一、五层体系
现场传感层：温湿度、风量/静压、冷冻水供回温与流量、电参（U/I/功率/功率因数）、阀位与转速、振动与噪声、CO₂/PM2.5；
边缘计算层：本地网关完成数据清洗、异常识别、缓存与脱网续传；
平台层（BAS/SCADA）：统一可视化 + 报警中心 + 历史曲线 + 报表引擎；
能耗看板：分项计量到主机/水泵/风机/再热/加湿，形成 kWh/㎡·年、kW/RT、COP/SEER 指标；
CMMS 工单与SLA：点检—派工—到场—复机—关闭全流程留痕，SLA（响应≤10min、到场≤2h、复机≤8h）。
二、从“故障响应”走向“故障预测”
模型选择：基于历史数据建立温度/压力/流量/电参的“健康基线”；
特征提取：启停频率、蒸发温度漂移、冷凝温度超限、泵/风机振动谱异常、能耗与负荷脱钩；
预测策略：异常分级 A/B/C，A 类触发预防性停机与备件预置，B 类进入观察，C 类生成监控任务。
三、能耗优化的闭环
目标：年化 kWh/㎡、主机 kW/RT、新风单耗与再热电耗；
方法：负荷预测结合气象外推、VAV 静压自适应、冷却塔“湿球跟随”、主机的最优机组组合；
结果验证：建立 “改造前后 30/60/90 天”对比，剔除气象与负荷差异，用**等效度日法（CDD/HDD）**校准。
四、标准化点检与合规
月度：过滤器差压、冷凝水、阀位与联锁、报警处置率；
季度：传感器校准、主机/泵/风机振温、排风与新风比例核验；
年度：系统健康体检与应急演练（停电、阀卡滞、传感器失真），生成审计包。
五、落地路线与投资回收期
第一阶段（0–2 月）：数据接入与看板上线；
第二阶段（3–6 月）：能耗基线形成、联控策略上线；
第三阶段（6–12 月）：边缘AI 预测与能效优化迭代。
常见 ROI：总能耗降低 10–18%，故障停机时长下降 30–50%，舒适度（PMV/PPD）指标可视化提升。
需要《空调系统点位表》《故障预测建模字段清单》《CMMS 工单模板》？即刻访问 www.9593089,com
下载；或在 www.9592089,com
提交项目数据，获取定制化的数字化改造方案。