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暖通自动化控制

根据人流和环境智能调节空调温度,自动节省能耗

中级15min工业物联网
hvacknnopc-uaindustrialautomationrecomputer

这个方案能帮你做什么

办公楼、商场、工厂的空调系统往往"傻傻地开着"——不管有没有人、外面冷不冷,一直按固定温度运行。结果就是:没人的区域也在吹冷气,大热天空调却不够凉。这个方案让空调系统"变聪明",能根据人流多少和环境变化自动调节温度,该开就开、该省就省。

核心价值

好处具体说明
自动省电根据实时人流和室外温度智能调节,通常可节省 15-25% 电费
无需值守系统 24 小时自动运行,不用人盯着调参数
快速上手导入历史数据后系统自动学习,不需要专业暖通知识
安全可控支持"先看后做"模式,确认合理再开启自动控制

适用场景

场景怎么用
写字楼工作日白天人多时自动调低温度,下班后自动升温节能;周末自动进入节能模式
商场根据各楼层客流量分区调节,人少的区域减少制冷,人多的区域加强降温
工厂车间结合生产排班自动调节,停产时段提前降低空调功率
酒店大堂根据入住率和室外温度动态调整,既保证舒适又节省能耗

使用须知

硬件要求

  • reComputer R1100 边缘计算设备
  • 空调控制器需支持工业设备通讯协议(OPC-UA)

数据要求

  • 需要至少 1 周的历史运行数据(Excel 或 CSV 格式)
  • 数据包含:时间、温度设定值、实际温度、用电量

使用限制

  • 首次使用需上传数据让系统学习,约需 5-10 分钟
  • 建议先观察 1-2 天系统建议,确认合理后再开启自动控制
  • 本方案适用于中央空调系统,不适用于分体式空调

使用说明

modbus

通过 Modbus TCP/RTU 的温湿度传感器

部署方案

edge_device

下载与安装

基于 KNN 预测模型的暖通空调能源优化系统,支持 OPC-UA 集成。

前提条件

  • Docker 已安装并运行(版本 20.0+)
  • 网络连接 可访问镜像仓库
  • 可用端口:8280(Web 界面),4841(OPC-UA 模拟器)

套餐: 标准部署 {#default}

部署一套基于 KNN 算法的暖通优化系统,从历史数据中学习并给出最优参数建议。

设备用途
reComputer R1100边缘计算设备,内置 Docker

部署完成后你可以:

  • 获得 AI 根据历史数据给出的温度调节建议
  • 通过 OPC-UA 对接工业暖通控制器
  • 通过 Web 面板监控和调参

前提条件: Docker 已安装 · OPC-UA 控制器(或用内置模拟器测试)

步骤 1: 暖通控制系统 {#hvac type=docker_deploy required=true config=devices/local.yaml}

部署智能温控优化服务,自动从建筑数据中学习最佳温度设置。

部署目标: 本机部署 {#hvac_local type=local config=devices/local.yaml default=true}

点击下方"部署"按钮,系统将自动在本机启动暖通控制服务。

接线

接线图

  1. 确保 Docker 已安装并运行
  2. 点击部署启动容器
  3. 通过 localhost:8280 访问 Web 界面

故障排查

问题解决方法
Docker 未运行启动 Docker Desktop 应用
端口 8280 被占用关闭占用该端口的程序,或修改配置使用其他端口
容器启动后停止执行 docker logs missionpack_knn 查看错误日志
网页打不开等待 30 秒让服务完全启动

部署目标: 远程部署 {#hvac_remote type=remote config=devices/remote.yaml}

点击下方"部署"按钮,系统将自动把暖通控制服务部署到远程设备。

接线

接线图

  1. 通过 SSH 连接远程设备
  2. 远程部署 Docker 容器
  3. 通过设备 IP:8280 访问 Web 界面

故障排查

问题解决方法
SSH 连接失败检查 IP 地址和用户名密码是否正确
远程设备无 Docker先在远程设备上安装 Docker
部署超时检查远程设备网络,确保能访问镜像仓库
网页打不开检查防火墙是否开放 8280 端口

部署完成

暖通控制系统已就绪!

访问地址

http://<服务器IP>:8280

下一步

  1. 连接 OPC-UA 服务器(或使用内置模拟器)
  2. 上传训练数据
  3. 配置参数

常用命令

docker logs missionpack_knn 查看日志

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