核心技术 - 中润建能科技(河南)有限公司
在空调系统的运行中，能源与动力工程和自动控制技术的深度应用，极大地提升了空调系统的实用功能和运行效率。这种技术的融合不仅优化了能源利用，更通过智能化管理提升了用户体验。
能源与动力工程在空调系统中的应用主要体现在对能源的高效利用和系统运行的优化上。系统能够根据实际需求调整能源输出，从而实现节能减排的目标，延长了设备的使用寿命。
自动控制技术则为空调系统的智能化管理提供了可能。通过引入传感器和执行器，系统能够实时感知环境变化并自动调整运行参数，从而确保室内温度、湿度等参数的恒定。这不仅提升了用户的舒适度，也降低了人工干预的频率和成本。
通过嵌入式传感器等物联网设备的运用，实现对空调各设备温度、压力等关键指标的精准监测，是基于物联网技术的稳定通信和控制得以实现的重要前提，也是AI空调精细化策略控制技术得以建立和发展的基石
嵌入式传感器作为物联网的重要组成部分，具有体积小、功耗低、集成度高等特点，能够实时采集并传输空调设备的各项运行数据。这些数据经过处理后，可以为AI算法提供丰富的信息输入，从而实现对空调系统的智能控制和优化。
平台级时序大数据处理平台作为现代空调精细化控制策略计算的核心基石，具备集群计算能力，能够毫秒级处理物联网数据，其吞吐能力高达200万笔每秒。这一强大的处理能力为空调精细化控制策略提供了稳定且高效的基础计算环境。
通过集成先进的大数据处理技术，实现了对海量空调运行数据的实时收集、分析和处理。通过深入分析这些数据，平台能够准确识别空调系统的运行模式和潜在问题，从而为精细化控制策略的制定提供有力支持。
通过代码能够实时地调整空调系统的控制策略，包括启停策略、加减机策略以及冷冻水的供水温度和流量设定值等关键参数。这种精细化的管理，使得空调系统能够更加灵活地应对各种环境条件和需求变化，实现高效运行和能源优化。
通过EnergPlus仿真计算，得到空调管路、建筑室内温湿度以及空调能耗的动态曲线，这些动态曲线不仅直观地展示了控制策略对空调系统性能的影响，还为我们提供了优化控制策略的重要依据。
包括模型预测、仿真模拟、神经网络、图像识别、自然语言处理等方式在耗能预测、策略寻优、策略配置、机器人、简单事件、复杂事件、能耗大数据分析、指标评价、模型匹配等方面进行AI算法的应用。
室内外空气交换 CFD+NTH模型
水风系统 CFD+NHT模型
循环水系统 CFD+NTH模型
循环水系统 精控模型
暖通系统 能效分析模型
室内人体 舒适度评测模型
暖通系统 负荷预测模型
暖通系统 负荷优化模型
暖通系统 碳排放预测模型
结合了神经网络和策略寻优技术，从数据中学习并通近复杂的函数关系，在给定的空间中寻找最优策略。
基于模糊逻辑理论，用于处理不确定性和模糊性的系统控制问题，根据模糊规则进行推理。
结合了遗传算法和自动控制理论，用于在搜索空间中寻找最优解，用于解决复杂的控制问题。
通过与环境交互来学习最优策略，它根据环境给予的反馈来不断优化行为策略。
基于贝叶斯统计理论，利用先验知识和观测数据来更新对未知量的估计，并给出相应的置信度。
气候参数与建筑负荷大数据归因分析
分析气候参数(如温度、湿度、风速等)与建筑负荷之间的关系，收集大量的气候和建筑负荷数据，利用统计分析方法找出它们之间的关联性和因果关系，优化建筑设计和能源使用效率。
区域分布式电力负荷大数据预测及调节
收集和分析历史电力负荷数据，预测未来的电力负荷需求。根据预测结果制定相应的调节策略：如调整发电计划、优化电力分配等，以确保电力系统的稳定运行和供需平衡。
空调系统能效大数据分析评测
收集空调系统的运行数据，包括能耗、温度、湿度等参数，利用数据挖掘和机器学习技术对这些数据进行分析，评估空调系统的能效水平，降低能耗和运行成本。
