众所周知，中央空调的能源消耗量很大。那么，如何将大数据和人工智能应用于空调系统，实现节能消耗，降低成本呢？
空调作为基础设施，为了给员工提供舒适的环境，室内温度必须始终保持在人体的最佳温度，空调暖气系统必须始终保持在高效的运行状态，自身的各设备已经消耗了大量的电力，再加上空调系统的运行，每月的电费是巨大的费用，电费占能源账单的70%以上，其中约50%-60%消耗在空调制冷和暖气系统中。采取局部节能管理措施和审查机制目前无法取得明显成果，能源消耗问题仍然严重。本文将讨论具体的空调节能措施。
一、中央空调的特点:
1.时间性很强。
中央空调整天高速运转，需要24小时值班，必须执行管理者。
2、技术性强。
中央空调设备一般采用比较先进的设备和技术，需要专业进行维护。
3、可靠性、实用性要求高。
中央空调设备性能可靠，质量优良，使用维护方便，发生故障时，维护非常及时，厂家售后服务也应及时跟进。否则会严重影响正常运行，造成巨大损失。
4.服务水平应该很高。
空调系统是为每个客户服务的，需要定期组织对系统进行全面的检测，增强服务意识，提高服务水平，增强责任心。
二、具体措施:
1、建设能源监控中心。
融合互联网+信息技术、物联网技术和人工智能控制等技术，建设大数据平台，智能联动终端应用和主机人工智能控制，建立空调运行全景数据模型，根据能源特殊性进
行时间段、地区等空调能源管理控制的能源设备的使用、控制另外，根据部门进行数据评价管理，如某部门温度过高、打开门窗、不马上关闭等能源消耗浪费现象，大数据平台可以正确统计各办公室的年、月、日的能源消耗状况。
2.节能管理宣传训练。
建立物流管理评价体系，实现能源消费数据的可视化，可以维护空调设备、维护设备、能源消费指标完成情况生成各种报告，将管理质量与员工奖金联系起来，促进空调节能习惯。培训暖通空调管理人员，加强暖通空调系统运行管理，合理设置运行参数。建立
健全的建筑用能管理制度，规范建筑设备运行管理。加强管理人员的专业培训，实行空调操作人员操作保证制度，增强节能意识，提高管理人员的技术素质。
3、采用先进的空调节能技术和智能设备。
采用人工智能控制终端、智能变频和电能质量监测等技术的控制集团箱，对中央空调本体、泵、冷却塔、离心机、水冷单元等进行智能一体化标准集团控制和能源消耗监测分配。实现谐波自我管理，减少设备干扰，延长设备寿命，智能控制柜内温度，实时监测设备各种过载、过压、缺相、不平衡，实现设备运行和安全保障。利用人工智能技术，组装人工智能控制终端，将新风控制箱升级为智能控制箱。实现区域温度，统一调配新风环境的三个目标(回气温度、水温差、送风温度)人工智能控制，保障空调设计状况满足最佳换热效率，避免结露水、风优先人工智能控制，最大限度地节约能源消耗。采用终端设备智能控制，
空调可根据环境智能开关和模式预设、节能和安全用电，为人们提供舒适健康的生活环境。
空调的具体节能措施如下:
01.供给方节能。
减少高温季节冷却塔的无效投入。在线收集环境干湿球温度，智能分析冷却塔的实时散热能力，高温季节保障冷却水温度满足水冷本体运行状况，适应提高冷却水温调整，节约无效冷却塔的生产能力。
使用区域动态压差人工智能算法，减少空调总管能源的无端浪费。在线收集(分)水器各区域最不利的水压差，低(零)负荷时间段自动减少(关闭)该区域的阀门开度，同时适应旁通增大动态压差平衡阀的开度，在保障本体的水流量状况的基础上，有效地调整减少泵的能源投入。
建议采用人工智能控制替传统PLC控制，实现系统自学，结合大数据不断改进设备运行策略优化，保障可靠性，同时有效管理设备生命周期。
02.末端节能。
对末端进行一系列的节能改造，比如先在各个区域装修人体动态感应器，精确捕捉多个区域的活动状态，每个数据通过无线集中器，上传到总平台，实时监控。其次，将单一的空调和照明开关换成智能控制面板，实现空调温度的统一调配，照明根据照明自动开关，实现空调、照明能源消耗计量、无线通信等。据预测，采用大楼设备的自动控制技术控制空调末端装置，可以减少空调末端的能源消耗者浪费20-25%。
末端智能化改造，除了让空调实现智能化控制外，还能为人们带来舒适健康的生活环境。中央空调根据个性化的使用需要，设置上班模式、午休模式、夜间模式、睡眠模式等模式，为人们提供舒适的温湿度的人来的时候打开，人走的时候关闭，不仅可以节约电力，还可以提高电力安全的空调使用
03.整体系统战略。
综上所述，在中央空调系统中，当系统负化的空调主机和水系统的工作状态偏离最佳状态时，智能控制器根据采集的各种运行参数(例如系统的供给水温度、供给水流量、供给水压差和环境温度等)优化系统的运行参数，利用变频技术自动控制泵等动力设备的电力、转速，调节空调系统的循环流量，动态调整系统的运行参数，确保空调系统在任何负荷条件下具有优化的运行环境，始终处于最佳运行状态，保证能源效率
在中央空调系统的各设备中，可以根据前端应用侧的数据支持，通过大数据结合气候状况(温度、湿度)快速计算负荷的需求数据，传递给人工智能控制终端，终端通过BP神经网络算法不断优化各设备的运行模式，提高设备的运行效率
如何将大数据和人工智能应用于空调系统。
综上所述，将大数据和人工智能等多项技术应用于空调供暖领域，可以充分利用空调系统资源。
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