一、建筑节能改造的紧迫性与政策红利

　　我国建筑运行阶段碳排放占全社会总量的21.9%，其中公共建筑单位面积能耗是住宅建筑的3-5倍。在“双碳”战略推动下，住建部《“十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划》明确要求：

　　新建建筑：2025年全面执行绿色建筑标准，城镇新建建筑能效提升20%;

　　既有建筑：完成3.5亿平方米节能改造，单位面积能耗平均下降15%以上;

　　政策激励：中央财政对节能改造项目给予30%-50%补贴，多地推出容积率奖励、税费减免政策。

　　二、建筑节能改造解决方案

　　实施流程：节能诊断→数据分析→进行改造。

　　既有建筑节能改造解决方案：

　　1、整体性改造：

　　针对用户需求及暖通机电设备的现状，对冷热源系统、空调机组、末端空气处理设备、给排水、送排风等受控进行智能化监控，原则上还原原楼宇自控系统的功能，适度应用机器学习技术提升大能耗设备的能效性能。

　　2、数字化升级：

　　在不影响原楼宇自控系统的性能和使用的情况下，采用边缘计算技术、IT技术等提升系统的调优调适能力、节能能力、数据处理及分析能力、数据交互和共享能力。

　　3、场景化改造：

　　针对用户关注或能耗较大的对象，如冷水机组、二次供水泵房、车库照明、环境健康场景等采用物联网相关技术，用较小投入对单一对象或特定场景进行改造，用于节能管理和技术评测验证等。

　　方法一：节能改造

　　经过节能评估后不符合建筑节能强制性标准或具有节能空间的空调系统、采暖制冷系统、照明和热水供应设施等实施节能改造的活动。

　　针对难点

　　难点一：数据不透明，节能潜力难量化 解决方案：建立统一的能源管理平台，打破数据孤岛;

　　难点二：设备老化，运维成本高 解决方案：设备运行状态实时在线查看、远程操作，异常状态及时告警;

　　难点三：公共机构能耗管理粗放 解决方案：针对政府办公楼、学校、医院等单位进行空调、照明系统智能调控，减少能源浪费的现象发生。

　　方法二：节能潜力挖掘--AI智能学习

　　1、通过AI 可以挖掘出建筑物隐藏在数据背后的规律和模式，分析出不同时间段、不同设备之间能耗的关联关系：

　　2、可以预测未来的能耗趋势，提前制定能源使用计划，提前调整能源供应，避免能源的浪费，从而将能源利用效率提升至新的高度。

　　3、同时基于 AI 智慧能耗分析的结果，我们可以对设备的运行策略进行优化，可以根据室内外温度、湿度、人员活动等因素，自动调整空调的运行模式和参数，节省大量的能源费用，降低运营成本。

　　4、可以通过对设备能耗数据的实时监测和分析，敏锐地捕捉到这些细微的变化，提前预测设备可能出现的故障，减少因设备故障造成的停机时间，同时降低维修成本。

　　5、通过对历史能耗数据和未来发展趋势的分析，可以制定切实可行的节能减排计划，可以凭借系统提供的详细能耗数据和分析报告，清晰地展示企业在节能减排方面所做出的努力和取得的成效。

　　6、AI 还可以根据不同用户的习惯和偏好，提供个性化的服务定制。

　　方法三：节能潜力挖掘--注入DeepSeek模型

　　1、智能问答：在项目中构建智能交互系统，理解用户的自然语言提问并给出准确回答，像政务 Web 系统接入 DeepSeek 可用于智能文书生成、智能问答等。

　　2、内容生成：能够自动生成文本内容，如新闻报道、产品描述、文案创作等。帮助使用者快速生成文章初稿，提高内容产出效率。

　　3、数据分析： 设备运行优化与管理：DeepSeek 可以对 IBMS 中大量的设备运行数据(如温度、湿度、能耗等)进行深度分析。通过机器学习算法，预测设备可能出现的故障，提前安排维护计划，减少设备停机时间和维修成本。例如，对空调系统的运行数据进行分析，根据环境温度、湿度变化以及设备的历史运行数据，自动调整空调的运行参数，实现节能运行。

　　4、能源管理与节能：智能建筑中能源消耗较大，DeepSeek 能够实时监测和分析建筑内各区域的能源使用情况，识别能源浪费的环节，并提供优化建议。比如，通过分析照明系统的使用数据，根据不同时间段的人员活动情况，自动调节照明亮度或开关，实现节能目标。

　　结语：把握绿色转型机遇，赢取双碳时代先机

　　建筑节能改造已从“可选项”升级为“必答题”。通过围护结构升级、设备系统优化、能源管理数字化与可再生能源应用的四维协同，可实现能耗下降25%-50%的显著效益。随着AI、数字孪生等技术的深度融合，未来建筑将进化为“产能型绿色综合体”，成为城市碳中和的关键节点。更多楼宇自控信息关注裕乾官网！

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