引言

暖通系统作为建筑能耗与室内环境品质的核心载体，其智能化运维管理对推动建筑行业绿色转型意义重大。通过物联网、大数据与人工智能技术，可实现设备状态实时感知、能效动态优化及故障主动预警，显著提升系统运行效率与可靠性。智能化改造不仅助力建筑节能减排，还能降低运维成本、提升用户体验，为智慧城市与低碳社会建设提供关键技术支撑。

1暖通系统核心管理内容

暖通系统核心管理内容涵盖设备运行、能耗优化与故障处理三大方向。

设备巡检与维护是基础工作，需定期检查空调机组、风机、管道等关键部件状态，确保润滑、清洁与紧固，避免因磨损或积尘导致性能下降。预防性维护计划可延长设备寿命，减少突发故障。

能耗监控是管理重点，通过实时采集水、电、燃气等数据，分析系统能效比，识别异常耗能环节。结合负荷需求动态调整运行参数，例如变频控制水泵风机、优化启停策略，实现节能目标。

故障诊断需建立快速响应机制，利用历史数据与智能算法定位问题根源，缩短停机时间。应急处理包括备用设备切换、临时调温等措施，保障用户端舒适性。此外，运维人员培训与标准化流程同样重要，确保操作规范与数据记录的准确性。最终目标是通过精细化运维实现系统稳定、高效与经济运行。

2智能化改造的关键技术

2.1物联网（IoT）技术

物联网技术是暖通系统智能化改造的基础，通过部署温度、湿度、压力、流量、能耗等传感器，实时采集设备运行数据，实现环境参数与设备状态的全面监测。传感器网络将数据上传至云端或本地服务器，结合边缘计算进行初步处理，减少传输延迟。设备远程控制功能允许运维人员通过手机或电脑调整运行参数，例如调节风机转速、开关阀门，提升响应效率。系统还可实现多设备联动，例如根据室内CO₂浓度自动调节新风量，或结合天气预报提前调整空调负荷，优化整体运行策略。物联网技术解决了传统运维中数据缺失、人工巡检效率低的问题，为后续大数据分析提供数据支撑。

2.2大数据与人工智能（AI）分析

大数据技术对暖通系统运行数据进行深度挖掘，建立能耗模型与故障特征库。AI算法可识别历史数据中的能效规律，例如不同时段、季节的能耗峰值，自动生成优化建议，如分时分区控制或负载均衡策略。机器学习模型通过分析设备振动、电流等参数，预测潜在故障，例如压缩机磨损或滤网堵塞，实现预测性维护，避免突发停机。AI还能结合建筑 occupancy（人员密度）数据动态调整送风量，在保证舒适度的前提下降低能耗。大数据与AI的应用显著提升了系统自动化水平，从被动运维转向主动优化，减少人工干预与能源浪费。

2.3云平台与数字孪生技术

云平台整合暖通系统的实时数据、设备档案与运维记录，提供集中化管理界面，支持多终端访问与协同操作。可视化看板展示关键指标，如能效比、故障报警、维护工单，帮助管理人员快速决策。数字孪生技术构建系统的虚拟镜像，通过仿真模拟不同运行场景，例如极端天气下的负荷变化或设备改造后的能效提升，辅助优化设计方案。数字孪生还可用于培训演练，降低实操风险。云平台与数字孪生的结合，实现了暖通系统的全生命周期管理，从设计、运行到改造升级均具备数据驱动能力，推动智能化水平持续提升。

2.4边缘计算与分布式控制技术

边缘计算与分布式控制技术为暖通系统智能化提供了关键的实时响应能力，通过在设备端部署边缘计算节点，实现了数据采集、处理与控制的本地化闭环。该技术架构将计算能力下沉至现场设备层，对温度、湿度、压力等传感器数据进行毫秒级处理和分析，有效过滤噪声并提取关键特征参数，大幅降低了传统云端集中式控制的通信延迟。在控制层面，边缘节点可自主执行预设控制算法，实现单个空调末端或区域系统的独立调节，显著提升系统响应速度和稳定性。当检测到异常工况时，边缘设备能立即触发预设的安全策略，如自动切换备用机组或调整运行参数，有效预防故障扩大。通过与云端协同的混合计算模式，既确保了关键控制的实时性，又保留了全局数据分析和优化能力，为智能暖通系统提供了可靠的技术支撑。

3智能化改造的实施路径

3.1基础层：设备联网与数据采集

智能化改造的第一步是实现暖通设备的互联互通。通过加装智能传感器、控制器和网关，将传统设备升级为可联网的智能终端。例如，在空调机组、水泵、风机等关键设备上部署温湿度、压力、电流等传感器，实时采集运行数据。同时，采用标准通信协议确保不同品牌设备的兼容性。数据通过边缘计算节点进行初步处理，过滤噪声并提取关键指标，再上传至云端或本地服务器。这一阶段的核心目标是建立完整的数据采集网络，为后续分析和优化奠定基础。实施过程中需注意网络安全，防止数据泄露或恶意攻击。

3.2平台层：搭建智能运维管理系统

在数据采集的基础上，构建智能运维管理平台，整合设备监控、能耗分析、故障预警等功能。平台采用模块化设计，支持灵活扩展，例如添加能效优化算法或第三方应用接口。通过可视化界面，运维人员可实时查看系统状态，接收异常报警，并远程调整运行参数。平台还应支持历史数据存储与趋势分析，帮助识别长期能效问题，例如季节性能耗波动或设备性能退化。此外，引入工单管理模块，实现故障报修、任务派发和进度跟踪的自动化，提升运维效率。这一阶段的重点是打造一个稳定、易用的管理中枢，实现从数据到决策的闭环。

3.3应用层：AI分析与自动化控制

在平台层的基础上，引入人工智能和自动化技术，实现暖通系统的智能优化。AI算法分析历史运行数据，建立能效模型，自动生成优化策略，例如动态调整水泵频率或优化空调启停时间。机器学习模型通过监测设备振动、噪音等特征，预测潜在故障，提前触发维护工单，避免突发停机。自动化控制则根据实时环境数据（如室内外温湿度、人员密度）动态调节系统运行，例如在低负荷时段自动降低送风量，或在空气质量下降时增加新风供应。这一阶段的最终目标是实现暖通系统的自主决策与无人值守运行，大幅降低人工干预需求，同时提升能效与可靠性。

结束语

暖通系统运维管理与智能化改造是提升建筑能效与运维效率的重要方向。通过物联网、大数据分析和数字孪生等技术的综合应用，传统暖通系统正逐步实现从被动运维到主动优化的转变。智能化改造不仅能够降低能耗、延长设备寿命，还能提升管理精度和响应速度。未来，随着5G、边缘计算等新技术的融合，暖通系统将朝着更加智能、高效的方向发展，为绿色建筑和可持续发展提供有力支撑。

参考文献

[1]宋志晨,赵琰杰,张弛,等.面向暖通空调系统的数字孪生应用研究[J].暖通空调,2025,55(02):67-71+18.

[2]孙志强.暖通空调系统智能化控制技术的研究与应用[J].绿色建造与智能建筑,2024,(03):87-91.

[3]方新民.智能技术在暖通系统效能与能源控制中的应用[J].集成电路应用,2024,41(02):234-235.

[4]邵康文,向阳,张健民,等.基于人工智能技术的暖通系统控制[J].智能建筑,2019,(09):71-73.

[5]刘燕朝.BIM在暖通空调系统运维管理中应用研究[D].吉林建筑大学,2019.