★智慧城市典型案例展示★
基于标准数据模型的建筑能源流群体智慧管控低碳运营关键技术应用
孙鹏辉 李卫卓 黄晨
太极计算机股份有限公司
中国雄安集团城市发展投资有限公司
雄安清数科技有限公司
一、建设背景
1.行业现状与项目挑战
我国建筑运行阶段能耗与碳排放占比居高不下，是实现“双碳”目标的关键攻坚领域。尤其是大型公共建筑与多功能园区，其能源系统结构复杂、业态多样、用能规律各异，传统以人工经验为主、各子系统孤岛运行的管理模式，普遍面临三大核心痛点：“高能耗、低效运维、信息孤岛”。具体表现为：依赖人工巡检与调节，响应滞后且专业性要求高。各机电系统独立控制，缺乏协同，整体能效低下。海量运行数据沉睡于不同专业系统，难以汇聚分析与驱动优化。
在国家战略与产业升级的双重驱动下，建筑能源系统正经历从“被动保障”到“主动优化”、从“单点节能”到“系统低碳”的深刻转型。本项目所在雄安商务服务中心园区作为雄安新区首批标志性城市建筑群，承担着绿色技术探索与示范的重任，其能源系统的精细化、智能化、低碳化运营，不仅是自身可持续发展的内在需求，更是对行业转型升级的迫切回应。
2.项目意义
当前主流建筑自动化系统（如霍尼韦尔、西门子等品牌）多采用基于总线的分层集中式架构。该技术体系存在固有局限：现场配置与调试复杂、周期漫长。系统扩展与策略更新困难。跨专业数据融合壁垒高，导致超过90%的系统仅实现基本监测功能，无法落地高级节能优化。究其根源，在于传统模式将“信息（IT）”与“物理（机电）”系统简单叠加，智慧集中于中控室，未能下沉至设备现场。
因此，突破传统技术框架，构建一种能够深度融合信息与物理、实现设备末端智能协同的新一代控制系统，成为破解行业困境的必然选择。本项目引入源自清华大学的颠覆性创新成果——群智能技术，正是瞄准这一根本性变革，旨在通过技术范式的重塑，为园区乃至行业提供一条可落地、可复制的高质量低碳运营路径。
二、建设内容
1.总体架构设计
如图1所示，项目采用“云边协同”总体架构，结合群智能分布式计算网络，实现从设备层到平台层的全链路智能化。
图1 总体架构图
在边缘侧，将商服园区内各建筑空间（如办公室、走廊）与能源设备（如冷机、水泵）抽象为标准化基本单元。每个单元内置一个智能计算节点（CPN），形成系统的“神经末梢”。CPN节点具备本地感知、计算与执行控制能力，负责本单元内所有设备的参数采集、能耗计量与实时优化调节。CPN节点之间依据设备管网的物理连接关系或空间拓扑关系，自动组网，形成一个与能源系统同构的、去中心化的网格计算网络，如图2所示。该网络无单一中心节点，支持多路径通信，任一节点故障不影响全网运行，可靠性高。
图2 群智能系统架构图
在云端，智慧能源系统汇聚经边缘预处理的高价值数据，利用大数据与AI算法进行宏观分析、策略学习和跨系统优化指令生成。云平台与边缘网络之间形成“策略下发-数据反馈”的闭环，推动系统能效持续进化。
该架构彻底摆脱传统分层集中控制模式，实现了“去中心化、自组织、自适应”的能源管控新形态，。
2.核心系统
系统由智能硬件控制层与软件平台层共同构成，落地了能源流指挥控制系统（ESSIC系统），其技术内核体现为“四化一体”，如图3所示：
图3 系统平台示意图
能源数据管理本地化：数据在CPN节点侧就近完成采集、清洗、特征提取与初步分析，仅将关键结果和异常事件上传，大幅降低数据传输与云端处理压力，实现最低秒级实时控制响应。
能源数据建模标准化：创新性地定义了覆盖建筑空间与机电设备的标准建筑单元信息模型。该模型如同数据的“通用语言”，预置于每一个CPN硬件及上层软件中，确保从边缘到云端的数据语义一致、无缝流转，从根本上消除了跨系统集成中的数据语义歧义与接口转换难题。
能源系统管控模块化：将复杂的优化控制逻辑封装成一个个独立的功能模块（APP）。运维人员可根据需求，在系统不停机的情况下灵活部署、更新或组合不同的控制策略，极大提升了系统的灵活性和可扩展性。
设备组网自动化：CPN节点具备“即插即用”能力。新增设备节点接入网络后，可自动识别自身角色、发现邻居节点并融入整体计算，无需人工进行复杂的网络地址配置与系统组态，使系统扩展和改造变得极其简便。
3.典型应用场景
系统已应用于商服园区内酒店、办公、会展等多种业态建筑，聚焦能源系统开展深度优化。通过采集室内外环境参数、设备运行状态、能源计量数据等，构建建筑能源数字孪生体，实现如下典型场景：
冷源系统全局优化：基于室外气象、建筑负荷预测及实时电价信号，动态协调冷水机组、冷冻泵、冷却泵、冷却塔的运行台数与参数，在满足末端需求的前提下，寻找全局能效最优解。
输配系统变负荷调节：根据建筑各区域实时温湿度及人员密度数据，差异化调节空调末端的水阀开度与风量，避免“过冷过热”和“大流量小温差”的能源浪费。
数据驱动的运维升级：系统自动比对设备运行数据与标准效能模型，实现故障预警与能效诊断。
三、创新亮点
1.技术创新
项目最核心的创新是用群智能分布式架构取代了传统的集中式控制架构。传统系统依赖中央主机，而群智能系统将智能赋予每一个CPN节点。每个节点内置标准化单元模型和分布式算法，通过节点间自组织的相互协作，以“群体智能”的方式实现全局优化。这种架构如同为建筑安装了“自主神经系统”，实现了信息技术与物理系统的天然融合，兼具了人工智能、物联网、边缘计算等技术的优势，解决了中心化系统固有的响应迟滞、单点故障、扩展困难等问题。
相比霍尼韦尔、西门子等传统系统，群智能系统实现了从“集中式弱智能”向“分布式强智能”的跨越，真正将智慧融入能源系统和设备。
2.实施和运维模式创新
2.1 大幅降低实施调试成本与周期：基于“标准化单元”和“即插即用”特性，系统调试只需检查网络拓扑、节点命名和下载应用软件，免去了传统方案中大量的监控点配置与中央站建模工作。现场调试工期从传统的半年缩短至两个月以内，且后期运维无需厂家专家到场，普通物业人员即可通过可视化界面完成基本管理。
2.2 实现灵活扩展与策略更新：运营中可根据需要灵活增删CPN节点或调整其连接的末端设备。控制策略以APP形式存在，支持运维人员在不影响系统运行的情况下便捷地下载新策略，降低了技术门槛。
2.3 提升运维效率与系统韧性：系统具备设备系统级自诊断功能，能通过数据协作校核提前发现隐蔽问题。分布式架构确保单一节点或云端服务器故障时，其余节点仍能协作维持优化运行，保障了系统的高可用性。
3.数据驱动与价值创新
构建高质量标准数据集：通过遍布商服园区的1183个设备接入点、9300余条实时数据流，并经由标准化模型进行清洗与组织，形成了持续更新的高质量建筑能源标准数据集，为精准的能效分析和优化计算提供了可靠基础。
创新数据驱动控制逻辑：在边缘侧，CPN节点利用本地实时数据进行最低秒级优化计算并执行控制，实现了“感知-决策-执行”的即时闭环。在云端，融合多维度数据（如能耗、气象、电价）进行AI分析，为战略决策提供支撑，形成“边缘实时控制+云端策略进化”的协同模式。
探索数据流通生态基础：系统通过标准化的信息模型和开放的API接口，为未来与第三方平台（如BIM、电网需求响应平台）的数据对接与价值流通奠定了基础，旨在打破“信息孤岛”，释放跨系统协同的降碳潜力。
4.实施成效
项目实施后取得显著成效：
4.1 建设效率提升：调试周期从传统模式数年缩短至3个月，人力成本降低70%。
4.2 能源节约显著：制冷机房综合能效比从3.2提升至5.5，酒店典型日节能率最高达47.7%，园区整体能耗降低约22%。
四、推广价值
1.经济和社会效益
1.1 经济效益：项目调试周期从传统模式数年缩短至3个月，人力成本降低70%。能源节约显著：制冷机房综合能效比从3.2提升至5.5，酒店典型日节能率最高达47.7%，如图4所示。园区整体能耗降低约22%。项目投资回收期约2.5年，项目年均节约电费超60万元，节能率稳定在20%以上。
图4 典型日数据
1.2 社会效益：年减碳量达405吨，支撑园区低碳运行。系统具备需求响应能力，助力电网调峰与可再生能源消纳。
2.可复制、可推广的解决方案
2.1 产品体系标准化：形成了涵盖12类机电设备的200余个标准控制算法APP及配套硬件，能够快速适配办公、商场、酒店、医院、交通枢纽、数据中心等多种建筑类型。
2.2 实施路径标准化：“标准单元设计+即插即用部署+APP策略加载”的模式，大幅降低了复杂能源系统智能化改造的技术门槛和实施复杂度，使其在存量建筑改造和新建建筑中均具备大规模推广的可行性。
2.3 数据治理标准可借鉴：项目创立的“标准化建筑单元信息模型”贯穿软硬件，为建筑能源数据的全生命周期治理提供了可复制的模板，有助于推动行业数据标准的统一。
3.市场前景
面对国家“十四五”对建筑节能与智能化水平的明确要求，以及庞大的存量建筑改造与新建市场，本项目所验证的群智能技术路径展现出强大竞争力。它精准解决了行业长期存在的“高能耗、低效运维”痛点，其节能效果、实施便捷性和运维友好性得到了实证。该项目不仅是一个成功的园区级案例，更作为标杆工程，为以技术创新驱动公共建筑节能降碳和产业升级指明了新的发展方向，具备重要的行业示范和引领价值。
END
编辑：于菲菲
初审：李 萍
审核：李 洁
