冷站案例

制药工厂冷站

AI 运行期平均冷站效率从 0.74 降至 0.65 kW/ton，下方展示 BMS 兼容控制边界、设备规格、每日运行数据、频率变化和计算过程。

冷站效率提升: 12.11%
AI 运行窗口: 37 天
平均冷站效率: 0.74 -> 0.65 kW/ton

设备清单

设备品牌、规格与冷站拓扑

该中央空调系统为二次泵变流量系统。冷站包含 4 台冷机（3 用 1 备）、4 台冷冻水泵、4 台冷却水泵、3 台空调侧冷冻水泵和 4 台工艺侧冷冻水泵；实际运行模式为一机带一泵。

设备	品牌	性能参数	运行状态
离心式冷水机组	Trane	制冷量 650RT / 功率 402kW	在运行
冷冻水泵	Grundfos	扬程 20m / 功率 30kW / 流量 350m³/h	在运行
冷却水泵	Xylem	扬程 22m / 功率 45kW / 流量 190m³/h	在运行
冷却塔	BAC	流量 500m³/h / 功率 22kW	在运行

控制与 BMS 兼容性

AI 层与既有群控保持兼容

平台支持群控与 AI 控制一键切换，也支持业主按照 AI 建议值实时调整群控中的冷却水泵频率和冷却塔频率。

冷却水泵控制带: 42Hz 至 50Hz，以不触发低流量保护为前提。
冷却塔风机控制带: 22Hz 至 50Hz，以整体运行能耗和室内温度变化为奖励。
当前优化范围: 冷却水泵与冷却塔。
预留后续接口: 冷水机组出水温度与冷冻水泵频率。
数据来源: BMS 运行记录、每日系统 kW/ton、室外干球温度、室外湿球温度。

控制逻辑

冷却水泵与冷却塔优化循环

控制循环读取 BMS 与天气上下文，执行明确的运行边界检查，由 DDQN 策略选择频率命令，并将实测反馈回传给策略。

边界检查确保每条命令保持在批准的 BMS 兼容频率区间和保护阈值内。
操作员复核和 M&V 结果回到 DDQN 策略，同时不绕过原生 BMS 权限。

BMS + 天气数据
冷站状态、趋势与运行上下文
边界检查
频率区间、负荷阈值与保护逻辑
ClimaMind DDQN 策略
频率命令选择
批准后的命令
冷却水泵与冷却塔风机频率
操作员 + M&V 反馈
可见性、回退、COP 与 kW/ton 复核

操作员 + M&V 反馈ClimaMind DDQN 策略

7 月 2 日基准控制模式下的冷却塔风机频率变化。

08:30 左右的短暂单点瞬时波动已剔除，因为它不代表持续的冷却塔频率运行状态。

9 月 28 日软件优化模式下的冷却塔风机频率变化。

软件优化模式在全天动态调制冷却塔命令，而不是保持基准期近固定的冷却塔频率；冷却塔运行能耗在对比窗口内下降约 30%。

计算过程

冷站效率提升率与运行期计算

基准期: 6 月 1 日至 7 月 7 日基准运行；剔除缺失用电数据后，共有 27 条有效日记录。
基准期均值: 0.74 kW/ton，室外干球 22.66C，室外湿球 19.36C。
AI 期: 9 月 1 日至 10 月 7 日 AI 控制；共有 37 条日记录。
AI 期均值: 0.65 kW/ton，室外干球 25.64C，室外湿球 22.43C。
AI 期最高冷站效率: 0.73 kW/ton，来自每日运行数据。

1. 基准期平均冷站效率 = 0.74 kW/ton。
2. AI 期平均冷站效率 = 0.65 kW/ton。
3. 降低量 = 0.74 - 0.65 = 0.09 kW/ton。
4. 冷站效率提升率 = (0.74 - 0.65) / 0.74 * 100% = 12.11%。

计算结果

冷站效率提升率

=基准期平均 kW/ton-AI 期平均 kW/ton基准期平均 kW/ton*100%

=0.74-0.650.74*100%

=12.11%

能效基准

美国常用冷站效率参考口径

美国冷冻水系统实践更常用 kW/ton 对比实测冷站效率。下表给出 ASHRAE 参考上下文，不作为认证等级声明。

指标	基准期	AI 期	美国参考上下文
冷站效率	0.74	0.65	数值越低越好；这是美国冷冻水系统运行效率更常用的表达方式。
ASHRAE 参考上下文	0.61-0.70 kW/ton	0.61-0.70 kW/ton	ASHRAE District Cooling Guide 将电驱离心式冷水机组列在这个典型区间。
测量边界	系统 kW/ton	系统 kW/ton	这里作为参考上下文，不作为美国认证等级或整栋建筑能耗基准。

每日运行数据

用于散点图的每日冷站效率、干球温度与湿球温度

下表列出全部日运行记录，并用这些点里的 kW/ton 数值呈现冷站效率与天气关系图。

冷站效率与湿球温度关系

基准期运行AI 模式

冷站效率与室外干球温度关系

基准期运行AI 模式

模式	日期	kW/ton	干球温度 C	湿球温度 C
基准期运行	6 月 1 日	0.71	21.27	18.27
基准期运行	6 月 2 日	0.73	22.46	17.78
基准期运行	6 月 3 日	0.67	20.36	15.11
基准期运行	6 月 8 日	0.69	21.29	17.67
基准期运行	6 月 9 日	0.70	23.23	18.43
基准期运行	6 月 10 日	0.71	23.06	17.79
基准期运行	6 月 11 日	0.69	21.24	17.54
基准期运行	6 月 14 日	0.69	20.80	17.49
基准期运行	6 月 15 日	0.69	21.57	16.96
基准期运行	6 月 16 日	0.68	20.71	16.87
基准期运行	6 月 17 日	0.69	18.25	17.24
基准期运行	6 月 18 日	0.73	19.30	18.77
基准期运行	6 月 19 日	0.76	20.52	19.80
基准期运行	6 月 20 日	0.77	22.31	19.73
基准期运行	6 月 21 日	0.75	23.58	18.96
基准期运行	6 月 22 日	0.72	22.69	17.77
基准期运行	6 月 23 日	0.70	20.24	17.18
基准期运行	6 月 24 日	0.71	18.11	17.63
基准期运行	6 月 25 日	0.76	21.17	19.72
基准期运行	6 月 26 日	0.76	21.62	19.60
基准期运行	7 月 1 日	0.79	23.86	20.88
基准期运行	7 月 2 日	0.82	24.27	21.66
基准期运行	7 月 3 日	0.82	24.67	21.84
基准期运行	7 月 4 日	0.82	26.12	21.82
基准期运行	7 月 5 日	0.81	25.11	21.78
基准期运行	7 月 6 日	0.85	31.39	27.41
基准期运行	7 月 7 日	0.85	32.54	26.95
AI 模式	9 月 1 日	0.64	26.10	21.77
AI 模式	9 月 2 日	0.63	27.06	22.70
AI 模式	9 月 3 日	0.64	26.96	23.74
AI 模式	9 月 4 日	0.67	28.69	25.27
AI 模式	9 月 5 日	0.70	28.18	25.15
AI 模式	9 月 6 日	0.67	28.71	24.63
AI 模式	9 月 7 日	0.64	28.15	24.29
AI 模式	9 月 8 日	0.63	28.17	23.43
AI 模式	9 月 9 日	0.63	27.57	22.85
AI 模式	9 月 10 日	0.62	27.78	22.56
AI 模式	9 月 11 日	0.64	28.80	24.47
AI 模式	9 月 12 日	0.67	27.48	24.90
AI 模式	9 月 13 日	0.66	25.50	23.95
AI 模式	9 月 14 日	0.63	24.65	23.29
AI 模式	9 月 15 日	0.63	24.42	23.51
AI 模式	9 月 16 日	0.65	25.30	23.86
AI 模式	9 月 17 日	0.65	27.73	23.87
AI 模式	9 月 18 日	0.69	29.24	25.74
AI 模式	9 月 19 日	0.72	30.19	26.60
AI 模式	9 月 20 日	0.69	26.86	24.41
AI 模式	9 月 21 日	0.63	23.20	20.68
AI 模式	9 月 22 日	0.61	21.04	19.38
AI 模式	9 月 23 日	0.62	20.42	18.89
AI 模式	9 月 24 日	0.64	23.11	22.05
AI 模式	9 月 25 日	0.65	26.63	23.95
AI 模式	9 月 26 日	0.66	25.63	23.42
AI 模式	9 月 27 日	0.72	27.62	24.71
AI 模式	9 月 28 日	0.72	25.80	24.58
AI 模式	9 月 29 日	0.73	27.40	24.55
AI 模式	9 月 30 日	0.71	24.15	22.09
AI 模式	10 月 1 日	0.67	23.62	19.32
AI 模式	10 月 2 日	0.59	22.95	17.60
AI 模式	10 月 3 日	0.62	22.63	18.51
AI 模式	10 月 4 日	0.66	23.54	18.88
AI 模式	10 月 5 日	0.61	22.26	16.79
AI 模式	10 月 6 日	0.60	21.45	16.93
AI 模式	10 月 7 日	0.61	19.55	16.60

用同样的测量纪律复盘你的冷站

我们可以先检查 BMS 点位、历史运行数据、设备规格和计量覆盖，再判断是否适合接入类似的 AI 监督优化层。

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