人民政協網數據顯示，目前我國建筑能耗在全國能源消費中占比超過20%。其中，包括醫院、學校、寫字樓、商場在內的公共建筑能耗占全部建筑能耗的38% ，同時中央空調系統占據公共建筑建筑物能耗50%~60%，冷站又是中央空調系統的能耗大戶，其運行能耗的高低直接影響了整個中央空調系統的能效水平。
我國提出"力爭2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和"目標，各地、各行業積極推進碳達峰碳中和，據不完全統計，今年上半年已有31個省、直轄市、自治區發布落實碳達峰、碳中和的行動方案——作為廣泛而深刻的經濟社會系統性變革，“碳中和”涉及現代化建設方方面面。
作為耗能大戶的建筑行業，當然不能置身事外，國內商業地產企業積極探索建筑節能解決方案。萬達商管集團與博銳尚格展開深化合作，在全國萬達139個廣場，落地基于大數據智能分析和AI算法構建冷站智控模型，深度分析人員、慧云等上億條數據。據萬達官方統計，在過去的5年里，全國萬達廣場共計累計節能1.5億度電，減排二氧化碳15萬噸，相當于多種了1500萬棵樹。
冷凍站自控系統是保障冷凍站安全穩定、高效運行的重要調節手段，對冷站進行節能優化對于暖通空調行業來說至關重要，對這一系統的優化管理已成為影響碳中和目標實現的關鍵因素之一。
一、傳統冷站控制瓶頸：控制邏輯復雜、管理難度高
傳統冷站群控通過傳感器反饋的數據，輸入到群控邏輯中，可以自動調整設備的開關時間、開啟臺數、溫度設定值、頻率設定等，以實現無人控制。由于商業地產建筑冷站系統設備多、參數多、控制邏輯復雜、管理難度高，對運行人員的專業度要求過高，導致運行一段時間后的冷站群控系統可靠度急劇下降，群控系統逐漸失去價值，慢慢淪為手動控制系統，造成項目管理與集團管理兩方面問題。
從項目上看，管理動作不到位：工程師運行輔導不專業，策略提醒不及時；冷站+末端系統惰性大，冷站群控系統調試到高性能狀態且持續維持的難度大；冷站群控系統大面積淪為遠程啟停工具，如要達到冷站智控所需功能，其改造和持續維護成本都太高。
從集團上看，管理戰線過長：集團組織架構的各個層級，無法實時掌握的冷站運行、節能、策略執行等情況，無法匯總單項目運行參數，難以對運行情況做出評價；無法規避不同項目、不同班組成員能力、經驗、責任心差異造成的冷站運行不一致的問題，無法提高運行人員專業技能門檻。
二、創新冷站智控：以大數據+AI算法為基礎
博銳尚格作為智能建筑運營的先行企業。一直以來致力于綠色建筑的落地實施，通過與萬達、蘇寧、新城、萬科、華潤、中海等商業地產頭部企業的深度合作，利用軟件、硬件、服務與客戶業務的深度整合，形成了建筑運維組織數字化轉型的全面解決方案。
冷站智控是通過低成本的少量關鍵IoT數據，結合AI算法，根據室外天氣預報數據及室內溫度數據，實現冷站運行智能預測，預測供冷負荷需求，并學習類似工況下較優的控制策略，定時（如每1~2小時一次）向項目推送冷站運行策略。大幅降低冷站管理難度與專業門檻，降低能耗。
人&機-相輔相成，全面賦能，冷站持續高效運行
三、升級服務流程：清晰便捷，閉環管理
博銳尚格冷站智控系統通過策略推送、執行反饋、執行評價為客戶提供輔助決策、模型調試、日常答疑、數據咨詢、產品驗證等五大服務，全面賦能冷站運行管理，實現暖通系統有效節能。
策略推送：基于項目歷史運行數據建立實際設備和室外溫度數據等參數，通過AI算法預測場內冷量需求，生成準確的冷站運行策略，保證溫度的同時最大限度節省能耗。
執行反饋：對于未執行的策略需要與協管員溝通確認，對于配置問題或策略準確性問題，由協管員進行算法優化，確保策略的準確性。
執行評價：通過執行率、響應率、能耗、環境數據等多個指標評價項目執行情況，確保策略被執行，各問題歸口清晰明了。
冷站智控服務全景流程
四、陪伴式服務：機電專家與人工智能的協同
博銳尚格冷站智控系統在高集成、高擴展的能源管理軟件上，集大數據、人工智能、互聯網、可視化等技術于一體，搭建冷站智控平臺，采用專家協管團隊，實現了冷站人與設備、設備與設備的互通互聯、智慧交互的智能控制，對于運營人員來講，不僅便于后期維保，也無需掌握復雜的技術和經驗就能完成冷站系統高效的節能狀態。
管理專家持續構建信任
● 暖通機電專家組成的協管團隊，通過冷站智控平臺建立項目團隊與產品團隊的雙向連接，確保智控平臺服務品質及用戶體驗，同時完成機器較難實現的人與人的溝通及需求挖掘的工作；
● 協管團隊通過分析冷站智控中記錄的數據，深度挖掘項目各類運行管理問題，提供專業的咨詢意見與解決方案，幫助項目進行決策。
智控平臺提供管理工具
● 基于大數據與人工智能算法，預測項目冷量需求，提供運行效率最高，能耗最低且能保證環境品質的冷站運行策略，冷站運行水平的下限值得以大幅度提升；
● 各項冷站數據完整記錄在平臺中，包括：集團看板、項目看板、策略推送、數據總覽、未執行申訴等主要功能。履職管理問題變得有跡可循；
在專家助力與人工智能的協同的雙重力量下，冷站智控實現五大服務：
1、冷站運行服務決策：滿足項目不同標準的情況下，推送符合現場情況的冷站運行策略；
2、模型調試服務：負責將不同來源的數據介入到群控系統中，并匹配項目最佳算法模型；
3、日常答疑：協管團隊線上回答項目各類疑問，提升項目平臺使用體驗；
4、設備數據咨詢服務：定期為項目提供策略執行情況及設備運行情況的數據分析咨詢服務，幫助項目提升管理和運行水平；
5、MVP產品驗證服務：提供MVP（最小可行性產品）產品驗證服務，持續收集客戶需求及痛點，持續迭代。
五、節能減排背景下的應用價值
冷站智控依托能耗、環境系統數據，實現能源的全生命周期管理，幫助傳統暖通高耗能企業實現節能的同時保證環境品質；創新的算法研究，構建了資源節約、高效運行、統一監控的管理運行模式，達到節約能源、提高能源利用率的目的。不僅讓企業節約更多資金投入科技研發和人才發展。也成為公共建筑節能減排的突破口。
降低冷站能耗：2020年5月-11月期間，萬達集團上線冷站智控項目的節能比例達10%，平均單項目節能量超過20萬KWh，節能效果明顯。
溫控更加穩定：冷站智控系統通過接入整合溫度數據，生產的策略確保了項目的室內溫度符合集團溫度管控標準，保證室內環境品質的穩定。
降低管理難度：冷站運行人員按照推送的策略進行冷站調節，不需要進行專業的判斷，大幅降低了隊冷站專業技能的要求。
提升管理一致性：冷站智控通過大數據+AI算法建立冷站運行模型，結合室外天氣預報數據和室內溫度數據，實現智能預測，大幅提升冷站運行效率和集團管理一致性。
2019年與2020年室內外溫度數據
某集團冷站智能策略看板
六，結語
全球氣候變化給人類生存帶來了嚴峻的挑戰，促進節能減排、發展低碳經濟是實現人類可持續發展的必然要求，中國低碳經濟的發展面臨著許多困難和問題，但同時也面臨著難得的機遇。響應“碳達峰、碳中和”的時代要求，數字建筑行業正在節能減排等商業建筑綠色產業鏈上加快相關布局，博銳尚格作為建筑運營階段以能源管理為基礎的數字化碳中和先行者與實踐者，始終堅持致力于“用數字智能服務每個建筑，創造可持續的美好生活”，并依此為使命，為多個商業地產項目提供數字化轉型方案。綠色、可持續的智能建筑運營系統解決方案必將成為中國智控行業和低碳建筑領域新的風向標。
