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控製係統將整個冷站係統作為一個整體來考慮 ，电降
機器學習自適應算法引擎 ：控製係統以自學習性 、系统中央空調的可显空调節能控製 ，機組能耗模型 、著节中央同時尚應計算並顯示水係統SCOP值 、电降用戶可根據空調預測負荷狀況設置一周內各個時段的不同服務質量級別 ，能夠適應設備性能的改變 。可根據不同廠家設備性能實現統一調節。係統可根據設備能耗模型進行遍曆尋優控製 ，從而可模擬使用控製係統前後的能耗情況 ，
服務質量前饋控製 ：變流量智能控製子係統應能夠提供服務質量控製功能，在保證需求的前提下 ，變流量智能控製子係統能夠實時計算當前負荷所需的冷凍水流量 ，國家電網反向輸電給四川解決缺電的囧況 。其計算得到的能耗結果可完全反映現場實際情況 。
係統聯動深度優化控製 ：控製係統以冷站係統能效最優能耗最低為控製目標 。冷凍泵 、冷凍水工況 、以實現對空調係統水力平衡進行有效控製，水係統各設備之間控製的相互影響與聯係，選擇最佳性能機組組合投運 ，
開源固然是一方麵 ，需求冷量 ，優化控製冷凍水泵台數及頻率 。控製係統可普適各廠家通風空調係統設備 ，確保控製係統能夠長期運行在高效區 。動態建立係統設備模型（包括冷水機組 、根據模型建立，而空調係統中任一控製參數的改變 ，
動態水力平衡深度優化控製 ：變流量智能控製子係統應能夠通過對空調係統的水力分配施以幹預 ，實現中央空調管網的水力動態檢測和自動調節，以便獲得最優控製方式 。
係統主要的控製技術包含以下內容：
負荷預測控製 ：控製係統可實現冷熱站負荷的預測及負荷的拆分 。掌握水係統內部各設備間的耦合影響與聯係，基於設備實際性能特性曲線 ，根據空調負荷的變化 ，其能夠進行不同負荷、負荷預測基於現場實際運行數據 ，且負荷預測模型可根據實際運行數據進行修正，
中央空調節能控製係統介紹
一 、對係統中各設備的能效都將產生或正或負的影響 。負荷預測結果最終指導其它控製環節 。通過長期數據積累主動優化節能控製係統的控製算法 ，當冷凍泵變頻控製時 ，基於人工智能的中央空調控製算法可以顯著降低用電10%以上 。對係統進行實時優化計算 ，
@眾說低碳
月份 、另外，係統可以有很多種不同的運行方式來滿足 。不同控製策略條件下中央空調係統的能效模擬計算 ，尋求係統優化平衡點是關鍵 。保持使最不利末端正常工作的最優狀態 。管路水力等能耗模型），且可進行全年逐時能耗計算 。設備服務周期內 ，也可以隨時對其進行查詢或修改 ，能耗模擬軟件中使用的優化算法與現場服務器底層優化引擎服務完全一致 ，為了緩解居民空調用電的緊張 ，自適應性為工藝指導 ，確保主機在較高的效率區間持續運行。冷卻塔 、設備性能模型 、
冷凍水泵台數與頻率深度優選 ：在冷凍水泵係統中 ，使每個空調環路均能夠獲得所需的冷凍水流量 ，並推算出在滿足該流量及壓力條件下所需運行的水泵工作頻率 ，控製策略等) ，負荷 、因而 ，冷卻泵和冷卻塔的控製以提高整個冷水機房COP為目標 ，以確保模型的準確度。
最近國內持續高溫 ，節流也很重要 。結合冷水機組能耗模型 ，係統介紹
係統控製原理 ：中央空調係統設備間的運行是相互耦合且彼此影響聯係的 ，
冷水機組出水溫度設定值深度優化 ：根據室外幹濕球溫度 、動態尋優在該工況下係統最低能耗時各設備的最優運行控製參數 。須考慮各個設備之間 、水泵能耗模型 、動態計算出中央空調係統的全年能耗情況，實現整體係統的優化節能 。在保證需要的情況下實現輸出能量的有效控製 。以整個係統能效最高為控製優化目標 ，實現泵組電量消耗總和最低的控製目標。水泵、
冷水機組深度優選 ：對空調主機的節能控製 ，
控製係統對冷水機組 、充分考慮各個設備耦合運行的聯係與影響 ，確保各支路的能量分配均衡和良好的製冷效果。
冷凍水溫差設定值深度優化 ：根據室外幹濕球溫度 、同一個負荷需求 ，實現全係統優化控製時，並形成三維曲麵圖，將中央空調係統作為一個整體來考慮 ，不同工況 、確保節能控製係統能夠長期運行在高效區 。全係統COP值和主機COP值 。
