在既有建筑的節能改造過程中，可以采取多種具體的實施方法，主要包括以下幾個方面：

　　1、整體性改造：

　　針對用戶需求及暖通機電設備的現狀，對冷熱源系統、空調機組、末端空氣處理設備、給排水、送排風等受控進行智能化監控，原則上還原原樓宇自控系統的功能，適度應用機器學習技術提升大能耗設備的能效性能。

　　2、數字化升級：

　　在不影響原樓宇自控系統的性能和使用的情況下，采用邊緣計算技術、IT技術等提升系統的調優調適能力、節能能力、數據處理及分析能力、數據交互和共享能力。

　　3、場景化改造：

　　針對用戶關注或能耗較大的對象，如冷水機組、二次供水泵房、車庫照明、環境健康場景等采用物聯網相關技術，用較小投入對單一對象或特定場景進行改造，用于節能管理和技術評測驗證等。

　　方法一：節能改造

　　經過節能評估后不符合建筑節能強制性標準或具有節能空間的空調系統、采暖制冷系統、照明和熱水供應設施等實施節能改造的活動。

　　針對難點

　　難點一：數據不透明，節能潛力難量化 解決方案：建立統一的能源管理平臺，打破數據孤島;

　　難點二：設備老化，運維成本高 解決方案：設備運行狀態實時在線查看、遠程操作，異常狀態及時告警;

　　難點三：公共機構能耗管理粗放 解決方案：針對政府辦公樓、學校、醫院等單位進行空調、照明系統智能調控，減少能源浪費的現象發生。

　　方法二：節能潛力挖掘--AI智能學習

　　1、通過AI 可以挖掘出建筑物隱藏在數據背后的規律和模式，分析出不同時間段、不同設備之間能耗的關聯關系：

　　2、可以預測未來的能耗趨勢，提前制定能源使用計劃，提前調整能源供應，避免能源的浪費，從而將能源利用效率提升至新的高度。

　　3、同時基于 AI 智慧能耗分析的結果，我們可以對設備的運行策略進行優化，可以根據室內外溫度、濕度、人員活動等因素，自動調整空調的運行模式和參數，節省大量的能源費用，降低運營成本。

　　4、可以通過對設備能耗數據的實時監測和分析，敏銳地捕捉到這些細微的變化，提前預測設備可能出現的故障，減少因設備故障造成的停機時間，同時降低維修成本。

　　5、通過對歷史能耗數據和未來發展趨勢的分析，可以制定切實可行的節能減排計劃，可以憑借系統提供的詳細能耗數據和分析報告，清晰地展示企業在節能減排方面所做出的努力和取得的成效。

　　6、AI 還可以根據不同用戶的習慣和偏好，提供個性化的服務定制。

　　方法三：節能潛力挖掘--注入DeepSeek模型

　　1、智能問答：在項目中構建智能交互系統，理解用戶的自然語言提問并給出準確回答，像政務 Web 系統接入 DeepSeek 可用于智能文書生成、智能問答等。

　　2、內容生成：能夠自動生成文本內容，如新聞報道、產品描述、文案創作等。幫助使用者快速生成文章初稿，提高內容產出效率。

　　3、數據分析： 設備運行優化與管理：DeepSeek 可以對 IBMS 中大量的設備運行數據(如溫度、濕度、能耗等)進行深度分析。通過機器學習算法，預測設備可能出現的故障，提前安排維護計劃，減少設備停機時間和維修成本。例如，對空調系統的運行數據進行分析，根據環境溫度、濕度變化以及設備的歷史運行數據，自動調整空調的運行參數，實現節能運行。

　　4、能源管理與節能：智能建筑中能源消耗較大，DeepSeek 能夠實時監測和分析建筑內各區域的能源使用情況，識別能源浪費的環節，并提供優化建議。比如，通過分析照明系統的使用數據，根據不同時間段的人員活動情況，自動調節照明亮度或開關，實現節能目標。以上就是既有建筑節能改造相關知識，更多樓宇自控信息關注官網！