隨著“雙碳”目標的推進，校園節能減排已成為教育機構踐行社會責任的重要課題。空調作為學校能耗大戶，其用電量占建筑總能耗的40%以上。傳統空調管理依賴人工操作，存在溫度設定隨意、運行時間失控、區域冷熱不均等問題，導致能源浪費嚴重。學校空調節能控制系統的應用，通過智能化手段實現精準調控，成為構建綠色校園的關鍵一環。
一、系統架構：全場景感知與智能聯動
學校空調節能控制系統以物聯網技術為基礎，構建“感知層-控制層-管理層”三級架構，實現設備、環境、用戶的動態協同。
感知層：在教室、圖書館、宿舍等區域部署溫濕度傳感器、人體紅外傳感器、電能計量表等設備，實時采集室內外溫度、濕度、人員密度、設備能耗等數據，為智能調控提供數據支撐。
控制層：通過智能網關連接空調末端設備，支持紅外遙控、485通信、Wi-Fi/5G聯網等多種控制方式，實現設備狀態監測與遠程操控。系統可根據預設策略自動調節空調溫度、風速、運行模式，避免人為干預導致的能源浪費。
管理層：基于云平臺搭建可視化管理系統，集成能耗分析、故障預警、策略優化等功能模塊。管理員可通過PC端或移動APP查看實時能耗數據、設備運行狀態，并生成節能報告，為管理決策提供依據。
二、核心功能：從粗放管理到精細運營
智能溫控與模式切換：系統根據教室使用時間表（如上課、下課、節假日）自動啟停空調，并結合人體紅外傳感器檢測室內是否有人，實現“人來即開、人走即關”。同時，根據室內外溫差動態調整溫度設定值，夏季設定不低于26℃，冬季不高于20℃，避免“過度制冷/制熱”。
分區管理與負荷均衡：針對不同功能區域（如實驗室、體育館、辦公室）的用能特點，制定差異化控制策略。例如，人員密集的教室優先保障舒適度，而少人使用的倉庫則降低運行功率。系統還可通過負荷預測算法平衡電網壓力，避免用電高峰期集中開啟導致的高能耗。
能效分析與優化建議：系統實時統計各區域空調能耗數據，生成能耗排名、趨勢分析等報表，識別高耗能設備或異常用電行為。結合機器學習算法，系統可自動優化控制策略，例如根據歷史數據預測次日用能需求，提前調整設備運行計劃。
故障預警與遠程維護：通過監測空調電流、電壓、壓縮機運行狀態等參數，系統可提前發現設備故障隱患（如濾網堵塞、制冷劑泄漏），并通過短信或APP推送告警信息，減少非計劃停機時間，延長設備使用壽命。
三、應用成效：節能降耗與體驗升級雙贏
某高校部署空調節能控制系統后，實現年節電量超120萬度，相當于減少二氧化碳排放980噸，節能率達35%。同時，系統通過智能調控避免了傳統模式下“教室過冷、走廊過熱”的矛盾，師生舒適度顯著提升。此外，系統支持與校園一卡通、照明系統等聯動，進一步拓展了節能場景，為智慧校園建設提供了可復制的范本。
未來，隨著AIoT技術的深化應用，學校空調節能控制系統將向“自主學習+零碳運行”方向演進，通過數字孿生模擬最優運行方案，結合光伏、儲能等可再生能源，推動校園能源管理向綠色、高效、可持續邁進。
