在我国，建筑能耗约占全国能耗的1/3，而中央空调能耗约占建筑能耗的40-60%，降低该部分能耗是我国建筑节能的重点工作。
中央空调系统能耗约占社会总能耗的15%，是节能降碳的重要抓手。
中央空调系统构造中央空调控制面临诸多挑战传统的空调群控方法难以实现各空调设备整体能效最优运行CET中电技术水冷式制冷站AI节能优化方案空调节能控制办法总体思路系统组网系统架构图数据采集（1）基于AI的聚类分析方法对外部环境数据、可控变量和空调系统制冷量进行聚类分析，根据特征分辨和提取不同类型的数据集合，制定不同的优化控制策略。
（2）基于AI与在线更新机制的冷负荷预测模型冷负荷需求预测是节能优化控制的核心，通过在线更新机制与AI算法，保证模型在长时间尺度内的预测精度。
（3）基于多模型融合的主要用能设备功率模型通过不同冷负荷工况下模型的加权之后，保证模型在全运行工况范围内的准确性。
（4）制冷系统节能优化策略建立全局优化模型，输出满足制冷系统能耗最低的运行控制策略。
（5）基于系统协调的风水联动控制以温度为最终控制目标值，建立风系统和水系统相互耦合的优化控制方案，实现基于能量分配平衡的动态水力平衡控制。
CET制冷系统控制服务器CET-7100空调智能控制盒子基于高性能微处理器架构和Linux操作系统研制的满足制冷站空调设备调节与控制需求的智能装置，适用于空调节能优化控制的应用场景。
安装在空调设备群控系统的边缘节点，实现空调设备的节能优化控制，及空调运行效率和优化效果评价。
数据采集与监视：采集气象、能耗及空调运行等数据，并进行可视化监视。
数据存储：存储气象、能耗及空调运行等历史数据。
AI预测 ：根据气象数据、产品数据等历史数据，精准预测总冷负荷需求。
AI优化 ：根据总冷负荷需求预测值，输出冷站提前启停机策略，挖掘分析提前开机和关机时间，充分利用管道中的冷负荷，实现冷负荷零浪费。
实时预测总冷负荷需求，作为冷站供给需求，基于大数据算法输出冷站优化策略。
效果评估：对比分析优化前和优化后能效指标，展示节能控制优化效果。
数据存储有点问题，看看怎么存，存多少，颗粒度是多少。
系统架构图某建筑大楼冰蓄冷更多内容，欢迎关注@CET中电技术：）