核心团队
TEAM

公司团队包含了物联网、自动控制、互联网通信、大数据、云计算以及空调暖通、绿色节能方面的专家和人才，融合了云计算技术、互联网通信技术、物联网技术、自动控制技术、暖通技术、建筑节能技术，开发了一系列暖通节能、智慧建筑相关的产品，为广大客户提供较优质、高效的节能技术产品，达到安全运维、节省能源、降低运维成本、提高运行效率。


产学研合作发展
华中科技大学
广州大学
武汉科技大学
公司创始人
核心骨干
精英团队的打造
AI节能系统
◆传统BA系统算法较为固化，算法策略一般均为独立算法，且所有算法参数不能进行二次优化，当后期系统情况发生变化时，无法根据系统变化实时调整。

◆采用AI节能系统，算法进行了分级设计，与系统安全稳定相关的控制策略交给PLC，把运算复杂度较高的高阶节能策略放在上位机服务器，充分利用了PLC与中央服务器的算力优势。




◆传统BA系统建设完成后，很难根据后期项目需求进行增改。

◆AI节能系统内置大量的标准化节能策略，同时支持后期新增策略的，自由灵活。

◆传统BA系统针对于空调系统节能算法相对较少且节能策略相对简单。

◆采用AI节能系统后，本系统内置大量针对于中央空调系统设计的专利节能算法，在各区块均有相应的局部算法，同时，在上层还有多区块的融合算法，无论从算法的专业性、控制的准确性、节能效果等多方面均远远高于传统的BA系统。




◆AI节能系统内置的算法均为国内知名高校实验室成果，且经历过大量的项目论证，算法种类多样，针对不同的建筑、场景、业态启用不同的算法模块。


硬件扩展   


     软件扩展   


        功能扩展   


           策略扩展

本系统采用边缘区块+系统融合的方式进行设计，无论后期增加多少套区块或设备，仅通过增加区块组件，就能实现新增系统接入，如后期设备扩容，增加蓄冷系统等。

硬件增加后，由于软件的灵活性，仅需通过专用软件后台程序对软件界面进行修改，将新增系统配置到原系统，便能实现新增系统无缝接入，不用对全套系统进行更改或重建。

在中央空调系统生命周期中，可能受到诸多因素影响，如电价政策的变化、园区入驻率的变化等等，导致需要增改原系统功能，AI节能系统同样利用灵活而丰富的软件优化即在短时间内完成系统的更新适配。

本系统独有的节能云，在项目不断地运行过程中对项目数据进行储存分析，越来越多的数据模型可以不断修正原有算法策略，云台专家可以利用收集的大数据进行研究，挖掘更深层次的节能策略，如以冷量费为指标的深化节能算法、以不断变化的峰谷电价为调节依据的节能策略等。

资质荣誉
QUALIFICATIONS AND HONORS