對于日常通行來說，搭乘地鐵是一種很有效的降碳節能方式。而在環保出行這一選擇的背后，還有一群特殊的人，正在用AI技術，于節能中求節能，讓你所乘坐的地鐵開辟更多減碳、綠色的可能性。

城市軌道交通是我國交通體系實現“雙碳”的重點領域，相對于私家車等出行方式，雖然本身更加環保，但由于軌道線網分布全國、體量巨大，整個交通系統的運行仍離不開巨量的電力支撐，由此造成的碳排放不容忽視。

在“雙碳”目標下，一場軌道交通綠色低碳的自我革新，正在全國各地在建軌道交通線網中上演。

軌交智慧用能，減少電力浪費，佳都科技在行動。

通過構建智慧環控節能優化系統，佳都為各地地鐵用能機構提供覆蓋車站線路、線網的軟硬件一體化節能解決方案，讓每一度電都用得其所，讓能源需求管理更有數。

在地鐵留下的“碳足跡”里，車站通風空調系統約占運營總能耗的30-40%，僅次于列車牽引用電，擁有豐富的節能空間。2019年，國家發展改革委等七部委聯合發布《綠色高效制冷行動方案》，提出到2030年，大型公共建筑制冷能效提升 30%，制冷總體能效水平提升 25%以上。用更少的電，發揮更大的能效價值，正逐漸成為軌道交通領域的“雙碳”實現邏輯。

為了兼顧節能的效果和成本，系統可以多智能、多綠色？

讓我們來一“碳”究竟。

從機房到末端，空調設備的維護與控制一直是一項既復雜、又繁瑣的工作。在傳統車站，節能控制策略的形成依賴于運維人員多年積累的經驗，即便如此還是有可能造成很大程度的能源浪費。

智慧環控節能優化系統通過對地鐵環境、空調、設備的感知和計算，依托智能預測和全局尋優找到空調系統整體能效最優狀態下的運行參數組合，在保證車站環境舒適性的前提下，可確保空調各設備高效、自動、智能運行。

為改善節能“重前期、缺維護”，數據“重缺漏、輕質量”等問題，佳都向科技要生產力，通過數據比對自動校正車站傳感器采集的數據偏差，有效解決系統運行中空間環境和設備性能的變化問題。

在模型層面，系統打造節能優化雙驅動控制模型，實現熱環境動力、空調仿真等暖通專業模型與AI深度學習數據驅動模型的融合創新和相輔相成，同時根據環境、設備、算法結果實時在線更新模型，確保AI在最匹配環境和業務的條件下做出最為精準的決策。

經過一段時間的應用后，車站節能效率究竟如何？系統優化后可最多節省多少度電？

以往，節能效果的評估由于缺乏科學的數據參考標準，很難準確的對控制結果進行評價。

為更好地評估AI對地鐵節能的促進作用，系統為客戶“碳中和”目標的達成鋪設了一條效果清晰可見的數字之路。佳都空調節能仿真平臺可以對不同的節能控制方法、策略、參數和效果進行定量測試和評價，僅需通過一張可視化的大屏，節能效果便可清晰了然的呈現。

在數字能源與雙碳的驅動下，地鐵也會面臨更加多元化的節能需求，在智慧節能的道路上，佳都能夠為用戶提供的，不僅僅是單一的節能策略選擇。

相較于以降低能耗為唯一目標的傳統節能控制系統，佳都提供能耗優先控制、溫控優先控制以及電力峰值削減優先控制等多元的節能策略選擇，在響應“雙碳”這一最終目標的同時，滿足了客戶多樣化的節能優化需求。

不積跬步，無以至千里。從“1度電”的誕生中可以看出，AI為地鐵所節約的每1度電，相當于減少0.58kg二氧化碳排放+0.4kg標準煤+4L水、為一塊250瓦的光伏板節省4h的可曬時長，或可減少2MW的風機以額定速度轉半圈。

而每1度電微小的能耗如果乘以億萬計，將使得大量無效、低效碳排放得以下降，讓我國能源結構中占比較大的煤炭、風力、水力以及光伏資源得以被運送至更加需要的地方，意味著AI將引領一個更加高效節能的軌交新時代來臨。

科技向善，AI有溫度。我們致力于用節能、提效、健康可持續的數字平臺促進人類與自然資源和諧共生，汲取AI算法的智慧，共建清潔美麗世界。

未來，佳都科技將持續推動智慧節能平臺惠及更多行業和場景，推動“雙碳”落地向數字化、智能化邁進，用AI守護我們唯一僅有的地球家園。