邹观华 谢惠敏 李晓明 朱麟涛 李云龙 梁淑芬

摘  要：大数据的底层采集、数据储存、过程分析、数据应用等实践性技术通过互联网技术与计算机技术实现了技术融合，加快了社会科技发展的进程。因此，在大数据技术的潜在价值已经被各个行业看重的今天，对大数据技术的应用研究具有非常重要的现实意义。文章主要从大数据技术背景入手，基于暖通空调运维系统对大数据技术应用进行分析，了解大数据技术是如何让暖通空调做到“芯”中有“数”。

关键词：大数据技术;应用;分析;暖通空调

中图分类号：TU83          文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）34-0167-02

Abstract： The practical technologies of big data， such as bottom layer collection， data storage， process analysis and data application， have realized the technology integration through Internet technology and computer technology， and accelerated the development process of social science and technology. Therefore， when the potential value of big data technology has been valued by various industries nowadays， the application research of big data technology has very important practical significance. This paper starts from the background of big data technology， analyzes the application of big data technology based on HVAC operation and maintenance system， and understands how big data technology makes HVAC achieve "number" in "core".

Keywords： big data technology; application; analysis; HVAC

1 概述

暖通空调[1]，简称HVAC（Heating，Ventilating and Air Conditioning）是指具有采暖功能、通风功能和空气调节功能的空调器，暖通空调系统可以控制使用环境的空气温湿度、空氣洁净度、室内区域风速、室内外压力等重要指标参数，提高目标室内的舒适度，是中大型工业建筑或办公建筑中重要的一环。

而随着时代的发展和科技的不断进步，国家经济的迅速发展，特别是我国建筑业的迅速发展，使得建筑能耗不断增加，直到今天，社会的建筑能耗已经占据社会总能耗的30%左右，且呈现出不断上升的趋势，在既有的建筑能耗组成中，暖通空调是其中一个重要的分项，其能耗消耗在公共建筑能耗中占据了30%-50%比例，而随着城市化进程的不断加快和人民生活水平的不断提高，暖通空调作为建筑中的基础建设也被大量的投入使用，人们对于暖通空调需求的不断扩大势必会让暖通空调的能耗进一步扩大，而在全球资源紧缺的今天，两者的供需矛盾更加激化，让暖通空调系统的能源消耗面临着严峻的考验，因此，采取相应的先进技术，使现有的空调系统节能运行，是具有长远意义的[2]。

2 大数据技术在暖通空调运维系统中的应用

2.1 利用气候、舒适度及各传感器数据进行分析，智能调节暖通空调系统运行状态

首先，将暖通空调的运维系统通过内部局域网络与大数据库相连接，大数据库通过外部互联网络获取当日的本区域天气情况，温湿度变化数据，同时在本地通过传感器采集室内、外温湿度、当前雨量的数据，实时监控更新室内人员数量以及室内人员舒适度反馈数据，将数据整理分析后形成暖通空调系统运行效率与环境变化的曲线图，暖通空调运维系统则实时按照曲线图运行。当室外下起大雨，雨量监测器监测雨量较大时，同时根据室外传感器数据探测到室外温度降低，湿度升高，数据分析中心根据实时数据，同时更新运行曲线，暖通空调控制系统根据最新曲线运行，升高暖通空调的中央制冷温度，将制冷温差降低，同时控制室内的AHU和PAU控制器，降低风速，降低新风交换效率，然后根据室内温湿度传感器的数据，缓慢调节暖通空调的控制系统，以达到迅速平衡室内温湿度变化，最后根据室内的舒适度评价监测，在舒适，暖和，寒冷的判定数量基础上，实现长期的稳定调控（如图1实际室内数据采集应用场景）。这样不仅能让空调能实时根据环境变化情况智能调节和稳定室内温湿度，更能让空调系统实现节能的运行状态，而非一直的满负荷运行，整个数据流向实现了无限循环的闭环控制流程，让暖通空调运维系统真正做到“芯”中有“数”，达到让系统处于最佳运行状态，空调达到最优舒适度的环境状态，做到精准控制，精准节能，精准判断。

2.2 利用大数据技术进行分析，智能预诊暖通空调系统运行故障

主要是以暖通空调中央制冷冷冻水循环系统为主要的讨论案例，从而对此进行故障的预诊分析。对于暖通空调中央制冷冷冻水系统故障预诊与验证。首先一定要先对各个运行参数进行重新的分级，此外由于不同设备在运行的过程当中，电流对于系统运行出现故障的反应程度具有最明显的高时效性，因此，将整个机组的运行电流参数定义在了A优先级，冷冻水的温度参数则被定义在了B优先级上，那么冷冻水的流量参数就定义在C优先级上。然后，确定好各个参数数值是处于合理的范围之内的，在冷水机组在运行过程当中，电流的百分比应当被规定在98%，误差为正负2%，而对于冷冻水的温度参数定义：进水口温度为5摄氏度，误差正负为1.5摄氏度，出水口温度为13摄氏度，误差正负为1.5摄氏度，冷冻水流量的正常范围定位：790m/h正负10m/h，根据暖通空调中央制冷机组的工作原理可以确定预诊断模型。

暖通空调运维系统在正常运行状态下，监测到数据波动的异常情况：中央制冷器运行电流过小，根据运行异常判断关系以及相关的监测数据，诊断结果为水泵故障或者管道阀门开启过小导致，在优先级判断之下，显示结果为建议现场检查阀门开启度。经过现场仔细检查发现为阀门开启度存在故障。通过故障预诊断模型与大量实时监测数据，及时发现并消除了该故障，待修复后，將已确认故障数据导入本地数据库保存，为以后进一步改进模型和提高大数据预先诊断精度储存大量基础数据。

3 大数据在实际应用中应注意的问题

3.1 防止数据信息安全问题

大数据的应用需要辅以强大的网络技术、云计算等新科技作为技术支撑，在网络病毒众多的互联网，数据信息的安全问题显得尤为重要，一旦出现数据信息泄露，很可能会造成暖通空调系统无法运行，对建筑的正常运转造成重大影响。

3.2 数据隐私保护问题

大数据技术的应用提高了运行系统的工作效率，也在一定条件下为世界节省大量能源，但在智能化的同时也是将系统置于整个复杂的网络当中，数据的隐私保护也就成了大数据时代下智慧城市建设中需要面临的挑战之一。

3.3 信息孤岛问题

大数据技术的应用主要是对海量数据进行底层采集、数据储存、过程分析、数据应用，如果没有足够且精确的数据来源，那么大数据技术也就成为空话，因此，也需要社会各行业的共同努力，打破信息孤岛，实现数据资源共享，才能真正让暖通空调运维系统做到“芯”中有“数”。

4 结束语

终上所述，大数据技术是目前科技时代的新兴产物，推动了世界各个行业的技术发展，大数据技术的进一步开发应用，对科技信息的交叉融合具有很大的促进意义。只有真正加强基于大数据技术在暖通空调系统中应用能力，才能有效推动暖通空调运维系统的技术创新。

参考文献：

[1]张利军.大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用分析[J].建筑工程技术与设计，2017，000（018）：3474-3474.

[2]应康玺，徐佩荣，潘雷彬，等.大数据技术在预诊暖通空调系统软故障中的应用[J].制冷与空调，2016，016（005）：59-62.

[3]谢舒迟.对于大数据技术的应用分析[J].华东科技：学术版，2017（12）：11.