2025中国暖通智控行业白皮书

中国暖通智控行业白皮书 HVAC Intelligent Control Whitepaper 卷首语 潘云钢 中国建筑设计研究院有限公司资深总工程师 从建筑的暖通空调系统诞生之日起，设备和系统的控制与管理就随之诞生了。我国的暖通空调系统，从人工手动控制与管理起步至今，经历了：手动操作、强电启停连锁、气动控制系统、常规电子仪表控制、基于计算机的数字自动控制系统（DDC）应用等阶段。 建筑暖通空调系统的运行管理，从根本上来说，为实现建筑的使用功能是其第一任务。随着建筑功能需求的多样化，不但对建筑环境的控制要求也越来越复杂，同时随着建筑能源与资源的消耗不断增大，需要暖通空调系统在满足使用功能的基础上，尽最大的能力去节省能源与资源。因此，多样化的需求之间，实际上构成了一个多维矩阵。 工程建设是以价值导向为目标的。工程的价值反映了工程多方面的述求：既有经济层面的，也有社会层面的。不同的目标设定和追求，对于暖通空调系统的控制和管理也会带来不同的要求。因此，单一环节的“最优化”，实际上并不是工程所追求的本质。 传统所称的“自动控制”，往往都是建立在对某些单一设备、单一系统或者局部环节进行控制的基础上，各环节相对单一或独立进行。要整合这些设备系统和环节之间的关联，需要在不断分析敏感度的基础上，找出他们之间的逻辑联系或依靠数据驱动来分析。显然，在多环节、多参数作用下，对多维矩阵的求解，依靠传统的单值控制和单环反馈控制模式已经越来越不能适应新的需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的飞速发展，正好为我们所面临的变革提供了一个宝贵的机会。从感知层面看，不断丰富的大数据，为我们提供了越来越多的基础研究数据；从执行层面看，AI强大的算力，也为我们在技术上提供了强大的数学工具。AI让我们的每一步都有可能按照自己头脑中设定的目标来进行，这也就是“智控”的主要含义。 尽管AI的数据与算力远远超过传统“自控系统”，但在AI深入应用的过程中，有一个值得重视的思想就是：AI的应用应与被控对象的数理逻辑相结合。AI的感知层，更适合用于哪些目前我们还没有完全掌握规律的环节；AI算力的发挥，也应在已经被人们掌握、且明确无误的数理逻辑基础上来进行。只有这样，我们才能做到事半功倍。 《中国暖通智控行业白皮书》系统的梳理了我国暖通空调自动控制系统的发展历程，总结了各发展阶段的特点和问题，并结合未来的建筑需求提出了“智控”系统解决问题的建议和未来的发展趋势。给广大从业人员，提供了较大的参考价值。 不仅仅是暖通空调系统，未来更应该是逐步走向“建筑智控”，这需要建筑行业的多领域、多专业人员的共同参与。我相信，本书不是结束，而是新的起点。 卷首语 程大章 住建部智慧城市专委会委员和绿色建筑与建筑节能专委会顾问委员同济大学 教授 ·暖通智控系统是现代城市和建筑物得以正常运行的基础设施。 现代建筑物无论是大体量多功能的公共建筑还是各类的居住建筑，为了向使用人提供舒适、健康、安全的空间环境，需要设置大量的电气照明、暖通空调、冷热源、给排水、供电等建筑设备。因此，紧密配合暖通空调设施实行有效控制和管理的智控系统是建筑物运行的重要系统，而暖通空调设施和智控系统则成为建筑物的基础设施。 现代城市是由众多的建筑物和各类园区（工业园区、医院、校园、算力中心、文娱乐园等）构成的，其中的暖通空调设施承担着环境和工艺保障的职能，一旦提供环境保障和生产动力的暖通空调设备系统发生故障，必将造成社会秩序的混乱和产业的重大损失。所以，暖通智控系统必然成为现代城市的一项基础设施。 ·暖通智控系统是现代城市和建筑物实现双碳目标的重要工具。 根据中国建筑节能协会的《����中国城乡建设领域碳排放研究报告》，建筑运行能耗占全国能源消费总量的��.�%。而暖通空调设施的能耗则占建筑运行能耗的��%以上。暖通智控系统与制冷技术创新、暖通空调设备性能改进同步，通过精准调节、优化控制和有效管理，实现了大幅度的节能。不少工程实践案例证明，有效应用暖通智控系统不仅可自动按NPLV的期望值调整设备工况和参数，甚至可使COP达到�.�以上，综合各种策略可以把建筑物的能耗下降��%甚至更多。就我国建筑巨大的规模和未来发展而言，暖通智控系统可以成为中国城市和建筑物实现双碳目标的重要工具。 ·暖通智控系统的功能提升和外延有待行业各方持续的共同努力。 目前的暖通智控系统功能和应用技术尚处于初级阶段，但是基于已有的系统架构和基本功能，还有大量的工作可做，尤其是广泛融入AI技术后，功能提升和外延的空间就能发生跃迁。如仅是基于暖通空调智控系统的运行数据，可以实行设备故障自动诊断和自修复、可以进行建筑物的健康诊断、可以为暖通空调系统工程设计标准修编提供科学依据、可以无缝融入虚拟电厂系统、可以成为智慧城市/智慧园区的能源安全监控系统的子系统……。如此一来，暖通空调智控系统就不再是一个普通的技术系统，更不是一次性交付的工程项目，而是与建筑和城市业务共生的长期事业。我相信，这也是业内各方愿意努力去达成的前景。 《中国暖通智控行业白皮书》汇集了业内企业和咨询机构的专业人士，深入研究了暖通智控技术发展趋势与应用现状，探讨我国暖通智控的行业生态，提出面对行业发展挑战的对策，并展望了未来暖通智控技术的应用场景，其中的真知灼见可以为从业人员和政府决策提供有价值的参考。 如果要说遗憾的话，还是有一些的，那就是暖通智控系统的实现并不能在技术层面上得到完全的保障，它需要在建设和运行的过程中设计体制和机制，即建设阶段如何协调投资方、建设方和运营管理方的行为，在运行阶段系统如何保证维护更新的投入，以确保全生命期的可持续。这还有待于编写者和业内同行一起通过总结工程的经验教训，不断完善了。 卷首语 赵哲身 住建部智能建筑发展推广中心专家委员上海大学 自动化系 教授 建筑设备监控系统（BA）的国产化经历了��余年的历史，虽然取得了不小的成绩，但重硬轻软，缺少常驻软件支撑一直是国产品牌无法取代国外主流产品的主要弊病。近五年来，国内出现了海尔这样的致力于暖通智控的一小批新兴BA企业，DDC常驻程序和平台软件有了很大的发展，让我们看到了中国BA的希望。 随着大基建时代成为过去，建筑智能化行业和所属企业面临着转型的挑战：如何从新建建筑建设转向存量建筑的改造和维护，国家的双碳战略、城市更新等政策给我们指明了方向；而物联网、数字化和人工智能技术的爆发作为时代的主要技术特征，也给了致力于成为暖通智控世界追梦者难得的机遇。 暖通智控是BA的主要部分，它的发展方向之一是与AI的融合和应用：包括但不限于空调负荷建模与预测（目的是实现HVAC能量的供需平衡）、HVAC系统的动态优化控制、电力负荷预测与需求响应、建筑设备的故障检测与诊断AFDD等等。暖通智控的产品商应更多地关注和实施软节能。这一过程的前提是数据资产库的建立和维护，包括用于AFDD的有标志故障数据库的建立。 但我们必须清醒地认识到，AI训练和建模强烈地依赖于数据：数据必须覆盖所有可能的运行条件，即必须覆盖所有频谱，现有的数据资产库却很难做到。因此，在高可靠性要求的场所（如医院、数据中心），当AI模型用于控制时，为了设备安全，也为了能增加业主的接受度，必须在算法中设定出现危急情况时的限制。 暖通智控的发展方向之二是为暖通空调系统建立标准化的高级运行顺序，以使得业主摆脱BA承包商的制约。标准化的执行规范减少了编程和调试时间，缩短了工期；同时，通过优化控制降低了能耗。ASHRAE是这方面的先行者，国内学界和厂商要紧紧跟上。 暖通智控发展方向之三是：在较长的一段时间内，物联网在架构上会最终重塑建筑智能化系统，使它从传统树形结构变为魔方结构，BA将成为该结构的一个功能分支。 因此，暖通智控正面临一场变革，重点之一是AI的应用，软节能将以前所未有的地位受到重视，重点之二是控制策略及其程序的标准化，边缘侧常驻程序的数量将有质的飞跃。我国暖通智控生产厂商应当紧紧抓住这一机遇，跳出内卷陷阱，谋取大的发展。 《中国暖通智控行业白皮书》对我国暖通智控行业的发展进行了系统梳理和深入分析，提出了未来应用中亟需解决的问题及行业融合的趋势，内容具有创新性和前瞻性，相信能对我国暖通智控行业的发展有借鉴和指导作用。 CONTENTS目录 前言 �� 第一章 暖通智控行业的发展历程�� �.� 暖通智控的定义�.� 行业发展历程�.� 暖通智控的价值�.� 政策与标准�������� 第二章 暖通智控技术发展趋势与应用现状�� �.� 核心技术架构与组成�� �.� 前沿技术趋势与创新�� �.� 暖通智控技术的应用场景�� �.� 全球暖通智控技术应用现状�� 第三章 暖通智控的行业生态�� �.� 行业生态�.� 暖通智控市场格局�.� 行业代表性品牌�.� 暖通智控国创品牌影响力�������� 第四章 行业应用案例�� �.� 大型公共建筑案例�� �.� 工业与数据中心案例�.� 轨道交通案例�.� 智慧园区案例������ CONTENTS目录 �.� 智慧酒店案例�� �.� 分布式能源管理�� 第五章 行业发展的挑战与机遇�� �.� 技术挑战�� �.� 商业挑战�� �.� 标准与互操作性挑战�� �.� 数据安全与专业人才挑战�� �.� 政策驱动与“双碳”带来的新机遇�� �.� 暖通智控技术融合趋势与跨行业合作�� �.� 从产品走向平台：智能运维与数据平台�� �.� 暖通智控“出海”机遇与国际化发展路径�� 第六章 暖通智控技术未来的应用与展望�� �.� AI算法驱动�� �.� 云边协同架构�� �.� 开放标准与互联互通�� �.� 基于BIM的能源管理平台�� �.� 可灵活组态的系统产品�� �.� 从能控到碳控：双碳数据闭环�� �.� 支撑虚拟电厂实现的暖通智控技术�� 结语�� 参考文献�� 附录�� 第一章 暖通智控行业的发展历程 �.� 暖通智控的定义 暖通空调（Heating, Ventilation and Air Conditioning，HVAC）是建筑环境控制的核心系统，承担供暖、通风和空气调节等关键功能，是保障室内环境舒适性、健康性与生产连续性和安全的基础环节。 随着楼宇自动化系统（Building Automation System，BAS）的发展，暖通空调设备逐步从单机独立运行转向系统集中监控与协同管理，实现了能效提升与运行优化。在此背景下，暖通智控（HVAC Intelligent Control）作为暖通系统与楼宇自动控制技术深度融合的产物，逐渐演进为独立的技术体系[�][�]。 暖通智控基于物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据分析、边缘计算和建筑信息模型（BIM）等数字化技术，是实现对HVAC系统全流程实时监测、智能分析与自适应调控的综合体系[�][�]。其核心目标在于保障室内环境健康舒适、提升系统运行安全和可靠性，实现能源效率最大化、并优化全生命周期运营成本。 从功能边界上看，暖通智控系统覆盖了从冷热源到末端的全流程控制对象，包括： 冷热源系统（如冷水机组、热泵机组、锅炉、冷却塔等）的高效调节；空气系统（新风机组、空气处理单元、多联机等）的联动控制；水系统（水泵、管路、调节阀等）的水力平衡与输配；末端设备（传感器、风阀、电动阀、VAV（Variable Air Volume）变风量末端、风机盘管等）的精准控制。 研究与实践表明，引入基于先进传感器与智能算法的智控系统，可实现��%至��%的综合节能率，同时有效延长设备寿命，实现从被动运维向预测性运维的转变[�]。 暖通智控通常采用分层架构： ●感知层：