引言‌

而随商业的不断发展，商场的能耗日益膨胀，空调系统作为商场的能耗核心单元，其运行的效率直接关系到商业的经营利润与顾客的体验感受。传统“一刀切”的恒温控制模式，已经难以应对人流波动大、功能分区复杂、能耗占比高达40%-60%的现实挑战。随着物联网以及人工智能技术的成熟，‌商场空调集中管理系统‌正从“被动响应”迈向“主动预测”，而人流热力图作为关键感知层，正成为实现精准节能和舒适平衡的新引擎。这一转型，不是技术堆砌，而是运营逻辑的重构。

一、商场空调集中管理系统‌

现代‌商场空调集中管理系统‌并不是简单的远程开关控制，而是一个融合感知、决策、执行以及优化的闭环智能体。其核心架构由三层构成：

感知层‌：部署于各功能区的温湿度传感器、CO₂监测仪、Wi-Fi探针及视频分析设备，实时采集环境参数以及人员密度分布，构建动态“热力图”。

控制层‌：中央平台基于历史数据和实时热力图，采用LSTM神经网络预测未来2小时冷负荷趋势，结合模糊控制算法，动态生成优化指令。

执行层‌：通过变频冷水机组、VAV末端、智能风阀与水泵群控，实现的“按需供冷”——人流密集区提升制冷量，空置区自动降频或休眠，中庭与走廊实施梯度温控。

这套系统并不是孤立运行。它与楼宇自控系统（BAS）联动，依据《公共建筑节能设计标准》（GB 50189-2015）设定的最小新风量标准（20m³/(人·h)），在高密度时段自动增加新风的比例，保障空气质量；在低峰期则降低新风占比，减少冷热损失。

典型应用中，广州某大型购物中心部署该系统后，通过热力图识别出周末午后餐饮区人流峰值，系统提前15分钟启动区域强化制冷，避免顾客滞留时的体感不适；夜间闭店前，系统自动关闭非营业区空调，仅保留防冻模式，单月节能率达32%。

控制策略的核心在于“预测+协同”：

主机出水温度从7℃动态提升至9.5℃，降低压缩比；

冷冻水泵根据末端压差变频运行，避免“大流量小温差”；

冷却塔风机依据湿球温度智能调节，逼近理想冷凝状态。

凭借对该系统的实地考察表明，其不仅能将制冷站的综合能效比（COP）提升35%，水泵的能耗也能降低40%，节能效果稳定在20%-40%区间。

总结‌

商场空调集中管理系统‌正从“设备管理”走向“体验管理”。人流热力图驱动的动态调节策略，不仅仅是一套节能工具，更是提升顾客满意度、延长停留时间、增强品牌黏性的运营手段。其价值在于：用数据替代经验，用算法替代人工，用精准替代粗放。

随着AI模型持续学习以及边缘计算能力增强，系统将实现“自进化”——不仅能预测人流，更能预判消费行为对环境的需求变化。对管理者而言，投资此类系统，不是增加成本，而是构建一种可持续的、可量化的运营竞争力。在“双碳”目标以及消费升级的双重驱动下，具备热力图联动能力的‌商场空调集中管理系统‌，将成为智慧商业空间的标配，而非选配。