供热通风系统智能化控制策略分析

一、引言

传统供热通风系统依赖人工启停与固定参数运行，存在能耗强度高（单位面积能耗超 35kWh/(m² ・年)）、调控响应慢（温度偏差超 ±2^∘C ）、能源浪费严重（如过度供热、新风量不合理）等问题，难以适配绿色建筑对 “低能耗、高舒适” 的需求。随着 “双碳”目标推进，建筑领域节能要求提升（新建建筑节能率 275% ），供热通风系统智能化控制已成为降低建筑能耗、提升运行效率的关键路径。

当前，部分系统存在智能化技术适配性差（如传感器精度不足）、控制策略与实际工况脱节（如未考虑人员流动）等问题。深入研究供热通风系统智能化控制策略，对降低系统能耗（目标减少 20%-30%^⋅ ）、保障室内舒适（PMV 值 - 0.5-0.5）具有重要意义，也是建筑环境与能源应用领域的核心研究方向。

二、供热通风系统现存问题与智能化控制目标

2.1 现存核心问题

系统运行面临三方面瓶颈：一是负荷匹配失衡，供热机组、风机等设备选型偏大（“大马拉小车”），负载率长期低于 35% ，能效比下降 25%-35% ；二是调控粗放，采用定频运行（如风机满负荷运转）、固定供热量（未随室外温度调整），无效能耗占比超 18% ；三是协同不足，供热与通风系统独立控制（如供热升温与新风降温冲突），导致能源浪费与舒适度下降。

2.2 核心控制目标

智能化控制需围绕三方面目标：一是能效提升，系统 COP 提升至 3.8 以上，单位面积能耗降至 25kWh/(m² ・年) 以下；二是精准调控，室内温度控制偏差 ≤±0.8^∘C ，CO₂ ₂浓度≤1000ppm，满足舒适需求；三是响应高效，负荷波动时调控响应时间 ≤30s ，避免参数大幅波动。

三、供热通风系统核心智能化控制策略

3.1 负荷预测与预判控制

提前适配工况需求：一是多因素负荷预测，采用机器学习算法（如 LSTM、随机森林），结合室外气象数据（温度、湿度、风速）、室内人员密度、建筑热惯性，预测短期供热通风负荷（1-24 小时预测精度 292% ）；二是预判式调控，根据负荷预测结果提前调整设备运行状态（如室外温度骤降前 1 小时提升供热机组出力），避免负荷突变导致的调控滞后；三是动态修正，实时采集系统运行数据（如供回水温度、风机转速），每 15 分钟修正预测模型，提升预测准确性（误差 55% ）。

3.2 动态参数调节控制

实现精准能耗优化：一是供热参数动态调整，通过温度传感器实时监测室内外温度，采用 PID 优化算法动态调整供回水温度（室外温度每降 1^∘C ，供水温度提升0.8–1.2^∘C ）、供热机组出力，避免过度供热（能耗降低 20%-25% ）；二是通风参数智能调节，基于 CO₂ ₂浓度传感器与空气质量传感器，动态调整新风量（人员密集时新风比提升至 25%-30% ，空置时降至 8%-12% ）、风机转速（变频器调速范围 20%-100% ），新风能耗降低 30%-35% ；三是末端设备精准控制，对散热器、风口采用分区控制，通过电动调节阀、变频风机，按区域负荷差异调整供热量与风量（如办公区与走廊分区调控），舒适度提升 15%-20% 。

3.3 多系统协同控制

提升整体运行效率：一是供热与通风协同，当室内温度过高且 CO₂ 浓度超标时，优先通过增大新风量降温（替代部分制冷能耗），减少供热机组启停频率（能耗降低15%-20% ）；二是设备联动控制，供热机组与循环水泵、风机联动（如机组出力提升时同步增加水泵转速），避免 “大机小泵”“小机大泵”（输送能耗降低 25%-30% ）；三是与建筑其他系统协同，接入建筑设备管理系统（BMS），与照明、空调系统联动（如下班时段同步降低供热通风负荷），实现建筑整体能耗优化。

四、供热通风系统智能化控制实施要点

4.1 感知层与硬件配置

夯实控制基础：一是传感器选型，选用高精度温度传感器（误差 ≤±0.2^∘C ）、 CO₂ 传感器（精度 ≤±50ppm) ）、流量传感器（误差 ≤±2%) ，部署密度满足分区控制需求（每50-80m²1 个温度传感器）；二是执行器配置，采用电动调节阀（调节精度 ≤±3% ）、变频风机（调速范围 ）、变频水泵，确保调控动作精准；三是通信网络搭建，采用工业以太网（如 Profinet）、LoRa 等技术，实现传感器、执行器与控制器数据交互（延迟≤50ms），数据传输可靠性 299.9% 。

4.2 控制算法与软件开发

提升控制精度：一是算法选型与优化，基础控制采用模糊 PID、自适应 PID（超调量 ≤5%) ），复杂场景（如多区域协同）采用模型预测控制（MPC），确保调控精度；二是软件功能开发，控制软件需包含负荷预测、参数调节、故障诊断、数据监测模块，支持远程参数配置与历史数据查询（存储时间≥3 个月）；三是人机交互设计，开发简洁操作界面，实时显示系统运行状态（温度、能耗、设备状态），故障时自动弹窗告警（响应时间≤1s）。

4.3 调试与运维优化

保障控制效果：一是分阶段调试，先进行硬件调试（传感器校准、执行器动作测试），再进行软件调试（算法参数优化、负荷预测验证），最后系统联调（协同控制功能测试），调试合格标准为温度偏差 ≤±0.8°C 、能耗降低 20% ；二是定期运维，每季度校准传感器（误差超 ±0.5^∘( 时修正），每半年清洗风机、换热器（提升换热效率 10%-15% ），每年更新负荷预测模型（融入历史数据）；三是人员培训，对运维人员开展智能化系统操作培训（如算法参数调整、故障排查），确保正确使用控制功能。

五、结论

供热通风系统智能化控制需通过负荷预测、动态调节、多系统协同，解决传统系统能耗高、调控粗的问题，核心在于平衡能效与舒适、技术适配与实际工况。当前需进一步突破复杂建筑负荷预测精度、多系统协同控制稳定性等技术瓶颈。

未来，需推动智能化控制与新兴技术融合（如数字孪生模拟系统运行、AI 算法自优化参数），完善行业标准（如传感器精度要求、控制算法测试规范），加强供热通风系统与绿色建筑协同设计，为建筑领域 “双碳” 目标达成提供支撑，助力实现建筑能源高效利用与室内环境优化。

参考文献

[1] 郭水平. 智能化供热与通风空调系统的能效优化策略[C]//2025 工程技术应用与管理交流会论文集. 2025:1-3.

[2] 武文捷. 内模串级控制在供热系统水力平衡调节中的应用研究[D]. 河北建筑工程学院,2024.

[3] 蔡阳. 基于自适应模糊PID 的固体电蓄热供热控制系统研究[D]. 河北建筑工程学院,2024.