随着全球能源消耗的持续增长与“双碳”目标的推进，建筑能耗管理成为节能减排的重要领域。空调系统作为公共建筑和大型商业综合体中的主要耗能设备，其运行效率直接影响整体能源利用水平。传统的空调控制系统多采用固定时间表或简单温控逻辑，难以适应复杂多变的室内外环境及人员流动情况，导致能源浪费严重。因此，设计一套基于人工智能（AI）的空调群控节能调度系统，具有重要的现实意义和应用价值。

该系统的核心目标是实现对多个空调设备的集中智能控制，在保障室内舒适度的前提下，最大限度地降低能耗。系统架构主要包括数据采集层、AI分析决策层、控制执行层以及人机交互界面四个部分。数据采集层通过部署在各区域的温湿度传感器、CO₂浓度传感器、人流监测设备以及空调设备本身的运行参数接口，实时获取环境状态与设备工况信息。这些数据通过物联网（IoT）技术上传至中央处理平台，为后续智能决策提供基础支持。

AI分析决策层是整个系统的大脑，通常基于机器学习和深度学习算法构建。系统可采用时间序列预测模型（如LSTM、GRU）对未来的室内外温度变化、人员密度趋势进行预测；同时结合强化学习（Reinforcement Learning）方法，构建以“最小化能耗+最大化舒适度”为目标的优化策略。例如，通过Q-learning或深度确定性策略梯度（DDPG）算法，系统可以在不同环境条件下不断试错与学习，逐步形成最优的启停时机、设定温度、风速调节等控制策略。此外，引入模糊逻辑控制器可有效处理舒适度这类主观性强、边界模糊的指标，使系统在温度调节中兼顾节能与用户体验。

在实际运行中，系统可根据建筑功能分区（如办公区、会议室、走廊等）的不同使用规律，实施差异化调度策略。例如，会议室在非会议时段自动调高设定温度或关闭空调，而在会议开始前15分钟根据预约信息提前启动预冷/预热程序，确保使用时达到理想温度。对于人流密集区域，则结合实时CO₂浓度与人数统计动态调整新风量与制冷负荷，避免过度通风造成的能量浪费。

控制执行层负责将AI决策转化为具体的控制指令，并下发至各空调终端设备。现代空调系统普遍支持BACnet、Modbus等工业通信协议，便于实现远程调控。系统还可与楼宇自控系统（BAS）集成，实现跨系统的协同优化。例如，在电力峰谷电价差异明显的地区，系统可在电价低谷时段提前蓄冷，高峰时段减少压缩机运行时间，从而降低用电成本。

为了提升系统的可操作性与透明度，人机交互界面提供可视化监控功能。管理人员可通过Web端或移动端应用查看各区域温湿度曲线、设备运行状态、能耗统计及节能效果分析。系统还支持异常报警、能效评估报告生成等功能，帮助运维团队及时发现故障或低效运行情况。

值得一提的是，系统的持续优化依赖于数据驱动的闭环反馈机制。每次控制动作的效果都会被记录并用于模型再训练，使得AI策略能够随季节更替、建筑使用模式变化而自我进化。例如，在夏季高温期，系统会学习到更高的制冷需求与更长的运行时间，相应调整调度优先级；而在过渡季节，则倾向于利用自然通风替代机械制冷，进一步提升节能率。

实际应用案例表明，相较于传统控制方式，基于AI的空调群控系统可实现15%~30%的节能效果，同时显著提升用户舒适满意度。某大型写字楼在部署该系统后，年均空调能耗下降22%，投资回收期不足两年，经济效益显著。

综上所述，基于AI的空调群控节能调度系统融合了物联网感知、大数据分析与智能决策技术，代表了建筑能源管理向智能化、精细化发展的方向。未来，随着边缘计算能力的提升与AI算法的轻量化发展，此类系统有望在更多中小型建筑中推广应用，为构建绿色低碳的智慧城市提供有力支撑。