深度解析海林EBA能源楼控技术优势

01Q：什么是EBA?

A：

能源楼控 (Energy Building Automation)，简称 EBA基于HAI平台，通过大数据、AI算法、自动控制等技术，实现能源管理和楼宇自控的深度融合、数据打通。根据能源管理系统对楼宇末端能耗的监测和分析，同步调控输送端能源的分配及供应端能源的产生，实现按需供给、优化控制，提升建筑性能和节能水平，构建舒适、健康、节能高效的智能化建筑。

EBA将建筑楼宇能源的高效产生、冷热平衡、有效应用，以及室内舒适环境的调节、智能照明各区域各设备的能耗监测，融合在一个管理平台，实现闭环管理。

02Q：EBA能源楼控相比传统楼控的优势有哪些?

A：

传统BA解决的问题是设备自动化控制，关注的是设备的运行是否能达到建筑的舒适需求。

EBA解决的问题是在设备自控的前提下，实现能源自控，关注的是建筑的舒适、健康、节能高效。通过数据、算法、自动控制等技术手段，优化能耗，提升建筑性能和节能水平。

BA关注设备局部；EBA着眼系统全局。

03

Q：EBA能源楼控对IBMS的集成优势?

A：

IBMS是智能建筑管理系统，将建筑楼宇自动化(BA)、消防自动化(FA)、安全自动化(SA)集成在一个综合管理平台，实现集中展示、控制及逻辑上的联动。但是各系统之间没有联系和互动。

而EBA的初衷和目的是解决建筑运行过程中的能源管理问题，将建筑中的能源监测和楼宇自控这两部分融合，实现数据打通。EBA不仅仅是两个应用系统简单集成和叠加，而是通过标准化、大数据和AI技术，将两个体系有效整合。通过AI算法优化和提升建筑内各个系统，特别是暖通系统的运行效率，从而实现降低建筑运行过程的能耗和碳排放的目。

04 Q：EBA能源楼控的数据怎么实现优化控制的?

A：

“以终为始”全系统整体优化

EBA能源楼控系统通过AI算法实现系统的优化控制，AI算法的基本原理是能量守衡定律。

机房的能量供给 = 末端的能量正常需求和浪费+ 输送过程的能量损耗

机房的高效供给：使冷(暖)机及群组工作在高能效比状态

管道的高效输送：使输送水泵和风机工作在高能效比状态

区域的合理分配：动态调整各个区域能量分配比例

末端的合理使用：动态监控、减少能量浪费

传统高效机房、机房群控关注的是局部的设备高效节能，无法解决整个系统的节能。

EBA提出“以终为始”的理念，实现“以需定供”的目标，将能源产生、能源输送和分配、末端用能数据融合，根据对楼宇末端能耗数据，调控供应端能源的产生和输送端能源的输送、分配，实现按需供给，供需平衡。

AI深度学习算法

1.  现场设备实时运行数据的采集和清洗

2.采用BP神经网络深度学习算法，为每个设备建立数学模型

3.训练模型

→ EBA系统中AI算法的应用过程

AI算法的运行策略是以终为始

1. 将末端房间温度控制在合理的范围内，预测末端下一周期的能量需求，根据数学模型计算暖通空调系统的整体优化控制策略。

2. 下发冷(热)机的优化运行策略。

3. 下发输配系统的优化输送策略。

4. 下发智慧阀的优化分配策略。

5. 下发冷却系统的优化运行策略。

以末端为例：

1.系统根据末端各个温控器控制房间当前实时温度与设定温度的差值，以及变化速率，计算下一周期的冷量需求增量(可正负)，并求和，适用于楼层空调机房DDC控制方式。

2、取总出/回水管热量表上一周期冷量总和做为基数。

3、将上述两项叠加作为下一周期所需冷量的预测值。

海林自控专注暖通自控、楼宇自控行业二十年，始终秉承建筑绿色节能战略，在楼宇自控及能源管理领域不断探索创新和实现应用，为各行业楼宇的低碳转型提供创新、高效的系统及产品，助力“双碳”目标的实现，人们创造舒适美好的人居环境，共创中国楼宇自控未来新格局。