近日，由國家建筑節能質量檢驗檢測中心主導的“海信HiBuilding智慧建筑AI數字化平臺節能控制系統”福耀科技大學項目節能率現場檢測順利完成。檢測數據顯示，該校圖書館水機中央空調控制系統節能率達27.6%，行政樓多聯機中央空調控制系統節能率更是高達28.9%，顯示出海信智慧建筑AI節能系統在實際應用中的卓越性能。

    日前，海信集團與福耀科技大學正式簽署戰略合作框架協議，雙方將在人才培養、科技創新、人員交流合作等領域開展深層次合作。作為雙方多年來合作的重要一環，海信網科智慧建筑全面助力福耀科技大學智慧校園建設。

    依托海信智慧建筑“1+N+X”解決方案架構，搭載30種行業領先的AI算法模型，海信網科智慧建筑實現了福耀科技大學87萬平方米建筑面積、2.8萬+設備、12萬+點位的全域智能化管理與特色應用，為大型公共建筑的精細化運營提供了前沿的解決方案與成功案例。

    智能分時分區控制：自適應調節、精準供冷熱

    福耀科技大學行政樓共有5層，冷源為多聯機空調機組。為了滿足行政樓多聯機空調控制系統高效節能運行的需求，海信網科為其配備了基于建筑機理模型的智能分時分區控制算法，通過分析建筑使用時段、區域特征和實時環境數據，動態優化空調運行策略。系統自動識別高峰/低谷時段及不同區域負荷需求，結合自學習用戶習慣，實現精準的按需供冷供熱。此外，系統還采用了自適應調節技術，在保障環境舒適度的同時，節能效果顯著，且能夠隨使用時間持續優化性能，越用越節能。

負荷預測全局尋優：專家經驗，動態節能

    福耀科技大學圖書館采用的是水機中央空調控制系統，人員流動性較大，對暖通系統的動態調節需求度高。為了提高圖書館的舒適度、降低無效耗能，海信網科智慧建筑為其匹配了專家經驗模型+負荷預測的全局尋優模型。

    其中，負荷預測的全局尋優模型以精確的建筑冷負荷預測作為前饋控制的基石，輸入包含氣象數據、實時負荷數據、各類設備運行數據與能耗數據，利用最小二乘法以及LSTM、XGBOOST等機器學習算法構建高精度的設備性能與能耗預測模型。

    在此基礎上，綜合考慮系統運行約束（設備臺數、泵頻、溫差上下限）、設備耦合關系及安全保護機制，采用遺傳算法、粒子群算法等全局尋優方法，以“系統整體能效最優”為目標，迭代計算出各設備的運行臺數、供回水溫度、溫差與頻率設置。

    專家經驗模型提供控制策略邊界、精準提前關機算法、氣溫補償策略以及異常響應與應急處理方案。在指令下發前，系統還會通過邊界校驗、邏輯判斷和故障檢測等多重安全機制保障運行可靠性。此外，系統的在線自學習模塊也會持續采集現場運行數據，動態更新負荷預測與能耗模型參數，進一步提升系統節能效果。

    此次檢測結果，充分驗證了海信網科智慧建筑AI節能控制系統在不同類型暖通系統上的廣泛適用性和卓越有效性。這不僅大幅降低大型建筑能耗節約和運營成本，更意味著每年可觀的碳排放量減少，成為科技創新賦能綠色低碳發展的有力印證。目前，海信網科智慧建筑的AI節能系統早已形成了一套成熟、可復制的解決方案，并賦能于不同類型的公共建筑：

    在海信國際中心，該系統助力辦公園區實現了智慧化和低碳化運營，年節省費用約20余萬；在齊魯醫院（青島） 這類對環境穩定性要求高的特殊場所，海信網科智慧建筑的AI節能系統在保障安全、舒適醫療環境的前提下，同樣實現了顯著的降本增效：齊魯醫院（青島）二期目前在就診人數增加近15%的情況下，受智能體智控的門診公區仍可實現節能率17.5%，月均節省電費6W+。

    未來，隨著海信網科智慧建筑AI節能系統的不斷迭代和推廣應用，必將有更多的公共建筑告別“能耗巨獸”的舊標簽，披上“綠色智慧”的新外衣，共同邁向綠色、低碳、可持續的發展之路。