基于大数据分析中央空调能耗管理系统及使用方法与设计方案
中央空调能效管理系统的设计与开发
中央空调能效管理系统的设计与开发中央空调是现代建筑必不可少的设备之一，但由于其运行的能耗较高，能效管理已成为建筑管理者亟待解决的问题。
为此，中央空调能效管理系统就应运而生。
本文将就此系统的设计与开发进行探讨。
一、中央空调能效管理系统的意义中央空调在现代建筑中广泛应用，其能耗占整座建筑的三分之一以上，因此，如何提高其能效，降低能耗，已经成为建筑节能的重中之重。
中央空调能效管理系统的开发就是为了实现这样的目标。
中央空调能效管理系统可以对空调运行时的功率、能耗进行监测、分析、控制，从而达到降低能耗的效果。
它的主要功能包括以下几个方面：1.对中央空调的能耗、功率、温度等数据进行监测，通过这些数据的分析，了解中央空调的运行状况。
2.对中央空调进行控制和优化，在遵循舒适度的前提下，控制空调的开关、温度等参数，提高能效。
3.对中央空调的维护进行管理，及时发现故障，减少维护成本。
二、中央空调能效管理系统的设计中央空调能效管理系统的设计需要针对建筑的特点、空调的类型和空调的运行模式进行考虑。
下面对与设计过程中需要关注的一些因素进行说明。
1.选型首先要选择适用于建筑物的中央空调能效管理系统。
在选择时应当考虑的因素包括系统的精度、可靠性、稳定性和易用性等。
2.空调的类型大型建筑通常会使用多个空调机组组成的集中式空调系统，而小型建筑一般由多个独立的单元空调或分机组组成的分散式空调系统。
因此，在设计中央空调能效管理系统时，要根据建筑的类型和空调的类型，选择相应的管理模式和算法。
3.空调的运行模式空调的运行模式影响着能耗的大小和能源利用率。
因此，在设计中央空调能效管理系统时，需要了解空调的运行模式，根据实际情况进行调整和优化。
4.组网中央空调能效管理系统需要对各个空调系统进行数据采集和管理，因此需要进行组网。
组网的方式主要有有线和无线两种，具体的方式可以根据实际情况进行选择。
中央空调能效管理系统需要对空调的温度、湿度、气流量等多个参数进行采集。
中央空调能耗分析报告
中央空调能耗分析报告1. 引言中央空调系统是现代建筑中必不可少的设备之一。
然而，由于能源资源的有限性和环境污染问题的日益严重，对中央空调能耗进行分析和优化变得尤为重要。
本报告旨在通过对中央空调系统的能耗分析，提供一些改进建议，以减少能源消耗并提高环境可持续性。
2. 数据收集为了进行中央空调能耗分析，我们首先需要收集相关的数据。
以下是我们收集到的数据信息：1.建筑面积：5000平方米2.中央空调系统的额定功率：200千瓦3.运行时间：每天12小时4.室内温度设定：25摄氏度5.外部温度数据：每小时记录一次3. 能耗计算3.1. 能耗公式中央空调系统的能耗可以通过以下公式计算：能耗 = 额定功率 × 运行时间3.2. 能耗计算结果根据我们收集到的数据，我们可以计算中央空调系统的能耗如下：能耗 = 200千瓦 × 12小时 = 2400千瓦时4. 能耗分析4.1. 能耗趋势分析通过分析已收集的外部温度数据，我们可以绘制出中央空调系统能耗随时间的趋势图。
根据图表分析，我们可以得到一些结论，如：•能耗在高温季节明显增加，说明中央空调系统在高温条件下需要更多的能量来保持室内温度稳定。
•能耗在夜间较低，说明中央空调系统在低温条件下需要较少的能量来保持室内温度稳定。
4.2. 能耗与建筑特性的关系除了外部温度的影响，中央空调系统的能耗还与建筑特性密切相关。
具体而言，建筑面积、建筑材料、保温性能等因素都会对能耗产生影响。
我们可以进行一些模拟实验，计算在不同建筑特性条件下中央空调的能耗，并与实际数据进行对比，从而找到能耗的变化规律。
5. 改进建议基于以上能耗分析的结果，我们提出以下改进建议，以减少中央空调系统的能耗：1.提高建筑保温性能：加强建筑的保温措施，减少室内与室外温度差异，从而降低中央空调系统能耗。
2.优化运行时间：根据能耗趋势分析，合理安排中央空调系统的运行时间，避免在高温季节持续运行，节约能源消耗。
典型数据中心能耗分析，空调系统选择很重要，想节能可以这样设计
典型数据中心能耗分析，空调系统选择很重要，想节能可以这样设计近几年，我国数据中心发展迅速，2015年我国数据中心突破1500万平方米，而其日益突出的能耗问题也越来越不容忽视，2015年数据中心的电耗为1000亿度，年耗电量超过全社会用电量的1.5%。
据调查，国外数据中心采取多样的节能改造措施，将PUE平均值控制在1.2以下：美国俄勒冈州Facebook数据中心，通过在顶部修建巨大的中央通风系统和蒸发间，让干空气带走热量，将PUE控制在1.05~1.10；芬兰哈米纳的Google数据中心，利用海水循环降温，将PUE控制在1.14；冰岛雷雅内斯巴的Verne Global数据中心，采用当地丰富、便宜的地热和水力资源供电，利用冰岛天然的寒冷，干燥的天气用于设备降温，将PUE值控制在1.2。
而我国数据中心能源利用效率水平整体偏低，我国的大多数数据中心的PUE值大于2.0，平均值更是高达2.5。
但研究表明，应用现有节能技术，可使数据中心IT设备系统、空调系统、配电系统平均实现节能25%、36%和18%，使数据中心整体平均实现节能35%。
因此，对我国数据中心进行节能优化是十分有必要的。
一、数据中心能耗调研1.1 调研对象及内容本次调研对象为北京市12处数据中心，其基本信息见表1。
本次调研对象从投入使用时间、规模以及制冷形式来看，基本涵盖了北京市所有数据中心的类型，选取的数据中心样本具有一定的代表性。
调研内容包括数据中心基本信息、能源评价信息、能耗指标信息、能源管理系统信息。
1.2 调研方法对主要耗电量（供电系统、制冷系统、照明系统）分别计量，采用2h一次的测量周期。
在UPS的输入端与输出端分别安装电表，利用两者差值计量供电系统的用电量。
监测制冷系统的用电量应包括室内空调末端，水冷式制冷还包括压缩机、冷冻水泵、冷却水系统、末端冷冻水系统的耗电量。
1.3 调研结果根据上述方法，得到各数据中心的总用电量、IT设备用电量、空调用电量、可再生能源发电量等能耗指标，整理后得到各数据中心的PUE和CLF值。
中央空调能耗分析报告
中央空调能耗分析报告1. 引言中央空调作为现代建筑中不可或缺的设备，对室内环境的舒适度起到至关重要的作用。
然而，中央空调的能耗一直是不可忽视的问题。
为了更好地了解中央空调的能耗情况，并为节约能源提供参考，本报告对中央空调的能耗进行了详细分析。
2. 数据收集为了进行中央空调能耗分析，我们收集了以下数据：•建筑物的总面积•中央空调系统的制冷量•中央空调系统的运行时间•室内外温度差异这些数据是通过对多个建筑物的调研以及实际监测得到的。
3. 能耗计算方法中央空调能耗的计算方法主要基于以下公式：能耗 = 制冷量 × 运行时间 × (室内外温度差异)^0.6 / 建筑物总面积其中，能耗以单位时间内的能量消耗进行计量，制冷量指的是空调系统能够提供的制冷能力，运行时间为中央空调系统的工作时间，室内外温度差异反映了室内空调需求的大小。
4. 能耗分析结果通过对收集的数据进行计算和分析，我们得出了以下中央空调能耗的结果：建筑物编号建筑物总面积（平方米）制冷量（万千瓦）运行时间（小时）室内外温度差异（摄氏度）能耗（千瓦时/平方米）1 1000 50 500 5 0.52 1500 70 600 6 0.63 800 40 4004 0.7从上表可以看出，不同建筑物的能耗差异很大。
建筑物3的能耗最高，建筑物2的能耗次之，而建筑物1的能耗最低。
这说明建筑物的面积、制冷量、运行时间以及室内外温度差异都对能耗有着重要的影响。
5. 能耗优化建议为了降低中央空调的能耗，我们提出以下几点优化建议：5.1 能源管理系统的引入引入能源管理系统可以实时监测建筑物的能耗情况，并进行智能控制。
通过分析数据，系统可以根据室内外温度差异自动调整空调的运行时间和温度，从而实现能耗的最小化。
5.2 建筑物绝热性能的提升改善建筑物的绝热性能可以减少室内外温度差异，从而降低空调的能耗。
可以采用更好的隔热材料、双层玻璃窗等手段来改善建筑物的绝热性能。
大型数据中心空调系统节能分析及方法探究(1)
大型数据中心空调系统节能分析及方法探究摘要：伴随着大数据时代的到来，我国的数据中心的数量与日俱增。
但是数据中心的高能耗问题也成为了我国节能减排工作需要关注的一个重点问题，其中，解决数据中心机房空调系统的高耗能问题是关键，通过研究发现空调系统是大型数据中心的耗能较高的部分，有很大的节能潜力，本文以大型数据中心空调系统作为研究对象，在分析大型数据中心空调系统的设置和特点的基础上，提出具有可实施性的节能措施，进而提高大数据中心空调系统的节能减排和能源利用率。
关键词：数据中心；空调系统；节能；分析研究进入大数据时代，各行各业的发展越来越离不开能够集中处理、存储和交换数据的专业数据中心，因此，各领域的数据中心建设和改造数量越来越多，规模越来越大。
可以说我国的数据中心发展迅猛。
但是通过系列的调查研究，可以发现我国当前的数据中心年耗电量很大，这也就意味着我国大多数的数据中心的平均电能使用效率（简称PUE=数据中心总能耗/IT设备能耗）高，这并符合当前节能减排的发展原则。
因此，我们需要通过多种形式的策略减少大数据中新的高耗能问题。
其中，空调系统作为保证数据中心的稳定高效运转必不可少的措施，经过专业研究有着极大的节能减排的挖掘余地。
1.大型数据中心空调系统的特点大型数据中心的空调系统的特点是由数据中心的现实情况所决定的，具有其独有的特点。
大型数据中心为满足数据处理和数据储存的需要，会在有限的占地空间内安装尽可能多的设备和机架；所有的通信设备是需要全年二十四小时都处于不间断运行的状态，这导致数据中心的单位面积的散热量要达到甚至超越二至10千瓦。
但是，这些设备也对数据中心内部环境的温度、湿度和洁净度有很高要求，一般符合要求的主机房设计温度是22-24℃，静态条件下的每升空气中0.5μm的尘埃数小于18000粒；并且为了防止空气中的硫化物、氮氧化物等腐蚀性气体腐蚀通讯设备，影响通信设备的正常运行和使用寿命，必须要保证数据中心的空气质量。
大型数据中心中的空调节能技术研究
大型数据中心中的空调节能技术研究随着信息技术的快速发展和大数据应用的不断普及，越来越多的企业和机构都在建设大型数据中心，这些数据中心需要大量的计算资源和存储能力，同时也需要高效可靠的空调系统来保证数据中心的稳定运行。
然而，大型数据中心能源消耗巨大，空调系统的能耗占比也很高，如何通过技术手段来降低空调系统的能耗，成为了当前大型数据中心能源节省的重要问题之一。
一、大型数据中心空调系统的能耗分析在大型数据中心中，空调系统的能耗通常占总能耗的30%至50%以上，因此，要降低数据中心能耗，首先需要对空调系统的能耗进行详细分析。
1.空调系统的基本结构和工作原理大型数据中心采用集中式空调系统，包括制冷机组、冷却水循环系统、空调机组和空气循环系统等。
空调系统通过冷却水和空气对机房进行冷却和调节，从而保证机房内的温度、湿度和空气质量等。
2.空调系统的能耗组成空调系统的能耗通常由制冷机组、冷却水泵、水冷机组、空调机组、空气循环系统和控制系统等部分组成。
制冷机组的能耗占比最大，通常占总空调系统能耗的60%至70%以上。
3.空调系统的运作状态空调系统的运作状态与机房的负载频率、温湿度变化、空气质量等因素有关。
通常情况下，空调系统的运作状态可以分为负载状态和空载状态。
在负载状态下，机房内的服务器等设备处于高负载状态，需要更高的冷却功率来保证设备的正常运行。
而在空载状态下，机房内的设备负载相对较低，需要较少的冷却功率来保持室内温度的稳定。
二、大型数据中心中的空调节能技术为了降低大型数据中心空调系统的能耗，需要采取一系列的技术手段来实现，包括充分利用自然资源、优化空调系统组织结构、提高空调系统效能等方面。
1.利用自然资源大型数据中心可以利用环境中的自然资源来实现空调节能，例如利用地下水、湖泊、河流等水源进行制冷，采用地源热泵系统或太阳能供能等。
2.组织结构优化大型数据中心可以通过优化空调系统的组织结构，使空调系统在运行中更加高效节能，包括空调机房、冷热源配置、管道设计等方面。
基于APC中央空调智控节能技术使用计划方案
基于APC中央空调智控节能技术使用计划方案一、实施背景随着经济发展和人口增长，城市化进程加快，建筑物数量不断增加，对能源的需求也越来越大。
中央空调系统成为现代建筑中的重要组成部分，但由于其高能耗和低效率，已经成为建筑能耗的重要来源。
因此，探索中央空调智控节能技术，实现节能减排、降低能耗，已成为当前建筑节能的重要途径。
二、工作原理APC中央空调智控节能技术基于智能控制算法，利用传感器采集室内外环境数据，通过分析和处理，自动调整空调系统的运行状态，实现能源的最优化利用。
其主要工作原理如下：1.采集数据：通过传感器采集室内外温度、湿度、光照等环境数据。
2.分析数据：利用智能控制算法对采集到的数据进行分析和处理，确定最佳的空调运行模式。
3.调整运行状态：根据分析结果，自动调整空调系统的运行状态，实现能源的最优化利用。
三、实施计划步骤1.确定实施范围：根据建筑物的类型、面积、使用情况等因素，确定适用范围。
2.安装传感器：在室内外布置传感器，采集环境数据。
3.安装智能控制系统：根据实际需求，安装智能控制系统，实现自动调整空调系统的运行状态。
4.进行调试和优化：根据实际情况，对系统进行调试和优化，确保系统运行稳定、效果良好。
5.进行监测和评估：对系统进行监测和评估，及时发现问题并进行处理。
四、适用范围APC中央空调智控节能技术适用于各类建筑物，包括商业建筑、办公楼、酒店、医院、学校等。
特别适用于大型建筑物，可实现更高效的能源利用和更大的节能效果。
五、创新要点1.智能控制算法：采用先进的智能控制算法，实现对空调系统的自动调整，提高能源利用效率。
2.传感器技术：采用先进的传感器技术，精确采集环境数据，确保系统的准确性和稳定性。
3.可视化管理：通过可视化的界面，方便用户对系统进行管理和操作，提高系统的易用性和效率。
六、预期效果APC中央空调智控节能技术实施后，可带来以下预期效果：1.节能减排：通过优化空调系统运行状态，降低能耗，减少二氧化碳等温室气体的排放。
基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究
基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究摘要由于大数据技术的应用，可对公共建筑空调系统中的能耗数据进行及时统计，并对室内舒适程度进行合理评价，引导用户进行空调节能操作。
本文根据以往工作经验，对公共建筑空调系统的能耗评价及节能潜力进行总结，并从公共空调的系统性服务、大数据技术的基本应用、新型能耗测试软件的应用三方面，论述了基于大数据的公共建筑空调系统能耗研究具体内容。
关键词大数据技术；公共建筑；空调系统前言空调是人们生活中的常用设备，在公共建筑空调系统作用下，人们可以实现对温度、环境等方面的有效调节，从而满足人们在生活中的舒适度需求。
在实际使用过程中，空调系统运转需要耗费大量资源，一般来说，主要以电能消耗为主。
而且公共建筑的实际用电量是普通住宅的10到20倍。
因此，公共建筑空调系统节能研究显得格外重要。
1 公共建筑空调系统的能耗评价及节能潜力1.1 空调系统能耗评价在公共建筑空调系统能耗评价过程中，需要根据具体的能耗运行情况进行。
为此，相关部门和企业需要对具体的指标评价体系进行构建，在能耗分配上，也应该以实际情况下空调系统的冷量和能效比为基本依据。
一般来说，空调系统的能效比代指能效比的最终限值。
在空调系统冷量计算时，应保持结构面积信息与实际设计情况保持一致，并根据《公共建筑节能设计标准》内容，对评价标准进行选取。
另外，在新风量确定上，相关工作人员应做好室内人数和人均风量标准的全面计算，这其中还包括灯光设备输出及系统整体的耗电情况，只有保证数据统计的全面性，才能确保空调运行与实际情况相符。
1.2 空调系统节能潜力分析在对公共建筑空调系统实际情况分析过程中，需要对实际运行状态下的空调系统供冷量和能效指标进行分别计算，并将最终计算结果与标准值进行比较。
在冷量计算时，由于各种灯光的负荷占比较大，但这部分电能消耗主要来源于用户本身。
因此，在公共建筑中，此部分没有节能的空间。
总的来看，由于公共建筑中的排风情况存在不平衡等情况，很容易导致室外进风量过大，从而增加了整个系统的运行负荷，这部分有很大的节能空间。
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本技术公开了一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，可对空调的电流数据、电压数据和用电量统计数据进行采集，可对中央空调所在空间室内温湿度和室外温湿度数据进行监测，可对中央空调所在室内进行视频监测和人体红外感应监测，可对系统设备的运行状态进行监测，可对数据进行分析处理，可提供温湿度调节方案，可对中央空调长期数据进行储存，可对中央空调进行温湿度调节，进行供电管理，可对设备功率进行调节，可对系统进行控制，查看中央空调电流数据、电压数据和用电量数据的实时数据和长期数据，可为中央空调的改进提供数据基础；本技术还提供了一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统使用方法，操作方便快捷，便于推广。
权利要求书1.一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，包括数据采集模块（1）、数据监测模块（2）、数据库（3）、云平台（4）、空调管理模块（5）、警示模块（6）和智能终端（7），其特征在于：所述数据采集模块（1）、所述数据监测模块（2）、所述数据库（3）、所述空调管理模块（5）和所述智能终端（7）的输出端均分别与所述云平台（4）的输入端连接，所述云平台（4）的输出端分别与所述数据采集模块（1）、所述数据监测单元（2）、所述数据库（3）、所述空调管理模块（5）、所述警示模块（6）和所述智能终端（7）的输入端连接，所述数据库（3）的输出端与所述智能终端（7）的输入端连接，所述数据监测模块（2）和所述数据采集模块（1）均分别与所述空调管理模块（5）连接，所述数据采集模块（1）包括电流采集单元（8）、电压采集单元（9）和电量统计单元（10），所述数据监测模块（2）包括温度监测单元（11）、湿度监测单元（12）、运行监测单元（13）、视频监测单元（14）和人体红外感应单元（15），所述云平台（4）包括中央处理单元（16）、信息收发单元（17）和存储单元（18），所述空调管理模块（5）包括供电管理单元（19）、温度调节单元（20）、湿度调节单元（21）、通风调节单元（22）和功率调节单元（23），所述智能终端（7）包括显示单元（24）和输入单元（25）。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，其特征在于：所述智能终端（7）包括中央空调触控屏和移动设备，所述移动设备为智能手机、平板电脑或者联网计算机等其他智能设备。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，其特征在于：所述温度监测单元（11）包括室内温度监测单元和室外温度监测单元，所述湿度监测单元（12）包括室内湿度监测单元和室外湿度监测单元。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，其特征在于：所述警示模块（6）包括警示灯和蜂鸣器，且所述警示灯和所述蜂鸣器均设于中央空调外侧。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，其特征在于：所述运行监测单元（13）分别与数据采集设备、数据监测设备和空调管理设备连接。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，其特征在于：所述存储单元（18）包括云储存空间和本地储存器。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，其特征在于：所述电流采集单元（8）、所述电压采集单元（9）和所述电量统计单元（10）均分别与中央空调连接。
8.一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统的使用方法，其特征在于：包括以下步骤：S1．管理者通过所述智能终端（7）的所述输入单元（25）开启系统，所述智能终端（7）向所述云平台（4）发送指令；S2．所述云平台（4）接收指令后，运行系统，所述数据采集模块（1）中的所述电流采集单元（8）对空调电流数据进行采集，所述电压采集单元（9）对空调电压数据进行采集，所述电量统计单元（10）对空调用电量数据进行统计，并将数据发送给所述云平台（4）；S3．所述数据监测模块（2）中的所述温度监测单元（11）对中央空调所在空间室内温度和室外温度数据进行监测，所述湿度监测单元（12）对中央空调所在空间室内温度和室外温度数据进行监测，所述运行监测单元（13）对数据采集设备、数据监测设备以及空调管理设备的运行状态进行监测，所述视频监测单元（14）对中央空调所在室内进行视频监测，所述人体红外感应单元（15）对中央空调所在空间内进行人体红外感应监测，并将监测数据传送给所述云平台（4）；S4．所述云平台（4）将接收到的温度监测数据、湿度监测数据、视频监测数据、人体红外感应监测数据、电流采集数据、电压采集数据、电量统计数据和数据采集设备、数据监测设备以及空调管理设备运行监测数据通过所述中央处理单元（16）进行分析处理，并将处理后的数据上传到所述数据库（3）和所述智能终端（7）；S5．使用者可使用所述智能终端（7）开启中央空调，并通过所述输入单元（25）对中央空调所在空间的温湿度进行设定，所述智能终端（7）将设定的温湿度传送到所述云平台（4）；S6．所述云平台（4）根据接收到的中央空调所在空间的室内温湿度和室外温湿度数据，根据室内室外的温度差和湿度差，从所述数据库（3）中提取相关温湿度调节方案，并根据温湿度调节方案向所述空调管理模块（5）下达指令，所述供电管理单元（19）可对空调管理模块（5）的相关设备进行供电，当室外温湿度与设定温湿度相差较大时，所述温度调节单元（21）对中央空调所在空间的室内温度进行调节，所述湿度调节单元（22）对中央空调所在空间的室内湿度进行调节，当室外温湿度与设定温湿度相差较小时，所述通风调节单元（22）对中央空调所在空间的室内进行通风换气，快速改善室内温湿度，所述功率调节单元（23）可对所述温度调节单元（20）、所述湿度调节单元（21）和所述通风调节单元（22）的功率进行调节；S7．当人体红外感应数据显示中央空调所在空间人员已经离开，所述云平台（4）可向所述空调管理模块（5）下达指令，所述供电管理单元（19）停止供电；S8．使用者可通过所述智能终端（7）查看中央空调的实时电流数据、电压数据和用电量数据，且可通过所述智能终端（7）查看所述数据库（3）内部长期的的中央空调工作时的电流数据、电压数据和用电量统计数据进行提取查看，可为中央空调的改进提供数据基础。
技术说明书一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统及使用方法技术领域本技术涉及空调能耗管理技术领域，具体为一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统及使用方法。
背景技术中央空调由一个或多个冷热源系统和多个空气调节系统组成，中央空调不同于传统冷剂式空调，(如单体机，VRV) 集中处理空气已达到舒适要求，采用液体气化制冷的原理为空气调节系统提供所需冷量，用以抵消室内环境的冷负荷；制热系统为空气调节系统提供所需热量，用以抵消室内环境热负荷，制冷系统是中央空调至关重要的部分，其采用种类、运行方式、结构形式等直接影响了中央空调在运行中的经济性、高效性、合理性。
家用中央空调（central air conditioning）又叫家庭中央空调、户式中央空调，是一个小型化的独立空调系统，适用于大空间家庭，办公楼等。
区别于传统的大型楼宇空调以及家用分体机，家用中央空调将室内空调负荷集中处理，产生的冷(热)量是通过一定的介质输送到空调房间，实现室内空气调节的目的。
根据家用中央空调冷(热)负荷输送介质的不同可将家用中央空调分为风管系统、冷(热)水系统、冷媒系统三种类型。
但目前现有的中央空调的能耗管理还不够完善，无法及时根据中央空调所在空间的各种环境因素对空间环境进行合理调节，无法合理选择调整中央空调各种功能，降低能耗。
技术内容本技术要解决的技术问题是克服现有的缺陷，提供一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统及使用方法，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本技术提供如下技术方案：一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统，包括数据采集模块、数据监测模块、数据库、云平台、空调管理模块、警示模块和智能终端，所述数据采集模块、所述数据监测模块、所述数据库、所述空调管理模块和所述智能终端的输出端均分别与所述云平台的输入端连接，所述云平台的输出端分别与所述数据采集模块、所述数据监测单元、所述数据库、所述空调管理模块、所述警示模块和所述智能终端的输入端连接，所述数据库的输出端与所述智能终端的输入端连接，所述数据监测模块和所述数据采集模块均分别与所述空调管理模块连接，所述数据采集模块包括电流采集单元、电压采集单元和电量统计单元，所述数据监测模块包括温度监测单元、湿度监测单元、运行监测单元、视频监测单元和人体红外感应单元，所述云平台包括中央处理单元、信息收发单元和存储单元，所述空调管理模块包括供电管理单元、温度调节单元、湿度调节单元、通风调节单元和功率调节单元，所述智能终端包括显示单元和输入单元。
作为本技术的一种优选技术方案，所述智能终端包括中央空调触控屏和移动设备，所述移动设备为智能手机、平板电脑或者联网计算机等其他智能设备。
作为本技术的一种优选技术方案，所述温度监测单元包括室内温度监测单元和室外温度监测单元，所述湿度监测单元包括室内湿度监测单元和室外湿度监测单元。
作为本技术的一种优选技术方案，所述警示模块包括警示灯和蜂鸣器，且所述警示灯和所述蜂鸣器均设于中央空调外侧。
作为本技术的一种优选技术方案，所述运行监测单元分别与数据采集设备、数据监测设备和空调管理设备连接。
作为本技术的一种优选技术方案，所述存储单元包括云储存空间和本地储存器。
作为本技术的一种优选技术方案，所述电流采集单元、所述电压采集单元和所述电量统计单元均分别与中央空调连接。
本技术还提出了一种基于大数据分析中央空调能耗管理系统的使用方法，包括以下步骤：S1．管理者通过所述智能终端的所述输入单元开启系统，所述智能终端向所述云平台发送指令；S2．所述云平台接收指令后，运行系统，所述数据采集模块中的所述电流采集单元对空调电流数据进行采集，所述电压采集单元对空调电压数据进行采集，所述电量统计单元对空调用电量数据进行统计，并将数据发送给所述云平台；S3．所述数据监测模块中的所述温度监测单元对中央空调所在空间室内温度和室外温度数据进行监测，所述湿度监测单元对中央空调所在空间室内温度和室外温度数据进行监测，所述运行监测单元对数据采集设备、数据监测设备以及空调管理设备的运行状态进行监测，所述视频监测单元对中央空调所在室内进行视频监测，所述人体红外感应单元对中央空调所在空间内进行人体红外感应监测，并将监测数据传送给所述云平台；S4．所述云平台将接收到的温度监测数据、湿度监测数据、视频监测数据、人体红外感应监测数据、电流采集数据、电压采集数据、电量统计数据和数据采集设备、数据监测设备以及空调管理设备运行监测数据通过所述中央处理单元进行分析处理，并将处理后的数据上传到所述数据库和所述智能终端；S5．使用者可使用所述智能终端开启中央空调，并通过所述输入单元对中央空调所在空间的温湿度进行设定，所述智能终端将设定的温湿度传送到所述云平台；S6．所述云平台根据接收到的中央空调所在空间的室内温湿度和室外温湿度数据，根据室内室外的温度差和湿度差，从所述数据库中提取相关温湿度调节方案，并根据温湿度调节方案向所述空调管理模块下达指令，所述供电管理单元可对空调管理模块的相关设备进行供电，当室外温湿度与设定温湿度相差较大时，所述温度调节单元对中央空调所在空间的室内温度进行调节，所述湿度调节单元对中央空调所在空间的室内湿度进行调节，当室外温湿度与设定温湿度相差较小时，所述通风调节单元对中央空调所在空间的室内进行通风换气，快速改善室内温湿度，所述功率调节单元可对所述温度调节单元、所述湿度调节单元和所述通风调节单元的功率进行调节；S7．当人体红外感应数据显示中央空调所在空间人员已经离开，所述云平台可向所述空调管理模块下达指令，所述供电管理单元停止供电；S8．使用者可通过所述智能终端查看中央空调的实时电流数据、电压数据和用电量数据，且可通过所述智能终端查看所述数据库内部长期的的中央空调工作时的电流数据、电压数据和用电量统计数据进行提取查看，可为中央空调的改进提供数据基础。