，并将最适合的控制算法引入到空调系统控制中，让空调系统工作在最优工况，同时，其能耗或运行费用达到最低值。

1). 建立中央空调的系统模型

2). 对能耗情况进行离线仿真

3). 加入优化算法对能耗情况进行优化，实现节能率18%~20%

4). 完成现场通讯，收取实时数据。

5). 大数据实施预测和先控对能耗再寻优，再节能10~15%

“智能模型预测”是在指定时间内使用数字最优化程序来确定控制信号，通过最优化的能耗准则函数来实现参考轨迹与输入输出约束预测控制的目的，使系统的输出变量沿着一条事先规定的曲线逐渐到达最优值，从而达到系统节能的目的。

6). 更灵活友好的用户界面，实现网络端到移动端的快捷访问

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