随着建筑能耗在全球能源消耗中所占比例持续上升，暖通空调系统（HVAC）作为建筑能耗的主要组成部分，其节能潜力备受关注。多联机空调系统（VRF，Variable Refrigerant Flow）因其灵活的配置、高效的能量调节能力以及适应多种建筑空间需求的特点，被广泛应用于商业楼宇、住宅及公共设施中。然而，在实际运行过程中，由于负荷波动大、控制策略粗放、设备协同效率低等问题，多联机系统往往未能充分发
行业动态 2025-11-27
随着全球能源需求的持续增长和“双碳”目标的推进，建筑能耗问题日益受到关注。在各类建筑用能设备中，空调系统是主要的耗能单元，其能耗通常占到建筑总能耗的40%以上。如何在保障室内舒适度的前提下有效降低空调系统的运行能耗，成为节能领域的重要课题。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为这一难题提供了全新的解决路径。通过AI辅助决策，空调系统的能效水平得以显著提升，实现了从传统经验调控向智能化、精细化管理
随着全球能源消耗的持续增长和“双碳”目标的深入推进，建筑领域的节能降耗已成为社会关注的重点。商用空调系统作为大型公共建筑中能耗占比最高的设备之一，其运行效率直接影响整体能源使用水平。传统空调控制方式多依赖固定参数设定与人工干预，难以应对复杂多变的室内外环境与人员流动情况。近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展为商用空调系统的智能化升级提供了全新路径，推动了节能管理从“经验驱动”向“数据驱动”的深刻
随着全球能源消耗的持续增长和气候变化问题的日益严峻，节能减排已成为各行各业关注的重点。在建筑能耗中，空调系统是主要的电力消耗设备之一，通常占到建筑总能耗的40%以上。因此，如何提升空调系统的运行效率、降低不必要的能源浪费，成为实现绿色建筑与可持续发展的关键环节。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为这一难题提供了全新的解决方案——通过AI实时监测空调运行状态，显著提升节能效率。传统的空调控制系统
近年来，随着城市化进程的加快和人民生活水平的提高，空调系统在建筑能耗中所占比例日益上升。尤其是在夏季高温或冬季严寒时期，空调系统的运行负荷显著增加，成为电力系统峰谷差扩大的重要推手。因此，如何实现空调系统的高效运行与节能控制，已成为智能建筑与能源管理领域的重要研究方向。基于机器学习的空调负荷预测与节能控制技术，因其强大的非线性建模能力和数据驱动特性，正在逐步成为解决这一问题的有效手段。传统的空调负
随着全球能源消耗的不断增长和气候变化问题的日益严峻，建筑能耗尤其是空调系统的能耗优化已成为节能减排的重要课题。空调系统作为建筑中能耗占比最高的设备之一，其运行效率直接影响整体能源使用水平。近年来，智能感知技术与人工智能（AI）的快速发展为实现空调系统的精细化管理提供了全新的解决方案。通过将环境感知、用户行为分析与AI算法深度融合，可以显著提升空调系统的能效表现，降低能源浪费。传统的空调控制系统多依
随着全球能源消耗的不断攀升和气候变化问题的日益严峻，建筑能耗已成为节能减排的重点领域之一。空调系统作为建筑中能耗占比最高的设备之一，其运行效率直接关系到整体能源使用水平。传统的空调控制方式多依赖于预设温度和固定运行模式，难以适应复杂多变的室内外环境以及用户个性化需求。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为提升空调系统的能效提供了全新的解决方案——通过AI动态调节空调运行模式，实现高效节能。AI动
随着全球能源需求的不断增长和气候变化问题的日益严峻，节能减排已成为各行各业关注的焦点。在建筑、工业生产以及家庭生活中，供暖与制冷系统是能耗的主要来源之一。传统的温控系统多依赖于预设的时间表或简单的温度反馈机制，难以实现精细化管理，往往造成能源浪费。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为温控系统的智能化升级提供了新的可能。通过将AI深度融合到温控系统中，不仅可以显著提升环境舒适度，还能有效降低能源
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