上海臨港桃浦園區(qū)AI Park數(shù)實融合能效智控
案例概述
上海臨港桃浦園區(qū)（中國-以色列創(chuàng)新園）是上海臨港經(jīng)濟發(fā)展（集團）對上海桃浦地塊大規(guī)模開發(fā)的重要試點之一。作為上海建設具有全球影響力的科技創(chuàng)新中心的重要承載區(qū)，同時也是上海全力打響“四大品牌”、打造工業(yè)區(qū)改造和產(chǎn)業(yè)轉型升級新典范的重點建設區(qū)域，依托大數(shù)據(jù)與人工智能技術，基于先進的物聯(lián)網(wǎng)平臺，打造集約、高效的智慧園區(qū)管理體系，推進相關戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及城市數(shù)字化建設。本項目依托科技研發(fā)、創(chuàng)新孵化、知識產(chǎn)權保護、科技成果轉化于一體的創(chuàng)新服務平臺建設，打造國家、市級重大戰(zhàn)略任務“金字招牌”。
根據(jù)普陀區(qū)出臺的《中以（上海）創(chuàng)新園建設方案》，園區(qū)給予基金、服務、載體等18項重點任務，政策扶持助力企業(yè)落地、創(chuàng)新技術轉化；同時，園區(qū)通過建立以色列科技文化沙龍，舉辦中以創(chuàng)新項目路演、中以創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、科技產(chǎn)業(yè)主題論壇等活動，促進形成文化、科技、資本、市場融合發(fā)展的優(yōu)質營商環(huán)境，展現(xiàn)出打造國際創(chuàng)新合作示范平臺、技術轉移平臺、創(chuàng)新孵化平臺的優(yōu)質潛力，助力園區(qū)企業(yè)在把握技術轉移機會的同時，打造上海西部轉型發(fā)展的示范標桿。
本項目桃浦智創(chuàng)城604地塊是在具有標志性歷史意義的英雄金筆廠原U型廠房建筑基礎上進行商業(yè)化改造，為桃浦智創(chuàng)城園區(qū)的試點工程項目，為園區(qū)內(nèi)建設智慧建筑群打造一個優(yōu)良的示范性項目，也為將來桃浦智創(chuàng)城的建設打下了堅定的基礎。作為中以創(chuàng)新園區(qū)AIPark首發(fā)項目，同時也是AI Park規(guī)劃布局的關鍵落子，一是基于顛覆性的AIpark平臺，通過計算機視覺、深度學習、生物特征識別等技術，執(zhí)行預定的業(yè)務邏輯，改善傳統(tǒng)信息化平臺各系統(tǒng)自成體系的情況，實現(xiàn)門禁、梯控、環(huán)境、能源等系統(tǒng)的互聯(lián)互通，形成協(xié)同聯(lián)動、高效智能的園區(qū)運營管理模式。二是在AI智慧園區(qū)建設模式、技術協(xié)同、建章立制等方面形成可復制、可推廣的經(jīng)驗，為園區(qū)開發(fā)建設、運營管理提供更加高效和低成本的人工智能解決方案。三是創(chuàng)新人工智能在園區(qū)能源管理、安全管理、資產(chǎn)管理、一臉通、會議室等方面的應用場景，豐富人工智能在園區(qū)的落地應用及產(chǎn)業(yè)應用，為人工智能相關創(chuàng)新成果應用轉化提供載體，尤以AI賦能節(jié)能雙碳的應用場景最具表率意義。
來源：騰訊云計算（北京）有限責任公司
應用場景
園區(qū)運營期間，建筑能源的管理水平以及室內(nèi)環(huán)境的健康舒適是兩項重要指標。本項目基于數(shù)字底座打造全域全要素互聯(lián)的數(shù)實融合新基建體系，通過建設智慧能源管理中心，聯(lián)動能耗計量系統(tǒng)、冷源群控系統(tǒng)、風機盤管系統(tǒng)、通風系統(tǒng)等，提供精細的能耗監(jiān)測、多維度的統(tǒng)計分析、智能的設備控制、可靠的報警管理等服務，一方面利用物聯(lián)網(wǎng)技術對建筑能源消耗實行精細化計量，在精細化計量的基礎上，通過多維度分析，實時掌握能源使用動態(tài)，從而為能源決策提供有效的數(shù)據(jù)支撐；另一方面利用大數(shù)據(jù)智能分析技術，對建筑供冷供熱系統(tǒng)進行優(yōu)化控制，不僅可以有效提高系統(tǒng)運行效率，減少系統(tǒng)用能成本，還可以有效提升園區(qū) 內(nèi)部各建筑區(qū)域的環(huán)境空氣質量。通過能源精細化管理、智能優(yōu)化控制、智能設備設施管理，實現(xiàn)“三理”聯(lián)動，助力“雙碳”目標。
場景1：數(shù)實融合能源精細化管理
智慧能源管理系統(tǒng)以管理為中心，采集匯總系統(tǒng)的能耗數(shù)據(jù)，上傳到能源管理中心進行歸納、分析和整理，在整體功能上體現(xiàn)對建筑能源的來源、流向和使用各個環(huán)節(jié)的監(jiān)測、統(tǒng)計及分析。
通過能源精細化管理，實現(xiàn)能源系統(tǒng)一體化運作和集中管理，實施有效的能源管理和能源數(shù)據(jù)分析，建立客觀的以數(shù)據(jù)為依據(jù)的能源消耗評價體系，掌握建筑的整體能效水平，追蹤減排策略效果，展示低碳成就。
通過敏捷BI的運用，用戶無需編碼，通過拖拽的配置形式，即可完成數(shù)據(jù)儀表盤的定制化。系統(tǒng)具備豐富的交互功能，通過預定義的過濾、聯(lián)動、下鉆、數(shù)據(jù)預警等豐富的交互效果，以及針對數(shù)據(jù)的交互式分析，實現(xiàn)能源數(shù)據(jù)多維度、多指標分析，為能源精細化管理決策提供有效依據(jù)。
場景2：基于人工智能與機器學習的能效智控
能效策略優(yōu)化通過知識驅動與數(shù)據(jù)驅動相結合，基于能源系統(tǒng)運行大數(shù)據(jù)將能源系統(tǒng)進行數(shù)字孿生，并根據(jù)建筑能源使用習慣以及能源系統(tǒng)的運行機理，利用機器學習及深度學習算法，創(chuàng)建建筑能源系統(tǒng)AI智能優(yōu)化算法模型，并利用算法模型對能源系統(tǒng)進行AI優(yōu)化控制，實現(xiàn)多種能量協(xié)同調(diào)控，幫助運維人員自動調(diào)整系統(tǒng)運行模式，以獲得比各能量子系統(tǒng)獨立運行更高的效益，達到建筑節(jié)能減排，降低運維成本目的。
AI優(yōu)化算法通過能源中心獲取空調(diào)系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)、能耗數(shù)據(jù)以及建筑環(huán)境數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)清洗、整理及存儲，以數(shù)據(jù)驅動和系統(tǒng)機理搭建AI優(yōu)化算法模型，包括溫度預測模型和能耗預測模型，并對空調(diào)系統(tǒng)關鍵運行參數(shù)進行最優(yōu)決策，包括主機臺數(shù)、出水溫度、水泵頻率、新風機組的風機頻率、風閥開度、水閥開度等，算法將控制指令下發(fā)給平臺，實現(xiàn)設備參數(shù)的自動調(diào)節(jié)。
基于負荷預測進行前饋優(yōu)化控制，自動調(diào)整空調(diào)主機冷凍水出水溫度設定值、冷凍水系統(tǒng)最佳流量設定、冷卻水最佳流量設定、空氣處理機組最佳出風溫度設定、新風量最優(yōu)控制、送風量最優(yōu)控制等。通過機器學習模型，輸出最優(yōu)參數(shù)組合，達到節(jié)能減排效果。
在穩(wěn)定運行的基礎上，通過AI能效系統(tǒng)使設備高效運行。根據(jù)實時采集的環(huán)境及設備數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行實時調(diào)優(yōu)，利用數(shù)學模型，優(yōu)化控制中央空調(diào)系統(tǒng)的運行模式，提高系統(tǒng)運行效率，延長設備壽命，降低系統(tǒng)維修成本。
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，采用回歸模型及時序預測模型，提取與能耗相關的特征，采用標準化的特征預處理，以能耗值作為目標列，進行模型擬合，進而實時獲取數(shù)據(jù)并預處理，其目標是為了在已知負載、環(huán)境變量（室外溫濕度等）的前提下，預知各設備處于不同開關狀態(tài)組合和不同的控制量設定值時，系統(tǒng)將產(chǎn)生多少能耗，通過能耗預測值對接優(yōu)化算法；以降低能耗值為目標，在滿足約束條件的基礎上，通過調(diào)整各可控變量，使得目標量降低，從而實現(xiàn)節(jié)能的目的。
場景3：數(shù)字孿生空間技術驅動的節(jié)能智控全局優(yōu)化
傳統(tǒng)的BA自控系統(tǒng)因存在數(shù)據(jù)孤島、局部控制等瓶頸，無法利用BA自控系統(tǒng)使得空調(diào)系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行在最優(yōu)水平。本項目構建AI能效智控解決方案，基于園區(qū)供水、供電、供氣、供熱等管網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術幫助實現(xiàn)三維管線數(shù)據(jù)、三維地表數(shù)據(jù)、建筑以及景觀數(shù)據(jù)、能源設備數(shù)據(jù)的透視，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策支持，并通過能源設備和關鍵節(jié)點進行位置、屬性、運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)對接，動態(tài)采集空間環(huán)境實時數(shù)據(jù)，積累空調(diào)系統(tǒng)歷史運行大數(shù)據(jù)，利用機器學習技術，采用機理能耗預測模型與數(shù)據(jù)驅動能耗模型相融合的方法，針對各設備分別建立機理預測模型和數(shù)據(jù)驅動預測模型，選擇預測效果相對更好地預測模型，共同實現(xiàn)能源系統(tǒng)總功率的預測。
進一步融合數(shù)字孿生空間，突破單維數(shù)據(jù)局域解限制，從空間維度全局角度建立優(yōu)化算法模型，并通過強化學習，生成系統(tǒng)AI優(yōu)化算法。當建筑處于不同的環(huán)境狀態(tài)時，系統(tǒng)會自動感知建筑環(huán)境、同時自動判斷并決策系統(tǒng)優(yōu)化控制參數(shù)。實現(xiàn)園區(qū)能源系統(tǒng)的自動感知，自動運行。在保證滿足室內(nèi)環(huán)境需求及安全的前提下，更大程度地節(jié)能降耗，幫助管理者對園區(qū)綜合能源進行高效管理。
場景4：大數(shù)據(jù)驅動的能源設備運維管理與知識工程
針對暖通空調(diào)系統(tǒng)的制冷主機、熱泵主機、空調(diào)水泵的中大型設備，通過AI建模，結合設備的實時運行數(shù)據(jù)、電力數(shù)據(jù)等信息，對設備預期發(fā)生的故障時間、故障類型、故障危險程度等進行預測和診斷，輔助設備運維人員進行處理和維護。
利用AI技術，以設備安全運行及節(jié)能為目標，自動監(jiān)測的相關信息，并識別設備運行狀態(tài)是否正常。若有異常，確定故障出現(xiàn)的部位及性質，并預報故障趨勢，預防惡性事故發(fā)生，對故障趨勢進行預判，變被動維修為主動服務，減少安全隱患。
對資產(chǎn)管理領域提供結構化、專業(yè)的設施設備分類標準、保養(yǎng)標準、巡檢標準以及設備標準的操作手冊和故障手冊，構成領域專業(yè)化的知識體系，指導資產(chǎn)管理活動，降低對人的要求，實現(xiàn)標準化。使設備的操作方式，故障處理經(jīng)驗等傳統(tǒng)需要靠長時間積累的經(jīng)驗，知識轉換為可復制，可學習，可傳播的知識庫，降低運維人員需求和對經(jīng)驗豐富工程師的依賴，提高整體運維團隊的運維水平。
場景5：AI融合多要素跨系統(tǒng)的運營綜合節(jié)能
運營分析能源管理。園區(qū)在能源管理方面具有很大的需求，能源管理能力的不足，會導致大量能源的浪費，園區(qū)應對公共區(qū)域內(nèi)的用能進行監(jiān)測，包括用水管理、用電管理、用氣管理。因此，本項目中通過建設全方位的能源管理系統(tǒng)對園區(qū)的能耗進行實時采集以及能耗分析，基于人工智能在能耗分析方面的應用，橫向對比同類型園區(qū)用能情況、縱向對比每日、月的用能情況，加強園區(qū)能耗精細化管理，發(fā)現(xiàn)園區(qū)潛在能耗大戶。
多跨系統(tǒng)節(jié)能管理。在園區(qū)掌握能耗數(shù)據(jù)的基礎上，加強園區(qū)節(jié)能手段。在本項目采用基于人工智能技術的智能配電箱實現(xiàn)能耗降低，如通過AI分析，優(yōu)化中央空調(diào)系統(tǒng)的運行模式，減少能耗。對門禁-人行閘機-梯控-自動派梯聯(lián)動智能控制，使人員平均候梯時間明顯減少，電梯綜合效率顯著提升。
場景6：面向未來的綜合能源管理平臺
智慧能源中心已具備完善的平臺體系，為今后的園區(qū)擴建預留了接口。未來隨著園區(qū)的擴建，可以有更多的能源數(shù)據(jù)接入能源中心，如新建園區(qū)用電數(shù)據(jù)、綜合能源系統(tǒng)、分布式發(fā)電系統(tǒng)等。智慧能源中心將成為桃浦創(chuàng)智城板塊的專屬“能源管家”，展現(xiàn)能源變革新理念。
能源中心將利用AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字BIM技術，打造安全、便捷、節(jié)能的能源綜合利用園區(qū)，實現(xiàn)園區(qū)整體能源的“可視、可控、可管”。通過整合園區(qū)內(nèi)多種能源系統(tǒng)，如冷熱源、光伏、風機、充電樁、儲能以及其他終端負荷，打造多能互補能源網(wǎng)絡。實現(xiàn)就地生產(chǎn)、就地消納的供應形式，集中式和分布式相協(xié)調(diào)互補，在微網(wǎng)內(nèi)實現(xiàn)能源自發(fā)自用，甚至余電上網(wǎng)，實現(xiàn)綜合能源轉換效率的提升，清潔能源占比的提升，大幅減少園區(qū)碳排放。
案例總結
數(shù)字技術綜合應用，助推智慧零碳園區(qū)建設。一是能源結構優(yōu)化及精細化分析實現(xiàn)供需雙向降碳。基于園區(qū)能耗歷史數(shù)據(jù)，搭建園區(qū)能耗預測模型，對能源供給進行統(tǒng)籌規(guī)劃，輸出優(yōu)化調(diào)度建議，實現(xiàn)能源精細化管理。二是能源大數(shù)據(jù)機器學習/AI節(jié)能智控實現(xiàn)增效減碳。集成大數(shù)據(jù)分析、專家經(jīng)驗數(shù)模、機器學習等技術，搭建針對園區(qū)公共動力系統(tǒng)/設備的AI能效優(yōu)化控制算法，讓能源管理更高效、更智能、更敏捷。三是數(shù)字孿生技術助力AI節(jié)能全局優(yōu)化。全面采集園區(qū)能源消耗及碳排放數(shù)據(jù)，并結合數(shù)字孿生空間體系，總體分析全域全要素孿生空間，實現(xiàn)AI節(jié)能全局最優(yōu)解。四是構建雙碳大腦，助力實現(xiàn)碳中和城市。基于數(shù)字孿生物聯(lián)數(shù)據(jù)與AI中臺知識圖譜構建并豐富“雙碳”大腦知識內(nèi)涵，構筑零碳園區(qū)，快速賦能臨港新城片區(qū)其他產(chǎn)業(yè)園區(qū)。
突破傳統(tǒng)AI算法模型局限，實現(xiàn)能源管理技術創(chuàng)新。一是采用機理/經(jīng)驗模型替換機器學習，解決了純數(shù)據(jù)驅動的機器學習模型帶來的預期能耗不精準問題。本項目通過歷史數(shù)據(jù)來擬合待定參數(shù)，從而建立機理模型，對于擬合精度較低的機理模型，引入數(shù)據(jù)驅動殘差模型進行互補調(diào)優(yōu)。二是優(yōu)化創(chuàng)新AI算法及約束條件，能效優(yōu)化性能表現(xiàn)更穩(wěn)定。本次技術創(chuàng)新專注于scipy.minimize和遺傳算法，兩種優(yōu)化算法所實現(xiàn)的節(jié)能應用服務，相較其他常見算法，具備柔性切換、節(jié)能效率相較其他算法進一步提升2%（平均值）以上。三是基于AI能效系統(tǒng)豐富項目經(jīng)驗，實現(xiàn)模型快速遷移復用。針對不同規(guī)模的建筑或園區(qū)，不同種類的空調(diào)系統(tǒng)，積累HVAC系統(tǒng)機理模型或黑箱模型，能夠直接根據(jù)項目特征，調(diào)取相應的HVAC機理模型進行復用，大幅提升了項目的交付效率及運營效益。
能源管理更加精細化，降本增效成效顯著。本項目園區(qū)案場可節(jié)省能耗約10%-20%，每平方米節(jié)省約20元/年；門禁-人行閘機-梯控-自動派梯聯(lián)動智能控制，綜合降低電梯能耗30%。通過視頻濃縮算法、禁區(qū)入侵告警算法以及人員軌跡徘徊告警算法設置，減少保安巡邏崗位約50%的工作量，降低人力成本及減少人員活動碳足跡。通過高效的能源管理系統(tǒng)，優(yōu)化提升暖通空調(diào)的舒適度與工作效率，暖通空調(diào)的綜合能效將整體節(jié)約10-15%。通過智慧能源管理，桃浦智創(chuàng)城604地塊2021年單位面積能耗約70kWh/m2，顯著低于上海綜合建筑平均能耗88.5kWh/m2，綜合節(jié)能率達20%。通過數(shù)據(jù)自動采集、報表自動生成等全面自動化，降低人工成本30%。通過智能化運維手段，實現(xiàn)人工運維效率提升40%，平均故障響應時間。
項目實施成本低，行業(yè)應用前景廣闊。一是低邊際成本高綜合效能的AI節(jié)能普惠應用，并可通過云邊協(xié)同的架構與機器學習迭代，對比常規(guī)的硬件節(jié)能改造，實施成本低，項目周期短，改造影響小。二是敏捷工具與數(shù)據(jù)智能驅動節(jié)能優(yōu)化迭代，實現(xiàn)快速復制、敏捷適配及普惠服務。基于園區(qū)數(shù)字新基建底座全要素數(shù)據(jù)融通的基礎，通過數(shù)據(jù)匯聚與敏捷BI工具，每個用戶都能夠根據(jù)自身需求，快速完成可視化數(shù)據(jù)報表的制定，為管理節(jié)能及減少碳排放提供數(shù)據(jù)支持。
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