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樓宇自控方案的技術架構詳解

欄目:行業(yè)動態(tài) 作者:三水智能化 發(fā)布時間:2025-04-19 關鍵詞:
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 1 .系統(tǒng)分層設計  感知層:部署各類傳感器(溫濕度、CO?、光照等)和執(zhí)行器,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與設備控制。現(xiàn)代方案中,單個項目平均部署傳感器數(shù)量已達200-500個。  網絡層:樓宇自控方案采用BACnet、Modbus等開放協(xié)議,支持有線/無線混合組網。5G技術的引入使數(shù)據(jù)傳輸延遲降至50ms以下。  平臺層:基于云計算的數(shù)據(jù)中臺,集成三大核心模塊:  實時監(jiān)控系統(tǒng)(設備狀態(tài)可視化)  能源管

  1 .系統(tǒng)分層設計

  感知層:部署各類傳感器(溫濕度、CO?、光照等)和執(zhí)行器,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與設備控制。現(xiàn)代方案中,單個項目平均部署傳感器數(shù)量已達200-500個。

  網絡層:樓宇自控方案采用BACnet、Modbus等開放協(xié)議,支持有線/無線混合組網。5G技術的引入使數(shù)據(jù)傳輸延遲降至50ms以下。

  平臺層:基于云計算的數(shù)據(jù)中臺,集成三大核心模塊:

  實時監(jiān)控系統(tǒng)(設備狀態(tài)可視化)

  能源管理系統(tǒng)(能耗分析與優(yōu)化)

  運維管理系統(tǒng)(工單自動派發(fā))

樓宇自控方案的技術架構詳解

  2. 關鍵技術突破

  AI預測控制:樓宇自控方案通過機器學習算法,提前24小時預測建筑負荷,控制精度提升至95%。某商業(yè)綜合體應用后,空調能耗再降8%。

  數(shù)字孿生技術:構建1:1虛擬樓宇模型,仿真測試控制策略,項目調試時間縮短40%。

  邊緣計算架構:本地化數(shù)據(jù)處理,系統(tǒng)響應速度提升至毫秒級,特別適合安防等實時性要求高的場景。更多樓宇自控信息關注官網!



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