。相当于中央空调每年消耗我国7~10亿吨标煤，并产生19~29亿吨二氧化碳。

  根据中国建筑节能协会统计，我国中央空调制冷机房综合能效3.5以下占85%，5.0以上不足3%。（根据《高效制冷机房作业规程》（T/CECS 1012-2022），综合能效≥5.0为一级高效，3.5以下亟待改造）。

  因此，中央空调节能改造及高效制冷机房建设是我国实现双碳目标的重要路径，国家及地方政府也为此出台了多项鼓励政策。

  能耗浪费：大型车间空调能耗占比高达20%-40%，电子信息制造业甚至更高，但部分工厂空调制冷机房系统能效低，造成能源成本增加；同时因管理粗放，缺乏智能化控制，无法根据实际生产需求和环境变化自动调节运行参数，造成能源浪费。

  良品率低：高端电子信息制造业对生产环境有严格的要求，如PCB车间对温湿度、洁净度要求极高，锂电池车间对湿度控制要求严苛，但老旧空调系统运行不稳定，易影响良品率。

  运维粗放：老旧空调系统往往通过人工巡检、运维，对运维人员个人经验依赖高，存在人为失误、响应不及时、系统稳定性较低等问题。

  对超期服役的高能耗设备做置换，根据系统负荷特征，采用磁悬浮冷水机组、变频离心机组、高效水泵、变流量冷却塔等，实现空调制冷机房能效提升。

  通过加装能效控制柜、变频控制柜、物联网传感器、电动执行机构、能量及电耗计量装置等，完善控制和计量系统。

  以室外气象参数、室内生产状况等信息为输入条件，通过深度学习算法，预测空调负荷，对机房能效进行全局寻优，动态调节系统运行，提高系统能效及运行稳定性。

  通过AI大模型本地部署，充分的利用AI强劲算力，实现数据融合、数据挖掘、趋势变化分析等，助力空调制冷机房智慧低碳管控。

  通过云端平台和边缘控制协同，可完成系统远程运维代维，实现优化算法更新、故障预测预警、系统健康评估、能效实时评价等。

  依据项目真实的情况，将热回收、凝结水回收、分区控温等技术集成到系统当中，提升系统整体能效，适应生产环境和生活环境需求。

  通过BIM技术应用，实现模块化、预制化改造，减少项目实施时间，降低材料浪费，保证改造过程不影响公司制作过程。

  以室外气象参数、室内生产状况等信息为输入条件，通过深度学习算法，预测空调负荷，对机房能效进行全局寻优，动态调节系统运行，提高系统能效及运行稳定性。

  通过AI大模型本地部署，充分的利用AI强劲算力，实现数据融合、数据挖掘、趋势变化分析等，助力空调制冷机房智慧低碳管控。

  通过云端平台和边缘控制协同，可完成系统远程运维代维，实现优化算法更新、故障预测预警、系统健康评估、能效实时评价等。

  项目需求：项目六期、七期厂房中央空调系统来进行进行节能改造，降低能耗，节约能源成本。

  建设成果：六期年节电量约11万kWh，节能率达到11.17%，七期年节

  项目需求：通过加装空调制冷机房智控系统，对原制冷机房进行节能改造，提高系统运行效率。项目以EMC（合同能源管理）模式实施。

  项目介绍：项目是广东省重点建设项目，制冷机房系统复杂，室内环境要求高。

  实现空调制冷机房自动化、智能化运行，节约了系统运行能耗，减轻了复杂系统运维压力，降低人力投入成本，保障了室内环境要求。