众所周知，空调系统在建筑能耗占比中可以过半，而冷却塔作为其中的重要组成，其重要性不言而喻。如何实现冷却塔的绿色经济运行一直是亟待我们解决的问题。
游离整个冷却水系统单看冷却塔，可以通俗的将其理解为是一个大金属盒子，里面由风扇、热交换机构和水管阀门组成，温水从中流过进而降温冷却。虽然看似简单，但是真要实现其节能高效运行却又是融合了多种前沿技术的复杂结合，毕竟无论从结构设计优化、单一组件性能提升或者说整机调试升级都可以实现一定的节能效果。随着技术的迭代与升级，当下通过先进的数值模型化控制来达到节能的目的也越来越被大众所接受。
控制逻辑的优化依赖底层智能设备和物联网络的支持，在国家大力推动下先进的控制系统已越来越多的出现在不同的建筑场景中，这也为我们进一步的优化智控提供了绝佳的条件。那么聚焦到冷却塔，他是整个空调系统中的一环，对其节能寻优控制一定要代入到整个制冷循环系统中，乃至整个建筑环境生态中去。
冷却塔特殊的应用环境以及复杂的优化逻辑奠定了人工智能技术应用的大前提，相似但又区别于整个冷热源的节能智控（行有嘉AI节能），就冷却塔的控制逻辑更多的聚焦在冷却侧，设备模型和表示设备之间关系的参数是冷却水系统优化的基础。冷却塔是冷却水系统传热的关键设备，其运行参数与冷水机组、水泵等运行参数相互制约。因此，冷却塔数据模型的建立对于能否实现冷却塔乃至空调系统的节能是至关重要的。
对于冷却塔数据模型的建立，依靠传统的数据分析已然满足不了这方面需求了，随着技术的迭代发展，算力、硬件等呈指数级增长，新一代信息技术的应用自然也就变得可能了，其中最为大家所关注的就是人工智能技术了，AlphaGo和ChatGPT已成为大家耳熟能详的谈资。那么人工智能技术与冷却塔的节能寻优控制之间又能碰撞出怎样的火花呢？
最主要也是最核心的便是预测，预测一般包含了设备运行效能、设备故障诊断以及机组匹配策略这些。通过这些预测，我们可以了解设备的最佳工况点并进行合理利用，以此保障其永远在高效区运行，同时可以在设备发生故障之前基于诊断信息做预测性维护。这种有预见性的管理可以极大的降低设备使用过程中的潜在风险，同时从设备全生命周期看无疑能够提升其效益创造。
在冷却塔数据预测方面高斯过程回归是一种常见的算法。高斯过程回归分析可用于对复杂系统的行为进行建模。在水冷式冷水机组冷却侧的运行环境中，可以通过其实现根据室外温度、湿度和建筑物的实际冷负荷等各种外部要素来预测冷却塔回水温度的最佳设定点。通过使用实时数据不断更新模型，高斯过程回归分析可以适应不断变化的条件，并找到减少能耗的机会，同时保持最佳性能。
人工智能技术在控制方面也有着不俗的表现。深度学习作为人工智能技术研究的一个重要方向，在能源管理以及节能优化控制方面当下已经拥有广泛的应用基础。深度学习算法能够处理大量数据并识别复杂模式，从整个建筑能效常见来看，从能源数据中可以预测出未来一定时期的能源消耗并寻找出其中可能存在的节能点；从整个冷源的节能智控来看，我们可以训练深度学习算法去分析冷水机组的数据并判别出最优化的控制策略；同时但从冷却塔系统来看，在通过对冷却塔运行参数进行实时监测和分析结合冷却塔实时能效表现分析以及环境参数变量调整，可以计算出冷却塔的换热性能模型，基于工作状态下对冷却塔换热模型的特征分析，可以进一步实现基于深度学习的冷却侧水流量控制策略生成。
人工智能技术主要涵盖了算法和统计模型的研究和应用，针对冷却塔的节能寻优控制，使用高斯过程回归分析和深度学习等人工智能技术在很大程序上帮助我们实现了节能降碳的目标。但任何成熟技术的大面积推广一定得经得起市场的验证。当前一方面我们需要在不断地尝试和摸索中将人工智能技术应用的成熟度不断提升，另一方面则是将它转换成好的产品或者方面，其中最重要的维度便是效益比，怎样在最少得支出条件下创造最高的效益，不断拓宽它的边际效益。行有嘉最为专注于冷热源节能智控的企业，也一定会在前进的过程中担负起我们的责任，在一个又一个项目的凝练中升华我们的算法能力，为用户在节能减碳之路上提供坚实的技术支撑。
