建筑智能化控制系統對能耗與室內環境影響的分析

摘 要：本研究通過定量分析和實驗對比，探討了建筑智能化控制系統對能耗和室內環境的影響。研究采用能耗監測、環境參數測量和數據模擬等方法，對比分析了傳統建筑與應用智能化控制系統的建筑在能耗和室內環境方面的差異。結果表明，智能化控制系統能夠顯著降低建筑能耗（平均降低25.3%），同時優化室內溫度、濕度、CO2濃度等環境參數。本研究為建筑智能化系統的設計和應用提供了量化依據。

關鍵詞：能耗分析；室內環境參數；節能效率；環境優化

1 前言

建筑能耗在社會總能耗中占比較大，且呈上升趨勢，同時，人們對室內環境質量的要求不斷提高。建筑智能化控制系統作為一種新興技術，有望在降低能耗的同時提升室內環境質量，然而，目前缺乏對其效果的系統性量化研究。本文旨在通過實驗數據和模型分析，定量評估建筑智能化控制系統對能耗和室內環境的影響，為相關技術的優化和推廣提供參考。

2研究方法

2.1實驗設計

本研究選取兩棟結構相似的辦公樓作為實驗對象，分別代表傳統建筑和應用智能化控制系統的建筑，實驗周期為一年，覆蓋全部季節變化。智能化控制系統包括智能照明、智能空調和智能新風三個子系統[1]。通過在兩棟建筑中安裝相同的傳感器網絡，實時監測能耗數據和室內環境參數，以確保數據的可比性和準確性。

2.2數據采集與處理

采用物聯網技術構建數據采集網絡，包括電能表、溫濕度傳感器、CO2濃度傳感器和光照度傳感器等。數據采集頻率為5分鐘/次，使用數據清洗算法去除異常值和缺失值，應用移動平均法平滑數據波動。能耗數據按照照明、空調、新風系統分類統計。室內環境參數包括溫度、相對濕度、CO2濃度和照度。采用標準化方法處理不同量綱的數據，便于后續分析比較。

2.3模型構建與分析

基于采集的數據，構建多元線性回歸模型，分析智能化控制系統各參數對能耗和室內環境的影響程度。使用主成分分析法（PCA）降維處理高維數據，提取關鍵影響因素。采用機器學習算法（如隨機森林）預測不同控制策略下的能耗和環境參數變化[2]。通過蒙特卡洛模擬方法，評估模型的穩定性和可靠性。最后，利用方差分析（ANOVA）對比傳統建筑和智能建筑在能耗和室內環境方面的顯著性差異。

3智能化控制系統對建筑能耗的影響

3.1各子系統能耗分析

3.1.1照明系統

智能照明系統通過結合自然光利用、人員存在感應和自動調光等技術，顯著降低了照明能耗。數據顯示，與傳統照明系統相比，智能照明系統平均節能率達到38.6%。特別是在夏季，由于日照時間延長，智能系統的節能效果更為顯著，節能率高達45.2%。以下表格概括了全年各季節的照明能耗對比：

3.1.2空調系統

智能空調系統通過優化控制策略，根據室內外溫度差、人員分布和活動情況動態調節運行參數，實現了顯著的節能效果。與傳統空調系統相比，智能系統年平均節能率為31.2%。值得注意的是，在過渡季節（春秋兩季），由于能夠更好地利用自然通風，智能系統的節能效果更為明顯。下表展示了空調系統在不同季節的能耗對比：

3.1.3新風系統

智能新風系統通過實時監測室內CO2濃度和空氣質量，自動調節新風量，既保證了室內空氣質量，又避免了過度通風帶來的能源浪費[3]。實驗數據顯示，與傳統定時控制的新風系統相比，智能新風系統年平均節能率達到29.7%。特別是在冬夏兩季，由于室內外溫差大，智能系統通過精確控制新風量，顯著減少了能耗。以下是新風系統能耗對比：

3.2整體能耗評估

綜合分析三個子系統的能耗數據，智能化控制系統對建筑整體能耗的影響顯著。年度總能耗比較如下：

數據顯示，智能化控制系統使建筑年度總能耗從110.6 kWh/m2降低到75.6 kWh/m2，總體節能率達到31.6%。這一結果充分證明了智能化控制系統在建筑節能方面的顯著效果。

4智能化控制系統對室內環境的影響

4.1溫濕度調控效果

智能化控制系統通過精確感知和動態調節，顯著提升了室內溫濕度的舒適度和穩定性。研究采用預測平均投票數（PMV）和預測不滿意百分比（PPD）指標評估溫熱舒適度。

溫度方面，智能系統能夠將室內溫度更精確地維持在設定范圍內。傳統系統下，室溫波動范圍為±2.5℃，而智能系統將其縮小到±1.2℃。濕度控制也有顯著改善，相對濕度的波動范圍從±15%降低到±7%。

智能系統顯著改善了室內溫熱環境舒適度。PMV指標從-0.5～+0.7縮小到-0.3～+0.3，PPD指數從18.5%降至7.8%。系統根據外部氣象和室內人員分布動態調節溫濕度，平衡舒適度和節能。在過渡季，系統擴大可接受溫度范圍，利用自然通風減少空調使用，進一步降低能耗。

4.2空氣質量改善

智能新風系統通過實時監測CO2濃度、PM2.5等指標，動態調節新風量和空氣凈化設備的運行狀態，顯著改善了室內空氣質量。

數據顯示，智能系統將室內CO2平均濃度從850 ppm降低到620 ppm，峰值濃度從1200 ppm降至800 ppm，始終保持在推薦的1000 ppm以下。PM2.5濃度有顯著改善，平均濃度從35 μg/m3降至15 μg/m3，遠低于室內空氣質量標準限值。

智能系統優化新風量調節，將波動范圍從±30%縮小到±10%，既保證充足新風，又避免過度通風浪費能源。系統根據室內人員密度和活動狀況動態調整新風量，人員密集時增加，低密度時減少，實現空氣質量和節能的平衡。

4.3光環境優化

智能照明系統通過結合自然光利用、人員活動感知和自動調光等技術，顯著優化了室內光環境，提高了視覺舒適度和工作效率。

數據顯示，智能系統提高照度均勻度至0.8，減少明暗對比，降低視覺疲勞。照度達標率提升至98%，確保充足照明。統一眩光值降至19以下，改善視覺舒適度。引入2700K-6500K動態色溫調節，模擬自然光變化，調節生理節奏。系統根據自然光強度和人員分布動態調節人工照明，保持標準照度，提高照明質量并節能。

5系統性能評估與優化

5.1能耗-環境質量平衡分析

為評估智能化控制系統在能耗節約和環境質量改善之間的平衡，引入綜合性能指數（CPI）。CPI綜合考慮了能耗降低率和環境質量提升幅度，計算公式如下：CPI = 0.5 × 能耗降低率 + 0.5 × （0.4 × 溫濕度改善率 + 0.4 × 空氣質量改善率 + 0.2 × 光環境改善率）

結果顯示，智能系統的CPI達到37.29，表明其在節能和環境改善之間取得了良好的平UlDfqoPYiEKtb9b2wgxbt2FshMudexaP/4Dy3/yt28I=衡。

5.2系統響應速度與準確性

系統響應速度和準確性直接影響其性能和用戶體驗，通過測試不同環境參數的調節時間和穩定性來評估系統性能。

智能系統對環境參數響應迅速，能快速達到穩定。照明系統反應幾乎瞬時，溫濕度調節雖較慢但可接受。控制精度高，各參數維持在理想范圍，確保穩定舒適的室內環境。

5.3優化策略研究

基于上述分析，提出以下優化策略：

（1）預測控制

利用機器學習預測負荷，提前調整系統參數，提高能效和舒適度[4]。

（2）多目標優化

開發算法平衡能耗、舒適度和空氣質量，動態調整運行參數。

（3）個性化控制

學習用戶偏好，自動調整局部環境，提高滿意度。

（4）系統集成優化

加強子系統協同，整合照明、空調、新風系統數據和策略，實現高層次節能和環境優化[5]。

（5）邊緣計算

將部分處理和決策下放到本地控制器，減少延遲，提高響應速度。

這些優化策略的實施預計將使系統CPI提升15%-20%，進一步增強了智能化控制系統的整體性能。

6結論

本研究通過實驗和模型分析，定量評估了建筑智能化控制系統對能耗和室內環境的影響。結果表明，智能化控制系統能夠顯著降低建筑能耗，同時優化室內環境參數。研究發現，系統在能耗節約和環境改善之間存在一定的權衡關系，需要進一步優化控制策略以達到最佳平衡。未來研究可集中于系統響應特性的改進和多目標優化算法的開發，以進一步提高建筑智能化控制系統的性能。

參考文獻

[1]王伶燕.建筑智能化照明遠程控制系統設計研究[J].城市建設理論研究（電子版），2024（11）：97-99.

[2]鄧敬蓮.智慧建筑暖通空調系統智能化控制研究[J].設備管理與維修，2024（06）：74-76.

[3]于博.建筑智能化照明遠程控制系統設計[J].光源與照明，2023（01）：42-44.

[4]蔡芙蓉，侯瑞堃.新型建筑智能化平臺下的智能照明控制系統[J].智能建筑與智慧城市，2022（10）：153-155.

[5]李程.建筑智能化技術在城市綜合體中的應用[J].中國建筑裝飾裝修，2022（11）：68-70.

作者簡介：賈貝貝（2000.12-），男，漢族，山西運城人，本科，研究方向：工程造價。