智能建筑暖通空调系统的节能和优化探究

引言

随着全球能源危机加剧与双碳目标的推进，建筑行业节能减排成为关键议题。暖通空调系统作为建筑能耗的大户，其能耗占比可达建筑总能耗的 40%-60% ，尤其在智能建筑中，因设备运行复杂度与用户舒适度要求更高，能耗问题更为突出。智能建筑以信息技术为支撑，追求高效、舒适、节能的建筑环境，而暖通空调系统的节能优化是实现这一目标的核心环节。

一、智能建筑暖通空调系统节能技术应用

1.1 智能控制技术

智能控制技术依托物联网、大数据与人工智能算法，实现暖通空调系统的精准调控。在数据采集端，温湿度、 CO₂ 浓度、PM2.5 等传感器组成的监测网络，实时获取室内环境参数。以某智慧写字楼为例，通过部署500 余个传感器，系统可每分钟采集 10 万余条数据，精准捕捉人员密度、光照强度等变量。在控制层面，基于机器学习的预测性控制算法，能根据天气预报、历史能耗数据，提前优化冷水机组、风机的运行参数。当预测到次日高温时，系统自动调整空调预冷时间，使制冷效率提升 15% 。

1.2 可再生能源利用技术

地源热泵技术凭借稳定的能效比成为节能核心。其通过地下埋管换热器，利用浅层地热资源实现冬季供热、夏季制冷。如某生态住宅项目，采用垂直式地埋管系统，土壤换热效率达 50W/m ，相比传统空调系统节能 35% 。太阳能技术则以光热 - 光伏协同应用为趋势，太阳能集热器产生的热水可直接用于供暖或驱动吸收式制冷机。某高校图书馆将光伏板与建筑幕墙结合，年发电量达12 万 kWh ，满足 20% 的空调能耗需求。

1.3 余热回收技术

排风余热回收是应用最广的技术之一。转轮式热回收器通过蓄热介质，在排风与新风间传递热量，效率可达 70%80% 。某医院手术室改造项目中，安装板式热回收器后，每年节约供热能耗30 万 kWh。设备余热回收则聚焦数据中心、制冷机房等高耗能场景。如某云计算中心将服务器废热回收用于预热生活用水，年回收热量相当于 200 吨标准煤。工业余热接入建筑暖通系统也取得突破，某工业园区利用热电厂余热供暖，覆盖面积达50 万㎡，减少燃气锅炉使用量 60% 。

二、智能建筑暖通空调系统节能优化面临的问题

2.1 技术层面问题

智能控制算法的局限性显著。传统 PID 控制难以应对复杂工况，机器学习模型存在过拟合风险，某智能建筑因算法误判导致空调频繁启停，能耗反而增加 8% 。可再生能源系统稳定性不足，地源热泵长期运行后土壤热失衡问题突出，部分项目 3 年后换热效率下降 15% ；太阳能受天气影响大，储能技术成本高，导致能源供给波动。余热回收面临适配难题，工业余热与建筑需求的参数不匹配，需增加多级换热装置，降低系统能效。

2.2 经济成本问题

节能技术的初期投资高昂。地源热泵系统单位面积建设成本达 400-600 元，是传统空调的2-3 倍；智能控制系统单栋建筑改造费用超百万元。运行成本同样居高不下，储能电池每 5-8 年需更换，单次费用占系统投资的 30% 。投资回报周期长，据统计，可再生能源项目平均回收期达8-12 年，远超建筑租赁周期，企业积极性不足。

2.3 管理与运维问题

专业人才缺口严重制约系统效能。调查显示， 70% 的运维人员缺乏智能控制与可再生能源系统知识，某商场因误操作导致地源热泵机组损坏，维修成本超20 万元。管理

制度滞后，多数建筑未建立能耗动态监测与优化机制，设备故障后才被动维修。系统兼容性差，不同品牌的智能设备难以实现数据互通，形成信息孤岛，某智慧城市项目因协议不兼容，导致 30% 的节能功能无法启用。

三、智能建筑暖通空调系统节能优化策略

3.1 技术创新与升级

一是开发强化学习和数字孪生智能控制平台，在虚拟空间优化控制参数。比如某研究团队采用数字孪生建模模拟建筑能耗，控制精度提高 30‰ 。主要是利用虚拟建筑能耗模型和实体建筑暖通空调系统 1:1 映射，实时同步运行参数，并应用强化学习算法对系统控制的空调开停时机和水泵转速等参数进行实时自适应优化。二是解决可再生能源瓶颈问题，开发复合地埋管地源热泵系统，结合地下水回灌技术，缓解地下水土壤热失衡问题；广泛应用相变储能材料，减少储能成本 40% 。复合地埋管地源热泵系统就是采用传统的地埋管地源热泵结合地下水换热系统，根据土壤温度场变化实时调整地下水换热量，有效解决了长期使用造成的土壤高温失衡的缺陷。三是自适应换热装置，应用温度、压力、流量传感器和智能调节阀，实现当工业余热参数发生变化时，换热装置自动10s 调整换热效率，输出热量满足建筑供暖或制冷等需求。

3.2 成本控制与政策支持

实施合同能源管理（EMC）模式，由节能服务公司先行支付，通过节能效益分享回收成本。某酒店经过EMC 改造后能耗降低 35% ，在双方 5 年的分成期内不需酒店另付任何费用。在实施 EMC 模式下，节能服务公司对项目从项目前期设计、设备采购到安装调试再到设备的运营管理都采取专业化的节能技术和节能管理措施，从而实现能耗的节约。酒店以节省的能耗费用来支付服务费用，不受任何前期资金压力，完成现有设施设备的升级和节能增效。政府可以通过财政补贴的方式降低企业使用可再生能源技术成本，吸引并提升企业实施再生资源技术参与应用积极性。构建节能设备认证体系，规范节能设备市场秩序，降低企业设备选型风险。

3.3 强化管理与运维

打造云、边、端三级运维体系，基于物联网平台对设备进行实时运行监控，实时生成运维工单。某写字楼使用运维系统后，设备运维紧急处理时间降低至 15 分钟。三层运维架构，末端进行数据采集，采集暖通空调系统各项设备运行数据，边缘系统数据归集处理、分析，云端系统数据分析和综合管理，当云平台监测到设备出现异常运行时，如出现风机振动值超限，则自动研判故障原因，并将运维工单通过系统推送至离设备最近的运维人员手机上，并实时关联故障分析报告以及运维指导。专业的培训，联合高校开办智慧建筑运维课程，培育创新型的人才。构建能耗定额标准，对节能指标实行物业考核制度，某城市执行物业能耗定额标准后，建筑平均能耗降低 12% 。能耗定额标准，根据不同建筑类型、建筑面积、使用功能等建筑特性，确定单位建筑面积能耗标准值。

结语

智能建筑暖通空调系统的节能优化是实现建筑领域碳中和的关键路径。通过智能控制、可再生能源、余热回收等技术的创新应用，结合成本控制与管理强化策略，可有效破解技术、经济、运维难题。未来，随着人工智能、储能技术的突破，暖通空调系统将向自感知、自优化、自协同方向发展，为绿色建筑转型提供核心支撑。

参考文献

[1]李高才.建筑暖通空调系统节能优化设计思路分析[J].中华建设,2024,(10):83-85.

[2]康贺.建筑暖通空调系统节能优化设计分析[J].中国设备工程,2023,(02):132-134.