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问题背景 在半导体、电子、制药等高标准厂房中，空调系统（HVAC）常年运行，能耗通常占厂务总能耗的 40%~55%。传统空调控制多采用固定设定值或简单 PID 单回路控制，无法根据室外气象条件、产线负荷、洁净度要求动态调整，导致“大马拉小车”现象普遍。业主每降低 1% 的空调能耗，往往意味着数十万甚至上百万元的年度电费节约。 详细解答 AI 群控的核心思路是：将冷机、冷却塔、水泵、空调箱、末端风阀等子系统视为一个整体，通过多变量耦合优化替代单机独立控制。技术实现上，首先在 DDC/PLC 或边缘节点采集冷冻水供回水温度、冷却水温度、室外干湿球温度、末端压差、产线负荷、FFU/MAU 运行状态等数据；然后建立能耗预测模型（如 XGBoost、LSTM 或物理机理模型），预测未来 15~60 分钟内的负荷变化；最后通过 MILP（混合整数线性规划）或强化学习（RL）求解最优设备组合与设定点。 实际部署时，建议采用“云端训练 + 边缘执行”的架构：云端负责模型迭代与全局寻优，边缘侧部署轻量化模型（如 ONNX/TensorRT 量化）保证实时性。典型策略包括：根据湿球温度动态调整冷却塔台数与风机频率、根据末端压差优化冷冻水泵转速、根据产线排班提前预冷或 setback。某 8 英寸晶圆厂案例显示，通过 AI 冷站群控，年化节能率可达 18%。
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