- **控制策略依据**：基于数据驱动分析，室内温度在运行时段呈上升趋势（峰值在下午），表明太阳能增益、人员活动或设备散热导致负载增加；非工作时段温度自然衰减，可利用建筑热惰性进行预冷或延迟启动。

- **能效杠杆**：

  - **降低设置温度偏移**：统一设置温度减少过度冷却或加热。

  - **优化运行时间**：根据占用模式调整启停。

  - **动态温度调整**：使用反馈控制避免温度超调。

  - **预防手动滥用**：限制手动调整范围，避免能源浪费。

**潜在影响**：

- **正面**：能耗降低5-20%（基于典型FCU系统经验），运营成本下降，舒适度更稳定。

- **负面**：过度优化可能导致局部过热/过冷、员工抱怨或系统响应延迟。需通过监控和渐进调整缓解。

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### 3. 优化方案详细分析：集控系统优化 vs. 手动控制优化

优化策略分为集控系统优化（自动化）和手动控制优化（行为管理），以下分别说明。

#### 集控系统优化

- **依据**：数据中FCU运行高度同步，但温度控制不精确，表明集中控制可提升效率。原理是使用BAS算法动态调整参数，基于实时温度反馈。

- **如何优化**：

  - **统一设置温度优化**：将所有FCU设置温度统一为25.0°C（当前有单元为25.5°C或24.5°C）。计算依据：温度每升高1°C，节能约6-10%（根据ASHRAE指南）。例如，将fcu18和fcu19从25.5°C降至25.0°C，预计节能3-5%。

  - **运行时间优化**：引入预冷策略——在07:00提前启动FCU（当前08:00启动），利用夜间低温将室内温度预冷至22°C，减少高峰负载。数据支持：08:00温度已22-23°C，提前1小时运行可降低上午温度上升速率。

  - **动态温度重置**：基于室内温度数据，自动调整设置温度。例如，如果平均室内温度>24.5°C，则临时降低设置温度至24.5°C；反之则提高至25.5°C。这能平衡舒适与能耗。

- **举例**：

  - **场景**：在10-11:00，多个FCU室内温度升至24.0°C以上（设置25.0°C），集控系统自动将设置温度临时调整为24.5°C，以加速冷却。

  - **优化后果**：短期能耗可能微增，但长期通过避免温度超调（如fcu22的25.5°C）节省能源。估算：减少温差0.5°C，可节能3-5%。