楼宇与工业控制 | 熵泽智能

方案愿景：超越能耗，迈向“多目标全局最优”

传统的控制系统（如PID、专家规则）通常只关注单一变量（如：把温度恒定在24℃）。而熵泽智能的 “Hyper-Control（超控）” 引擎，基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning），能够在多重矛盾目标中寻找帕累托最优解（Pareto Optimality）。

系统架构：感知-认知-决策闭环

L1 泛在感知层：融合热成像、振动传感器、电流指纹、环境传感器。
L2 孪生演练层：在数字孪生世界中，AI进行数百万次的“虚拟试错”，学习如何应对极端天气或突发事件。
L3 智控决策层：部署训练好的策略模型，下发毫秒级控制指令。

场景一：认知型楼宇（Cognitive Building）

—— 平衡“极致能效”与“以人为本”

不仅控制冷热，更控制环境品质与空间资源。

1 基础能力：HVAC 动态能耗调优

环境感知：融合温湿度、光照、Co2浓度、区域人流量（摄像头/Wi-Fi探针）。

预测控制：结合天气预报与会议室预约系统，预测未来2小时热负荷，利用建筑热惯性提前蓄冷/预热。

效果：节能 15%-25%。

2 扩展控制能力

A. 空气品质与健康控制 (Health-Aware Control)

痛点： 盲目节能常导致新风关闭，CO2超标，员工昏沉。
RL策略： 建立 “舒适度-能耗”博弈模型。当监测到会议室CO2浓度上升时，Agent自动计算开窗通风更省能，还是开启新风机组更省能，在保障空气质量（PM2.5 < 35, CO2 < 800ppm）的前提下寻找最低能耗点。

B. 空间资源动态分配 (Space Resource Management)

痛点： 灯光空调全开，但会议室实际无人。
RL策略： 与门禁和预约系统联动。若预定后15分钟未检测到人流，系统自动释放会议室资源，切断照明与空调，并更新预约系统状态。

C. 视觉舒适度自适应 (Visual Comfort)

RL策略： 实时感知自然光入射角度与强度，动态调节电动遮阳帘的角度和室内LED灯的色温/亮度。既利用自然光采光（节能），又避免眩光干扰办公（舒适）。
效果： 节能 10%-15%。

场景二：自适应智造工厂 (Adaptive Manufacturing)

—— 平衡“生产节拍”、“能源成本”与“设备健康”

不仅控制开关，更控制工艺参数与设备寿命。

1 基础能力：能源-生产协同

峰谷套利： 结合生产排程（APS），将高能耗工序（如熔炼、老化）自动调度至低电价时段。
待机管理： 识别流水线间歇性空窗，毫秒级控制设备进入休眠/唤醒。

2 扩展控制能力

A. 基于 PHM 的预测性维护控制 (Maintenance-Aware Control)

痛点： 频繁启停设备虽节能，但可能加速电机磨损；带病运行导致突然停机。
RL策略： 引入**设备健康度（Health Index）**作为惩罚项。

如果设备处于亚健康状态，AI会主动建议降低运行速度（降额运行），虽然牺牲了部分产能，但避免了停机事故，直到维护窗口到来。

权衡“频繁启停的机械损耗成本”与“待机能耗成本”，决策是否进入休眠。

B. 工艺参数黄金批次优化 (Process Parameter Optimization)

痛点： 传统工艺参数（温度、压力、转速）是固定的，无法应对原料波动。
RL策略： “质量-能耗”双目标优化。

在注塑或化工场景中，AI实时微调加热温度和保压压力。在确保产品良率（Quality）达标的前提下，寻找能耗最低的参数组合。例如，若原料干燥度好，AI可能自动降低5℃熔融温度以节省能源。

C. 安全联锁与风险阻断 (Safety Interlocking)

RL策略： 视觉AI识别到“人员违规闯入”或“物料堆积倾斜”时，控制系统不仅报警，更直接介入设备控制逻辑，执行软着陆停机或紧急避让动作，确保人机安全。

方案核心价值 (Value Proposition)

全局最优解： 打破了“节能就牺牲舒适度”、“提速就牺牲质量”的传统零和博弈，利用AI找到系统的最佳平衡点。