夏季空調需求激增，大型建筑、工業工廠、數據中心等設備集群場景的“降溫”壓力尤為突出；我國機房綜合能效比長期低位徘徊，常規冷凍機房群控系統積弊重重，導致“節能”愈發困難。炎炎夏日，同時破解“降溫”與“節能”難題實屬不易。

　　針對空調系統高能耗痛點，臺達依托多年行業積累與技術沉淀打造的AI空調群控解決方案，通過數據整理、建模與分析，形成多樣化功能應用，結合大數據實時監控關鍵指標與設備狀態，既保障企業正常生產，又顯著提升管理效率，從根源破解這道“解暑又節能”的難題。

　　三大核心亮點

　　AI分析及預測

　　驅動智能控制

　　全局優化，治標更治本

　　打破局部視角，以整體空調系統（水側+風側）為核心，基于物理規律構建精準模型，實現冷機性能精準預測、動態辨識修正；

　　全鏈服務，能耗優化無死角

　　從能耗監測計量到系統診斷調試，實現24小時x 365天無間斷系統仿真，提供節能優化、能耗監測、系統診斷等全鏈條專業服務。

　　基于數據模型的AI控制算法

　　賦能精準控制

　　圍繞BAS/FMCS設備，采集信號，結合設備特性與多源數據，依托算法內核（專家系統、模式識別等算法），實現設備特性辨識、異常診斷，繼而實現智能控制，驅動設備高效穩定運行。

　　負荷預測精準

　　該算法可實現精準預測，短期（日周級）預測誤差<3%，小時級預測誤差<6%，結合天氣、末端狀態、生產計劃等因子，實現開機組合、蓄冷規劃等超前優化；

　　控制誤差嚴控

　　算法誤差小，通過數據嚴格清洗，將誤差控制在3%以內，避免模型失效或精度不足。

　　從冷源側到負荷端的整體控制策略

　　全場景閉環控制

　　空調末端系統與制冷站聯合運行綜合節能控制由五大環節組成，每個環節均對應各自的節能控制策略，以多元策略覆蓋全場景節能需求。

　　聯合運行控制：空調末端與制冷站聯動，覆蓋負荷預測、溫濕度設定、設備臺數優化等全環節，提升系統能效；

　　分區恒溫恒濕控制：根據季節與負荷變化，優化熱濕處理組合，平衡控制精度與能耗；

　　串級調節與變風量控制：通過中間變量控制減少滯后，結合“最大送風溫差”策略降低風機能耗；

　　多區域冷量平衡控制：智能調節冷量分配，實現管網能量均衡，減少浪費。

　　四、重客戶價值

　　臺達AI空調群控系統秉持“智能替代經驗、數據驅動決策、全局優化局部”理念，節能效果突出：較人工經驗控制提升30%，較常規暖通控制提升10%。并在成本、效率、質量、降碳四大維度帶來顯著價值。

　　當智能算法遇上空調系統，節能不再是難題，臺達AI空調群控解決方案，以科技之力，為管理增添新智慧，重塑空調系統未來。