群智能系统是国家十三五重点研发计划项目的创新成果，是一种新型建筑智能化平台技术。群智能系统将分布式计算与建筑物理场深度融合，面向空间单元和机电设备单元重新定义建筑智能化，为建筑提供天然的跨系统智能平台，可快速部署、即插即用，高效便捷地实现建筑及其设备自动化控制管理的各项功能，真正实现高效运行、降低成本、提升品质。项目实现对相关成果的应用示范，为技术的落地验证，产业化推广奠定了基础。试点项目经过3年来的不懈努力，现已高效、便捷地实现了建筑及其设备自动化控制管理的各项功能，真正实现了高效运行、降低成本、提升品质的要求。该项目运行数据显示，2020年度冷站年综合能效5.5，系统效率优良，已达到高效冷站水平。

群智能建筑平台系统是由清华大学牵头承担的国家十三五重点研发计划项目的创新成果。采用基于群智能技术的、应用于建筑智能化解决方案的分布式操作系统和嵌入了该操作系统的用于空间单元和机电设备控制的智能计算节点CPN（Computing ProcessNode），为建筑提供类似于“迷走神经”的智能系统，以一种去中心化、自组织的方式满足对建筑中“物”的监控和管理需求，以达到高效的目的。该系统在每个空间或机电设备植入一个带有分布式操作系统的智能计算节点（CPN），内置建筑和机电设备的标准化信息模型，实现各个空间单元及机电设备内部的智能化控制。

CPN之间按照空间单元的位置关系和机电设备管网连接所见即所得地构建出建筑系统的三维拓扑结构模型，自组网、自组织地实现整个系统优化控制管理需求。它将分布式计算与建筑物理场深度融合，面向空间单元和机电设备单元重新定义建筑智能化，为建筑提供天然的跨系统智能平台，可快速部署、即插即用，高效便捷地实现建筑及其设备自动化控制管理的各项功能，解锁各种优化控制策略，真正实现高效运行、降低成本、提升品质。群智能技术颠覆了现有的集中式分层智能化架构，将物理场模型与并行计算深度融合，建立了我国原创的建筑智能化技术体系，为建筑行业解放生产力提供了技术支撑。传统建筑设备管理系统与群智能的基本对比如下：

多年来，传统楼控技术在施工、调试及使用过程中存在较大痛点，如：自控功能实现度低、故障率高；跨系统数据整合应用难度大；运行数据分析应用程度低；功能扩展难度大，更改成本高等，导致大多数商业项目的楼控系统实际处于瘫痪状态，或者只监不控，无法实现智能化系统节省人工、节能降耗的设计目标。楼控系统功能实现度调研如下：

1 、项目概况

项目为新建大型商业综合体，总建筑面积35万㎡，群智能技术的应用范围包括冷源站设备群控、室内环境监测、空调末端设备监控、公共区域送排风系统监控、采光天窗自动遮阳系统监控、智能照明系统、电力监控系统、智慧物业管理等系统。项目共安装324个智能计算节点（CPN）。群智能系统控制总点位数量：2548；其中，冷机群控点位数量：416个；末端设备点位数量：2132个 ；为收集环境参数及机房定位，系统配置了157台CPN-A（空间型控制单元），设置于主要机电设备用房、每层精装区域及公共卫生间；为控制末端机电设备，系统配置了167台CPN-B（设备型控制单元），以及配套通用扩展模块；整个项目设置各类传感器：868个，被控执行器：294个，计量表具：127个。基于植入在CPN中的分布式操作系统LynkrOS，下载安装了近30项控制管理相关应用，实现了对建筑中多个机电系统的实时智能控制；同时，通过监控软件与群智能系统的融合，实现了智能化物业管理。硬件成本造价较传统系统增加10%左右，但系统集成及平台等费用大幅降低。项目历时8个月分批完成了设备的排产、施工、系统调试及后评估的全部工作，开业调试阶段即完成了90%以上点位的远程控制功能。现项目于2019年9月开业，系统运行已逾一年。实现了主机群控、楼宇自控及跨系统联动，同时实现了物业智慧化管理。具体CPN设置情况如下：

2 、实施效果

2．1将定制化开发转变为标准化产品，缩短项目调试时间

传统智能控制系统由于需要根据项目定制化开发，导致现场配置测控点数量大，系统组态困难、专业要求高，因而现场施工调试非常复杂、极其耗费时间和人力成本。群智能系统按标准设备划分基本单元，并且定义了各类标准设备的控制管理标准信息集，实现CPN节点之间自识别、自组织和相互协作，从而实现CPN节点的即插即用和控制策略应用的下载即运行，大大降低了调试难度，缩短了调试时间。

项目调试人力成本投入从常规系统的100人天减少到40人天，开业调试阶段即完成了90%以上点位的远程控制功能。在项目开业前的机电第三方检查中，因开业即完成末端自控被检查单位加分。

2．2数据增值，基于平台大数据诊断安装调试问题，提升工程质量

群智能系统整合机电设备单元底层大数据，基于群智能系统控制节点内置的智能化诊断算法，实现机电设备单元的开机自检功能，以此诊断隐藏的施工安装问题。本项目施工调试阶段协助发现近80项机电安装问题，辅助实现了施工现场质检，提升了工程质量。整合机电设备单元底层大数据，诊断机电安装问题：基于群智能系统控制节点内置的智能化诊断算法，实现机电设备单元的开机自检功能，自动提示隐藏的施工安装问题，辅助机电验收。项目实施过程中诊断的安装类问题如下：

图1项目实施过程中诊断的安装类问题

2．3提高冷站能效

通过下载通用的优化控制算法，实现冷站设备全局优化运行。运行数据显示，系统各项能效指标均优于国标限值，2020年项目年均冷站综合能效5.5，超过美国ASHRAE高效制冷机房能效指标（＞5.0）。项目2020年度累计供冷量1383万kWh，冷站累计耗电量254万kWh，对比国标限值3.31，冷站节省电耗164万kWh，节省能源费用约98万。2020年全年冷站各类指标如下：

表2：项目2020年冷站实测数据

图2：美国暖通空调协会ASHRAE冷站能效标尺

同时，通过末端空调箱电动水阀的按需自动控制、故障及时上报及处理，风机盘管立管电动水阀根据温差自动调节，实现空调水系统“大温差小流量”运行，冷冻水干管供回水温差维持在5℃左右。

2．4降低空调末端电耗

采用串级调节的优化控制方式，综合调节水阀开度和风机频率，使得在保证控制效果的情况下，优化风机运行能耗。在不增加计量电表的情况下，群智能系统通过解析变频器485通信协议，获取每台空调箱的实时功率和累计耗电，为精细化管理提供数据基础。项目空调箱风机平均运行频率40Hz左右，无自控条件保守估计按定频45Hz运行，对比空调箱风机电耗节能约30%，以本项目为例，8月空调箱风机电耗为6.7万kWh，月节能量约2.9万kWh，全年按运行时间8个月估算，年节能量约23万kWh。同时在不增加计量电表的情况下，群智能系统通过解析变频器485通信协议，获取每台空调箱的实时功率和累计耗电，为精细化管理提供数据基础。

图3 空调机组风机频率

2．5通过水平相邻的同层空调机组、上下垂直关联的空调机组相互协作；中庭空调机组、电动遮阳、顶层排风机跨系统协作；保证了各楼层温度控制在合理范围内，避免夏季中庭“上热下冷”。同时，各楼层垂直温差的减少有利于降低建筑实际冷量需求；各楼层温度均匀，有利于各楼层温度都控制在舒适温度范围的上限，避免个别楼层“过冷”现象导致的冷量浪费。

2．6基于项目运行能效数据和设备实际特性，优化各项控制App：根据传感器间数据约束关系，修正传感器偏差影响；依据实际运行工况，调整设备性能曲线模型；根据实际传感器、流量计安装位置，优化负荷需求算法；深入分析项目实际运行能耗，优化控制策略，在日常运行中进一步提高系统能效。

2．7新技术手段定位网线施工问题：利用群智能系统特有的网络拓扑自辨识功能，快速定位并可视化提示网络布线缺失、接线错误等施工问题，极大地提高调试效率。

2．8基于项目运行能效数据和设备实际特性，优化各项控制App：根据传感器间数据约束关系，修正传感器偏差影响；依据实际运行工况，调整设备性能曲线模型；根据实际传感器、流量计安装位置，优化负荷需求算法；深入分析项目实际运行能耗，优化控制策略，在日常运行中进一步提高系统能效。

3、成本造价方面分析

3.1硬件成本分析：

3.1.1多系统融合，CPN节点跨系统复用

3.1.2加载在群智能平台上的系统功能（BA、照明、环境监测、门禁）越多，平均成本越低。

3.2施工成本分析

3.2.1空间单元、设备单元内部或附近接线施工，布线简化，所见即所得的接线，施工简化；

3.2.2根据示范工程的经验，施工成本低于传统技术方案

3.3调试周期分析

3.3.1与传统方案相比，智能化单元的设置、智能单元的自诊断功能的辅助，可以极大地缩短项目的调试周期 开业即全自动运行。

通过根据示范工程项目经验（冷站群控和BA系统），与传统技术相比，群智能技术的总成本增加10-15%左右。

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