楼宇自控系统深度融入节能减碳,成建筑绿色转型重要支撑

当“碳中和”“碳达峰”成为全球共识,建筑行业作为能源消耗和碳排放的“大户”,其转型迫在眉睫。据统计,我国建筑全过程能耗占全国能源消费总量超50%,碳排放占比超40%,传统粗放式的能源管理模式已难以为继。楼宇自控系统凭借对建筑设备的实时监测、智能调控与协同管理能力,深度嵌入节能减碳全流程,为建筑绿色转型提供了坚实的技术支撑和实践路径。

走进北京大兴国际机场,航站楼内的空调、照明、通风等设备并非“各自为政”。楼宇自控系统通过分布在各处的温湿度、光照、二氧化碳浓度传感器,实时采集环境数据。当清晨阳光洒入时,系统自动调暗照明设备,最大化利用自然光;候机区人潮涌动时,根据二氧化碳浓度数据,精准调节新风量,既保障空气品质,又避免能源浪费。这套系统让大兴机场每年节省电量超3000万度,相当于减少碳排放2.4万吨,直观展现了楼宇自控系统在大型公共建筑节能减碳中的强大效能。

一、多维度精准调控,深挖节能潜力

楼宇自控系统对建筑能耗的精细化管理,体现在对空调、照明、给排水等多个系统的精准调控上。在空调系统管理中,上海某超高层写字楼的楼宇自控系统,通过分析历史温度数据、天气预报以及实时的室内人员密度,预测不同时段的冷负荷需求。夏季午后,系统预判到西晒区域温度上升,提前启动预冷模式,并根据室内温度变化动态调整制冷量和送风角度,相比传统控制方式,空调能耗降低32%。同时,系统还能联动外遮阳系统,在阳光强烈时自动调节百叶角度,减少太阳辐射热,进一步降低空调运行负荷。

照明系统的智能化控制同样成效显著。深圳某商业综合体利用楼宇自控系统,结合光照传感器和人体感应装置,实现照明的自动开关与亮度调节。白天,办公区域根据自然光照强度自动调暗或关闭灯光;下班后,除必要的安防照明外,其余灯光自动熄灭。针对商场内不同功能区域,系统设置差异化的照明策略:服装区采用柔和暖光营造氛围,餐饮区根据营业时间和客流量动态调节亮度。改造后,该综合体照明能耗降低38%,节能效果显著。

给排水系统的节能也不容忽视。某大型酒店的楼宇自控系统,通过监测用水流量和压力数据,自动调节水泵运行状态。在用水低谷时段,系统降低水泵转速,减少电能消耗;当检测到管道漏水导致流量异常时,立即发出警报并关闭阀门,避免水资源浪费。通过对给排水系统的智能管控,该酒店年用水量减少15%,节水节能双管齐下。

二、设备协同管理,提升能源利用效率

楼宇自控系统不仅能实现单个设备的精准调控,更能通过多设备的协同联动,进一步提升能源利用效率。在某工业园区,楼宇自控系统将生产设备、空压机、制冷机组等进行统一管理。当生产线启动时,系统同步开启配套的冷却系统、通风设备,并根据生产负荷合理分配电力资源;生产结束后,非必要设备按顺序延迟关闭,避免集中停机造成的电力冲击。通过设备间的协同优化,园区整体能耗降低25%,设备运行效率提高18%。

在建筑能源分配方面,楼宇自控系统同样发挥重要作用。某城市地标建筑利用系统构建能源管理模型,根据不同区域的功能和使用时间,动态分配能源。办公区域在工作时间优先保障电力供应,夜间则降低非必要设备能耗;裙楼商业区在营业高峰时段加强空调和照明供给,闭店后自动切换到节能模式。这种精细化的能源分配策略,使建筑整体能耗降低22%,能源利用效率大幅提升。

三、数据驱动决策,优化节能策略

楼宇自控系统采集的海量运行数据,经过分析处理后,能为节能决策提供科学依据。某医院通过系统对医疗设备、空调、照明等能耗数据进行统计分析,发现手术室净化空调系统在非手术时段仍保持高负荷运行,存在能源浪费。基于此,医院调整运行策略,在手术室无手术安排时降低空调运行功率,年节省电费超80万元。此外,系统生成的能耗报表和趋势分析图,还能帮助管理者预测能源消耗趋势,提前制定节能计划。

在设备维护方面,楼宇自控系统的数据分析功能也发挥着重要作用。通过对设备运行参数的长期监测和分析,系统可以预测设备故障,提前安排维护。某写字楼的电梯系统,通过分析曳引机的振动、温度等数据,预判轴承磨损隐患,并及时更换零件,避免了因突发故障导致的停运和额外能耗。这种基于数据的预测性维护模式,使设备故障率下降40%,平均维修成本降低35%,同时保障了设备的高效运行。

四、多场景应用,加速建筑绿色转型

(一)公共建筑:树立节能标杆

在大型公共建筑领域,楼宇自控系统成为节能减碳的关键。国家速滑馆“冰丝带”采用楼宇自控系统,对制冰系统、空调系统、照明系统等进行智能化管理。在制冰过程中,系统根据冰面温度和环境湿度,精准调节制冷设备运行参数,确保冰面质量的同时降低能耗;场馆内的照明系统根据赛事需求和观众数量自动调节亮度,实现节能与观赛体验的平衡。“冰丝带”每年可节省电量约200万度,成为公共建筑绿色转型的典范。

(二)商业综合体:实现降本增效

商业综合体通过楼宇自控系统,在节能减碳的同时提升经济效益。某知名购物中心利用系统对空调、照明、电梯等设备进行统一管理,根据客流量变化自动调节设备运行状态。在周末和节假日客流高峰时段,提前启动空调预冷模式,增加电梯运行频次;夜间闭店后,自动关闭非必要设备。改造后,该购物中心年能耗降低28%,节省运营成本超500万元,同时良好的购物环境吸引更多顾客,实现社会效益和经济效益双赢。

(三)工业厂房:推动绿色制造

在工业领域,楼宇自控系统助力企业实现绿色制造。某汽车制造工厂将生产线设备、供电系统、制冷系统等接入楼宇自控系统,根据生产计划自动调度设备启停,避免设备空转。通过对高能耗设备的实时监测和优化,工厂单位产品能耗降低20%,生产效率提升15%。同时,系统还能监测生产过程中的碳排放数据,为企业制定碳减排方案提供支持,推动企业向低碳化、绿色化转型。

展望未来,随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,楼宇自控系统将与建筑节能减碳实现更深度融合。与数字孪生技术结合,可在虚拟空间模拟建筑运行,优化节能策略;借助人工智能算法,系统将具备更强的自主学习和决策能力,实现更精准的能耗调控。在政策支持和技术创新的双重驱动下,楼宇自控系统将在建筑绿色转型中发挥更大作用,为实现“双碳”目标贡献重要力量。

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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