新闻聚焦一：2023年4月28日，中央政治局会议明确提出“要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。

新闻聚焦二：2023年5月31日，深圳正式印发《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》，同步发布首批“城市+AI”应用场景清单，统筹设立规模1000亿元的人工智能基金群，以最充足的算力、最大的政策支持、最优的产业生态、最好的人才环境、最丰富的场景应用，积极打造国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区，努力创建人工智能先锋城市。


新闻聚焦三：2023年11月15-19日，第二十五届中国国际高新技术成果交易会在会展中心开幕，在持续5天的科技盛会中，福田展馆1号馆新一代信息技术产品展的“人工智能”成为了本届高交会的亮点之一。这个展区汇聚了众多在人工智能领域具有领先地位的企业和机构，他们展示了各自最新的技术成果和创新产品，为观众呈现了一场人工智能技术的视觉盛宴。


目前，人工智能通用大模型已成为继移动互联网技术之后最大的一波技术浪潮，人工智能成为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量。


在数字经济时代，企业只有通过不断创新，紧跟时代潮流发展，才能换发生命力。数据是驱动社会经济发展的关键生产要素，已成为国家重要的战略性资源，正逐步成为一种极其重要的新型资产。同时，数据是人工智能发展的重要支撑，起到承载、驱动和锤炼算法的重要作用。在可预见的未来，通过挖掘、分析和处理大数据，并应用人工智能技术实现大数据价值的提升将成为企业未来发展的一片蓝海。微软CEO纳德拉表示，人工智能将从根本上重塑每个软件类别和业务。


下面就《变风量空调智慧管理平台（以下简称VAV IMS）如何通过自适应AI算法进行调优》作探讨，从实践领域研究自适应AI算法的具体应用。


首先，我们先了解什么是自适应AI？


自适应AI是一种高级形式的人工智能，将人工智能与先进的响应式学习方法相结合的技术，旨在通过提高技术驱动型解决方案的性能来增加进步，以适应不断变化的内部外部环境。


所谓自适应过程是一个不断逼近目标的过程，它所遵循的途径以数学模型表示，称之为自适应AI算法。


自适应AI算法的基础是大数据，简单理解：


模型=预测算法+数据。


广东普而通科技有限公司自主研发的VAV IMS就是一套自适应AI管理平台，涵盖多个自适应AI算法的模型，主要包括全面感知-深度监控、分析评估优化、节能分析控制、环境健康评估优化、能源管理与冷耗分析、智慧运维等，并拥有《变风量空调工况分析评估与优化算法》等诸多发明专利。其中《变风量空调工况分析评估与优化算法》发明专利主要涉及变风量空调工况分析评估与自适应AI优化算法，涉及空调控制技术领域，包括：按一定的周期采集到变风量空调系统风柜及所辖VAVBOX运行大数据后，利用均值算法将其与预定值定期比较；当出现预定偏差并超过一定时间形成趋势后，发出预警并根据趋势情况进入不同分析优化模型；包括房间降温异常分析优化算法模型、房间升温异常分析优化算法模型、房间忽冷忽热分析优化算法模型以及节能分析优化算法模型；根据分析优化模型的逻辑流程，按照一定的幅度逐步修正VAVBOX及风柜相应运行参数，以达到优化空调系统运行效果的目的，并继续监视运行反馈数据，直至运行数据趋近预设正常范围；完成系统优化，改善空调系统的稳定性和舒适性。

下面我们就用涵盖自适应AI算法的模型来了解【变风量空调智慧管理平台（VAV IMS）】。

【软件架构】：


首先，全面感知与深度监控是VAV IMS的大数据功能模块，是分析评估优化的前提，其余功能模块也必须基于深度监控系统所提供的大数据才能实现相应功能。深度监控系统是基于Bacnet协议与现场设备间进行数据通讯，深度监控系统运行状态。传统建筑设备自控系统（BA）是基于现场控制器及各类传感器，呈现设备运行的AI、AO、DI、DO点位，而VAV IMS充分扩展控制系统所采集的数据点和逻辑量，并深度挖掘数据之间的关联关系，全面感知变风量空调系统的运行工况，更准确的判断和优化系统运行状态。

【VAV IMS深度监控软件界面】：


在全面感知—深度监控的基础之上，VAV IMS会对正在运行的变风量空调系统自动进行分析评估优化，基本方法包括设计参数修正、控制逻辑优化、运行参数修正和节能控制。

AI预警模型包括：忽冷忽热、升温异常、降温异常及节能控制等

AI故障分析模型包括：风系统分析模型、水系统分析模型和风柜分析模型等

按照AI模型分析评估的结果，最终给出运行状态报告和预警机制或优化建议。如果涉及运行参数修正，如果涉及运行参数修正，系统会根据分析评估结果进行自适应AI调优，包括变定静压控制和送风温度调整。

比如风系统分析模型，通常情况下，风柜或者VAV BOX等设备出现故障很容易能发现，但当风管系统存在问题时往往难以发现。VAV IMS主要通过我司自主研发的自适应AI算法（风量通过率）分析回风和送风异常，通过正常与异常比较，可以预测出哪一种故障，或者随着趋势线的发展变化，轻松知道是风管堵塞还是回风量不足，从而及时准确了解到变风量空调系统中风管系统的运行状况。