AI在制冷与空调技术中的应用

2026/05/09AI在制冷与空调技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

行业背景与技术趋势02

AI节能控制核心技术03

数据中心空调节能实践04

家用空调AI技术创新CONTENTS目录05

故障诊断与预测性维护06

系统架构与关键组件07

挑战与未来发展方向08

典型案例与应用成效行业背景与技术趋势01制冷空调行业的能耗现状数据中心空调能耗占比突出在数据中心总能耗中，空调系统的消耗比例高达40%-60%，是能源消耗的主要组成部分。国家能效标准持续收紧国家发改委等部门于2020年12月联合发布指导意见，设定到2025年将大型和超大型数据中心的运行电能利用效率（PUE）降低至1.3以下。传统空调节能技术面临瓶颈我国工业领域能源强度约为世界平均水平的1.5倍，传统节能技术已进入瓶颈期，单位产值能耗下降速率从“十三五”期间的年均5.1%降至当前的2.3%。双碳政策下的技术升级需求

国家政策导向与能效目标国家发改委等多部门于2020年12月联合发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，设定到2025年大型和超大型数据中心运行电能利用效率（PUE）降低至1.3以下的目标，驱动空调系统能效提升。

传统空调系统节能瓶颈凸显传统节能技术已进入瓶颈期，单位产值能耗下降速率从“十三五”期间的年均5.1%降至当前的2.3%（国家统计局，2023）。数据中心空调系统能耗占总能耗的40%-60%，亟需技术突破。

AI技术赋能绿色低碳转型在“双碳”战略背景下，节能已从单一产品的能效比拼，扩展到全屋乃至园区的系统级解决方案。AI技术通过智能调控、负荷预测、设备协同等手段，成为突破制冷空调系统能效天花板、实现碳减排目标的关键路径。AI技术赋能行业转型路径从单一设备控制到系统级能源管理AI技术推动空调行业从关注单台设备能效，转向对多联机、水机等设备进行协同轮换、智能寻优的系统级能源管理，如TCL、格力等品牌展示的“零碳园区”综合能源解决方案，可实现整体能耗再降25%。从被动调节到主动感知与服务传统空调依赖用户手动设置，AI空调通过毫米波雷达、红外感应等技术实现主动感知人体位置、活动状态及环境变化，如海尔L4级智能体空调实现“风随人动，风避人吹”，TCL“AI安睡之眼”主动调控睡眠环境。从故障后维修到预测性维护AI技术实现对空调系统运行状态的实时监测与数据分析，能够识别隐性故障并提前预警，如TCL空调IOT远程诊断平台实现故障预测，远程预防准确率提升25%，推动行业从被动维修向预防性维护转型。从硬件销售到“产品+服务”模式创新AI技术使空调企业从单纯销售硬件，向提供涵盖智能检测、能效评估、预测性维护、全生命周期节能管理的服务转型，结合“十年整机包修”等政策，提升用户粘性与品牌竞争力。AI节能控制核心技术02动态负荷预测算法体系基于神经网络的自适应调控算法通过建立神经网络模型对数据中心的温度、湿度、压力等参数进行实时监测和预测，并根据预测结果自动调整空调系统的运行参数，以实现节能减排的目的。基于LSTM的能耗预测模型LSTM（长短期记忆网络）算法能够有效地学习和记忆长期依赖关系，在处理时间序列数据时，能更好地捕捉历史数据中的趋势和模式，提高预测准确性，如在某空调冷水机组能耗预测中，可将空调系统能耗降低15.6%。负荷预测与冷热源协调优化AI系统基于实时监测数据和预测结果，预测冷热负荷变化趋势，预先调控主机供水温度，实现冷热源协调优化控制，使系统能效动态优化，典型节电率达5%–15%。冷热源系统协同优化策略

负荷预测驱动的主机运行优化基于LSTM神经网络等算法，预测未来冷/热负荷变化趋势，提前调控主机供水温度，实现冷热源输出与实际需求的精准匹配，提升主机运行效率。

冷冻水系统变流量智能调控根据供回水温差或压差，AI系统动态调整冷冻水泵运行频率，使水泵输出功率与系统负荷实时匹配，避免“大流量小温差”的能源浪费，典型节电率可达8%-15%。

冷却水系统能效寻优控制通过AI算法优化冷却塔风机转速与运行台数、冷却水泵频率，基于环境温度和回水温度调节，使进入冷凝器的水温达到最佳值，从而提升主机与系统整体能效。

多主机协同运行与加减机策略AI系统根据主机负荷率、冷量比较及供水温度等参数，智能推荐设备启用组合及加减机顺序，实现多台主机高效协同运行，避免单台主机低负荷低效运行。末端连锁控制策略实现空调面板控风控温，通过定时开关避免无效运行，合理调控新风量，并优化变风量系统的送风温度，提升末端设备运行效率。末端风机盘管组网控制安装支持远控的空调面板，通过有线或无线方式控制风机盘管的风机、两通阀开闭及风速档位，再通过Anet网关实现远程节能控制。末端能耗监测与管理监测末端空调总用电量及单台用电量，按建筑、房间拓扑结构统计日、月、年用电量，并可按不同时段对比查看多个房间用电情况。AI算法在末端调控中的应用基于负荷预测实现冷冻水温优化控制，提供冷却水温度参数设定建议及设备启用组合建议，使末端设备运行更贴合实际需求。末端设备智能调控技术典型算法应用对比分析

01神经网络技术：非线性映射与自学习神经网络技术模拟人脑神经元网络结构，具备强大的非线性映射能力和自学习能力，可用于建立空调系统运行模型，实现对温度、湿度、压力等参数的实时监测和预测。但存在模型可解释性较差、训练时间较长的缺点。

02强化学习技术：智能体环境交互寻优强化学习技术基于智能体在与环境交互过程中学习如何选择最优行为，可用于建立空调系统优化控制模型，通过对历史数据的分析学习实现最优控制。然而，其样本数据获取和标注难度较大，算法收敛速度较慢。

03深度学习技术：特征学习与分类预测深度学习技术是基于神经网络模型的机器学习算法，具有强大的特征学习和分类能力，可用于建立空调系统预测和维护模型，实现故障预测和维护。不过，模型泛化能力较弱，过拟合问题较严重。

04LSTM记忆算法：时间序列长期依赖学习LSTM（长短期记忆网络）算法能有效学习和记忆长期依赖关系，在处理时间序列数据时可更好捕捉历史趋势和模式，提高预测准确性，如在空调冷水机组能耗预测中表现优异，同时能缓解梯度消失和爆炸问题，具备并行处理能力。数据中心空调节能实践03空调系统能耗占比在数据中心总能耗中，空调系统的消耗比例高达40%-60%，是能源消耗的主要组成部分。冷源侧能耗占比数据中心中央空调系统包括末端和冷源系统两大主要组成部分，其中冷水机组的能耗占比最大。末端侧能耗占比末端系统包括空气处理设备、送风及回风管道和各个末端出风口单元等，其能耗在空调系统中也占有一定比例，主要涉及风机等设备的运行。数据中心空调能耗构成AI调优PUE改善案例

数据中心空调系统AI调优效果通过对数据中心空调系统的AI调优改造和建模仿真，提供了空调末端和冷源侧的高效运行策略指导，结果表明AI调优可以显著降低数据中心的能源消耗。

基于AI与物联网的中央空调节电率某系统依托高精度传感设备、智能网关与云平台，通过冷负荷预测、设备协同调控等功能实现系统能效动态优化，典型节电率达5%–15%，有效改善PUE。

格力GMV9智岳多联机AI节能效果格力GMV9智岳多联机搭载基于实时能效的AI节能控制策略，应用全场景AI节能技术，搭载自研AI节能芯片，平均节能率达25%以上，助力降低PUE。

AI动态节能技术的能耗降低基于LSTM神经网络的能耗预测模型可将空调系统能耗降低15.6%，强化学习算法实现压缩机运行效率提升10.9%，从而改善数据中心等场景的PUE。冷源侧智能控制方案负荷预测与冷机优化运行基于LSTM神经网络等算法预测未来冷负荷变化趋势，提前调控冷水机组供水温度，优化主机运行参数。结合室外焓值、负荷率等因素，提出设定温度建议，实现冷机高效运行。冷冻水系统智能调控根据供回水温差/压差，AI系统动态调整冷冻水泵运行频率，使水泵输出功率与系统负荷精准匹配，避免“大马拉小车”现象，降低输送能耗。冷却水系统协同优化通过监测冷却水供回水温差，智能调节冷却水泵运行频率；依据冷却塔回水温度，优化冷却塔风机转速与运行台数，使进冷凝器水温达到最佳值，提升主机与系统整体能效。设备群控与智能寻优采用群智能算法（如鲸鱼优化算法）对冷源侧设备（冷水机组、水泵、冷却塔等）进行联合寻优和加减机策略制定。根据主机负荷率、冷量比较、供水温度等参数，优化设备启用组合与运行模式，典型节电率可达8%-15%。远程智能监控与开关控制通过楼层监控箱对末端风设备进行远程监控，可实时调整温度设定与开关状态，避免无人区域设备空转浪费。末端连锁控制策略实现末端空调面板控风控温，结合定时开关功能，并对新风进行合理调控，优化变风量系统送风温度，提升整体能效。风机盘管智能组网与控制安装支持远控的空调面板，通过有线或无线方式控制风机盘管的风机、两通阀开闭及风速；借助Anet网关实现远程节能控制。末端风系统节能改造家用空调AI技术创新04动态节能算法应用进展01神经网络自适应调控技术通过建立神经网络模型，实时监测和预测数据中心温度、湿度、压力等参数，并据此自动调整空调系统运行参数，实现节能减排。该技术具备强大的非线性映射能力和自学习能力，但存在模型可解释性较差、训练时间较长的特点。02强化学习智能控制策略基于强化学习算法，通过对历史数据的分析学习，实现对空调系统的最优控制。例如，格力GMV9智岳多联机搭载基于实时能效的AI节能控制策略，实现在线能效寻优平均节电25%以上。其挑战在于样本数据获取和标注难度较大，算法收敛速度较慢。03LSTM神经网络能耗预测优化利用LSTM神经网络的长期依赖关系学习能力和缓解梯度消失/爆炸问题的特性，构建空调系统能耗预测模型。研究表明，基于LSTM神经网络的能耗预测模型可将空调系统能耗降低15.6%，在处理多联机和大机组复杂运行数据时效率较高。04AI柔性控制技术系统级优化AI柔性控制技术结合人工智能先进算法与中央空调系统控制逻辑，通过实时监测运行状态，预测能耗需求并智能调控参数。实际应用中节能率可达15%以上，如碳和能源（深圳）有限公司的方案，在图书馆、商业体等场所实现显著节能与运维成本降低。用户行为学习与模式优化用户行为数据分析与学习

AI空调通过记录用户的温度设置、风速调整、定时开关等操作历史，结合室内外环境参数，构建用户行为画像与偏好模型，实现对用户需求的精准理解。个性化温控策略生成

基于用户行为学习结果，AI系统能够自动生成个性化温控策略，如根据用户在不同时间段（白天、夜晚、工作日、周末）的温度偏好自动调整设置，减少用户手动干预。环境自适应与场景优化

AI空调能根据实时环境数据（如光照、人员活动、室外温湿度）动态调整运行状态，例如阳光直射时自动调节温度，检测到室内无人时进入节能模式，实现多场景下的舒适与节能平衡。长期运行策略的持续优化

通过强化学习等算法，AI系统能持续学习用户习惯和环境变化，不断优化运行策略。例如，TCL空调的AI系统通过对历史数据的分析学习，自主优化运行策略，适应不同季节、天气、使用场景的差异。2026年主流AI空调性能对比

01TCL小蓝翼P7AI健康新风空调搭载“超省电AI大数据模型算法2.0”，端侧AI芯片实时分析，至高可比普通空调节省40%能耗。30m³/h新风量，四重降噪系统，TVOC气体传感器实时监测净化空气，离线语音指令库超百万条。

02格力AI节能王子ProAPF值达5.4，AI芯片驱动压缩机频率与风机转速精准调控，“深度学习用户习惯”建立基础用电模型。40m³/h新风量，16分贝静音表现，在环境数据采集维度和自适应调节灵活性上有提升空间。

03统帅超省电MaxAPF值高达5.75，“一键省电”功能宣称可在高效运行基础上再节电29%。45m³/h新风量，五重净化系统，支持APP远程控制。智能学习能力和环境动态响应策略相对基础化、固定化。

04TCL真省电Pro二代空调APF5.60超一级能效，内置传感器实时监测，结合云端数据动态调节，低频使用场景节能显著。配备双排铜管和双驱全直流变频技术，智能电量可视化，通过TCLAPP实时监控用电。

05海尔净省电PlusAPF值5.65，采用“灵云节能2.0”系统深度学习用户使用习惯。夜间睡眠模式能耗接近变频极限值，五重净化系统配备H12级滤网，PM2.5去除率99.9%，适合健康家庭需求。人感交互技术发展现状

核心感知技术应用当前AI人感空调主要采用毫米波雷达、红外线等技术实现人机交互。毫米波雷达可实时定位人体位置，实现“风随人动、风避人吹”；红外线技术能感知人体活动，辅助调节运行状态。

头部品牌布局情况美的、海尔、TCL、海信、奥克斯、小米等众多品牌已推出相关产品。如海尔L4级智能体空调搭载UWB雷达检测，TCL小蓝翼系列实现“人近风柔、人离节能”等场景化体验。

功能体验升级方向从单一温度调节向“风与人、风与空间、风与体验”的智慧重构发展。具备精准识别用户位置、动态调整风速风向、智能切换运行模式等能力，如多人场景下的差异化舒适需求满足。

技术支撑体系构建依赖于AI大模型与垂直大数据模型的支撑，结合硬件传感器与智能控制算法，实现从被动响应用户指令到主动感知需求的转变，完善家庭多场景下的服务能力。故障诊断与预测性维护05基于深度学习的故障特征提取

卷积神经网络（CNN）的时序特征提取利用卷积神经网络（CNN）提取空调系统运行数据中的时序特征，能够有效捕捉数据中的局部相关性和整体趋势，从而提升故障识别精度，为后续诊断提供有力支持。

循环神经网络（RNN）的状态变化规律捕捉结合循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），可以有效捕捉设备状态随时间变化的规律，实现对多时间尺度下空调系统故障的动态诊断与分析。

迁移学习与预训练模型的泛化能力提升通过迁移学习与预训练模型，能够将在特定场景或设备上训练得到的知识迁移到新的环境或不同型号的空调系统中，显著提升模型在不同应用场景下的泛化能力和适应性。多模态数据融合诊断模型多源异构数据采集与整合集成传感器数据（温度、压力、湿度、振动）、运行日志、维修记录及图像/声纹等多模态信息，构建统一数据框架，为故障诊断提供全面数据支撑。图神经网络的设备关联建模应用图神经网络（GNN）建模空调系统设备间关联关系，通过节点与边的特征学习，增强故障传播路径分析与关联性诊断能力，提升复杂故障识别精度。注意力机制的关键特征强化引入注意力机制动态分配多模态数据特征权重，聚焦关键故障信号（如异常振动频谱、温度突变曲线），提高模型对细微故障特征的敏感性与诊断鲁棒性。边缘-云端协同的分级诊断边缘侧部署轻量化模型实现实时数据预处理与初步诊断，云端利用大规模计算资源进行深度融合分析与复杂故障推理，构建高效分级诊断体系。预测性维护策略与实施基于深度学习的故障预测模型利用长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法，分析空调系统历史运行数据和传感器数据，建立能耗预测与故障预警模型。例如，LSTM神经网络的能耗预测模型可将空调系统能耗降低15.6%，同时实现对潜在故障的提前预判。多模态数据融合与故障识别集成温度、压力、湿度等传感器数据、设备运行日志与维修记录，构建多源异构数据融合框架。应用图神经网络（GNN）建模设备间关联关系，结合注意力机制提升关键特征权重，提高故障分类的准确性和鲁棒性，实现对复杂故障模式的精准识别。基于边缘计算的实时故障诊断与自愈机制在终端设备部署轻量化AI模型，实现故障检测与初步诊断的本地化处理，降低数据传输延迟。结合边缘侧模型优化与云侧决策支持，构建分级诊断体系。通过故障预测模型提前预警，设计自愈策略，结合故障类型与系统状态自动触发修复流程，提升系统响应速度与稳定性，减少停机时间。预测性维护的实施效益与案例预测性维护可显著提高设备可靠性，避免计划外停机。某大型数据中心采用基于AI的故障诊断和预测系统后，计划外停机时间减少了50%以上；商业楼宇应用AI算法预测空调系统故障，预测准确性提高到95%以上，同时延长设备寿命，降低运维成本。远程诊断技术应用案例

TCL空调IOT远程诊断平台TCL空调依托物联网大数据分析平台及专业售后技术体系，打造AI主动关怀服务体系。通过实时监测与用户行为模式学习，建立空调健康度预测模型，实现从故障修复向预防性维护的转型。平台涵盖智能检测、智能诊断等6大核心技术模块，已服务用户100+万人次，远程预防准确率提升25%。

机房精密空调远程预警系统某机房空调通过传感器持续采集运行数据，当制冷剂压力出现异常波动时，系统能在故障发生前72小时发出预警。工程师手持平板电脑查看实时温湿度曲线和压缩机运行数据，带着精准诊断结果上门，改变了传统靠"听声音猜故障"的模式，大幅提升维修效率。

AI远程诊断三级响应机制当空调出现室内外温差过大或压缩机运行频率异常时，AI系统在毫秒级时间内触发服务预警，启动"云端诊断-远程处置-现场支援"三级响应机制。简易故障由客服在线引导用户自助处理，疑难问题则由工程师24小时内上门解决，使故障发生率同比大幅下降，服务效率显著提升。系统架构与关键组件06AIoT感知层技术架构多维传感器网络部署部署温度、湿度、压力、流量、人体红外、毫米波雷达等多种类型传感器，实时采集空调系统运行状态与室内环境参数，为AI决策提供全面数据支撑。数据采集与预处理机制通过智能网关实现传感器数据的汇聚与初步处理，包括数据清洗、标准化和边缘计算预处理，确保数据质量并降低云端传输压力。实时监测与边缘计算节点在终端设备部署轻量化模型与边缘计算节点，实现对关键参数的实时监测、异常检测与初步诊断，提升系统响应速度与本地智能化水平。多模态数据融合技术集成传感器数据、运行日志与维修记录，构建多源异构数据融合框架，应用图神经网络等技术建模设备间关联关系，增强故障关联性分析与环境感知精度。边缘计算与云端协同方案

边缘端实时数据处理与控制在终端设备部署轻量化AI模型，实现故障检测、初步诊断及实时控制的本地化处理。例如，变频空调智能维修辅助系统在边缘侧通过语音或文字输入故障现象，快速进行初步分析，降低数据传输延迟，提升系统响应速度与稳定性。

云端大数据分析与模型优化云计算平台提供高性能计算资源和存储容量，处理海量传感器数据，运行复杂AI模型。如基于AI的中央空调系统故障诊断，云端对历史运行数据、故障模式进行深度分析，优化故障预测模型，并将优化后的指令下发至边缘设备，实现模型的持续进化。

分级诊断与协同决策体系结合边缘侧模型优化与云侧决策支持，构建分级诊断体系。边缘端负责实时、简单的决策控制，云端处理复杂的数据分析和全局优化。例如，TCL空调IOT远程诊断平台，边缘端实时监测设备运行参数，云端进行能效评估和预测性维护，保障系统安全高效运行。能效监测平台功能模块实时数据采集与监测依托高精度传感设备、智能网关与云平台，实时采集中央空调系统电耗、水耗、温度、压力等多维运行状态数据，为能效分析提供基础。能效分析与评估实时分析系统用电量、能源转换效率、系统运行COP（性能系数），建立能效基准，对比当前值与历史数据，识别能耗异常和潜在优化机会。冷热源协调优化控制对中央空调冷热源系统（如冰机、热泵）进行智能调控，包括主机供水温度预调、水泵频率优化、冷却塔风机转速与台数调整，实现系统联合寻优。末端风系统智能管理通过楼层监控箱远程监控末端风设备，实现空调面板控风控温、定时开关避免浪费、新风合理调控及变风量系统送风温度优化，减少末端能耗。能耗统计与报告生成按建筑、房间拓扑结构监测日、月、年用电量，对比不同时段、不同区域能耗情况，生成用户专属能效报告，提出节能优化建议。数据安全与隐私保护机制数据加密与传输安全对采集的温度、湿度、能耗等敏感数据采用端到端加密技术，在数据传输过程中利用安全通信协议（如HTTPS）防止数据泄露或篡改，确保数据在传输环节的安全性。用户隐私数据匿名化处理在数据收集和分析过程中，对涉及用户身份、使用习惯等隐私信息进行匿名化处理，去除可识别个人身份的标识，仅保留用于算法优化的行为特征数据，保护用户隐私。访问权限控制与审计建立严格的访问权限管理体系，对AI空调系统的运维人员、开发人员等设置不同级别权限，防止未授权访问。同时实施操作审计机制，记录数据访问和操作日志，确保数据使用可追溯。合规性与标准遵循遵循国家数据安全相关法律法规及行业标准，如《个人信息保护法》等，确保AI空调系统在数据收集、存储、使用等全流程符合合规要求，构建安全可靠的数据应用环境。挑战与未来发展方向07技术落地关键问题分析

应用AI的难度与成本挑战制冷人工智能方案开发存在长链条、长周期、难进化、难复用、经验难以继承等问题，导致应用难度大、成本高。

制冷领域需求场景碎片化制冷领域需求场景具有碎片化特征，使得AI维护成本高、应用范围狭窄，难以形成规模效应和通用解决方案。

数据质量与标注问题AI算法的训练和学习需要大量高质量的样本数据支持，但实际应用中常存在数据质量不高、标注不准确等问题，影响算法性能和准确性。

算法通用性与“开箱即用”难题当前学术研究多专注于算法的可能性与可行性，对通用性、可用性及可靠性考虑较少，制冷+AI方案难以实现“开箱即用”。

系统运行与维护困境部分智能化系统使用后，运行1年出现软件或硬件故障的比例较高，能够稳定运行5年以上的系统不到10%，全自动运行控制功能无法充分利用。算法可解释性提升路径

引入可解释性技术工具采用SHAP、LIME等可解释性技术，对AI算法的决策过程进行可视化展示，帮助用户理解模型如何得出特定结论，提升AI空调故障诊断、能耗预测等功能的可信度。

结合物理机理增强透明度在AI模型构建中融入制冷空调系统的物理机理，如热交换原理、流体力学规律等，使算法决策不仅基于数据模式，还能与已知的物理规律相结合，让结果更易被专业人员理解和解释。

构建分层解释框架针对不同用户群体（如普通用户、维修人员、技术专家）设计不同层次的解释内容。普通用户可获得简洁的结果说明，专业人员则能查看详细的特征重要性分析及模型推理过程，满足多样化的解释需求。

优化模型结构与训练过程选择结构相对简单、可解释性较强的模型（如决策树、线性回归）作为基础模型，或在复杂深度学习模型中引入注意力机制，突出关键特征对决策的影响，同时在训练过程中记录重要的中间变量和决策依据。标准化与互联互通建设

行业标准体系构建需建立涵盖AI算法接口、数据采集格式、能效评估指标等多方面的统一行业标准，确保不同品牌、不同类型AI空调及制冷设备的兼容性与互操作性，为技术普及和规模化应用奠定基础。

智能家居生态互联互通AI空调应积极融入全屋智能生态，通过开放API与智能家居平台对接，实现与空气净化器、加湿器、智能音箱等设备的协同工作，构建“智慧环境场景”，提升整体家居智能化水平。

数据交互与共享机制在保障数据安全与用户隐私的前提下，建立规范的数据交互与共享机制，促进空调运行数据、用户使用习惯等信息在合规框架内的流通与利用，为AI算法优化和服务升级提供数据支撑。AI算法的持续优化与融合预计到2030年，AI算法将向更深层次融合发展，如LSTM神经网络与强化学习结合的预测控制算法，在空调负荷预测与动态优化中的精度将提升至95%以上，同时模型训练时间和计算资源消耗预计降低40%。感知技术的全面升级毫米波雷达、红外传感等感知技术将更加精准和智能化，实现0.1℃级温度感知、厘米级人体定位，结合多模态数据融合技术，使空调对用户需求和环境变化的响应时间缩短至毫秒级，进一步提升个性化服务能力。边缘