很多供冷/供热项目，节能改造做了一轮又一轮：主机换新、泵加变频、管网做平衡、末端做分区……但账单下降幅度常常不如预期。问题不是你不努力，而是冷热站这种系统，本质上不是“设备效率问题”，而是“提前知道负荷怎么变”的问题。
一句话点破：
供冷/供热的成本，最怕的不是负荷波动，而是你“晚知道”。
当你在负荷已经上来以后才去加机、提泵、调供回水——你做的一切动作都在追着系统跑，天然就会更耗电、更不稳、更容易超温/欠温。
真正的分水岭，是一个词：逐小时气象预测的提前量。
1）行业痛点：冷热站为什么“越优化越费电”？
供冷/供热的调度，最常见的三种“隐形浪费”，几乎每个站都中招：
痛点 A：系统有惯性，你却用“事后控制”
建筑和管网是热容量系统，你今天 10 点做的调整，可能 11 点甚至 12 点才真正体现。
如果没有提前量，你的控制策略就会变成：
负荷上升 → 发现供回水偏了 → 再加机/提泵 → 过一会儿又过冲 → 再回撤
这叫“追尾式控制”，能耗和舒适性一起受伤。
痛点 B：分时电价/需量考核，把“晚知道”放大成“晚付钱”
分时电价越细、需量越严格，你越需要提前 3–24 小时知道天气带来的负荷拐点：
哪个小时会冲峰？
峰前该不该预冷/预热？
蓄冷/蓄热什么时候充放最划算？
没有提前量，最容易出现的就是：峰来了才开机，电费不是涨一点，是“被电价机制精准点名”。
痛点 C：设备效率曲线被你用反了
冷热站不是“开得越少越省”，也不是“开得越多越稳”。
主机、冷却塔、泵、阀、换热器都有最佳工况区间。没有提前量，你很难做到提前把系统推到高效区间，只能在低效区来回折腾。
2）为什么“逐小时气象预测”是核心？因为负荷有一半写在天气里
供冷/供热负荷里，天气是最大的外生变量之一，而且是“可提前知道”的那种。逐小时尺度上，真正驱动拐点的不是“今天平均温度”，而是这些东西：
体感相关：2m 温度、湿度、露点、风速（影响渗透与体感）、太阳辐射（影响围护结构得热）
突变相关：冷空气/降温过程的到达时间（小时级）、云量突变（辐射跳变）
系统相关：湿球温度（影响冷却塔与制冷效率）、夜间回暖速度（影响次日晨峰）
你只看“当天最高/最低”，就像只用一张照片去控制一段视频——当然会跟不上。
3）有价值的解决方案：把“提前量”做成冷热站的闭环控制
真正落地的方案，不是“上一个预测模型”这么简单，而是一条闭环：
逐小时气象预测（带提前量） → 逐小时负荷预测 → 优化调度（MPC/滚动优化） → 执行与校核 → 在线修正
我给你拆成 4 个层级，按这个做，项目就能从“概念”变“节电”。
第一层：气象侧——提前量要“可用”，不只是“看起来准”
冷热站不需要你预测全世界，它需要的是：站点级、小时级、可解释、可校正的气象输入。
建议最低配置：
未来 48–72 小时逐小时预报（用于设备排程、蓄能策略、分时电价对齐）
未来 0–6 小时短临增强（用于“马上要冲峰”的修正，尤其云量/辐射波动）
概率区间/不确定性（不要只给一个数：给 P10/P50/P90 才能做风险控制）
关键点：
供冷重点看：温度、湿度/露点、湿球、云量/辐射、风
供热重点看：降温到达时刻、风寒效应、日照、夜间辐射降温（晴空夜冷）
一句话：提前量不是“提前给你一个预测”，而是提前给你“可决策的预测”。
第二层：负荷侧——别用“单一温度回归”，要用“机制 + 数据”的混合
很多站的负荷预测失败，是因为只做了温度→负荷的简单拟合，遇到：
周末/工作日切换
商业体活动与客流
新风策略变化
末端投诉导致的人工干预
模型直接崩。
更稳的做法是“混合建模”：
基础负荷：按日历（周几/节假日/时段）和历史模式做基线
气象增量：用逐小时气象特征解释“偏离基线的那部分”
运行状态修正：用供回水、阀位、泵频率、末端温控等反推“系统当前的真实约束”
你要的不是学术漂亮，而是线上稳定。
第三层：调度侧——用“滚动优化”替代“经验开机”
这里是节能真正发生的地方。你可以把控制策略分成 3 类，按成熟度逐步升级：
（1）规则增强（最快落地）
把“天气提前量”塞进规则：
峰前 2 小时预冷/预热阈值
降温到达前的提前启停
湿球偏高时提前调冷却塔与水温策略
优点：改造小、上线快；缺点：上限有限。
（2）滚动优化 MPC（性价比最高）
每小时滚动一次：看未来 24–48 小时气象与负荷，优化“机组组合 + 供水温度 + 泵频 + 蓄能充放”。
你会发现很多站不是缺设备，是缺“提前安排”。
（3）概率调度（做大项目必备）
当你有 P10/P50/P90 的气象与负荷区间后，可以做“风险约束”：
以 P90 保障舒适（避免投诉/罚款）
以 P50 优化能耗
以 P10 控制过度预冷/预热
这才是真正“又稳又省”。
第四层：校核侧——把“偏差”变成可控资产
一个能跑长期的系统，必须承认：天气和负荷永远有偏差。关键是：
偏差要提前暴露、提前收敛，而不是事后背锅。
建议做 3 个“在线校核”：
提前量误差监控：按提前 6h/12h/24h 分桶统计，找出哪个提前量最值钱
关键拐点校核：晨峰、午峰、晚峰，错一次就要复盘
能耗归因：把“天气导致的能耗变化”和“运行策略导致的能耗变化”分开算，否则永远吵不清
4）你真正能省下什么？省的是“峰值”和“低效运行时间”
在供冷/供热这类系统里，节能不一定来自“每小时都省一点”，更多来自两件事：
少开一次不该开的机组 / 少一次过冲
把高负荷时段挪走或削平（尤其分时电价和需量）
很多项目做到位后，常见收益会集中在：
峰段电费下降（分时策略命中）
主机在高 COP 区运行时间增加
泵塔联动更稳，系统波动减小
舒适性投诉减少（这在商业体比省电更值钱）
（我这里不报“保证百分比”的数字，原因很简单：不同站的末端质量、蓄能条件、电价机制差异极大。但只要你能把提前量做成闭环，节能空间通常就不小。）
5）落地路线：别一上来就“全站智能化”，按 30 天跑出结果
第 1–7 天：打通数据与指标
气象：逐小时温湿风辐射 + 湿球
站控：机组状态、供回水、泵频、冷却塔、阀位
指标：kWh/RT（或等效）、COP、需量峰值、供回水合格率、投诉/超温次数
第 8–15 天：做“可解释”的逐小时负荷预测
先跑通：日历基线 + 气象增量 + 在线修正。
能解释、能复盘，比复杂更重要。
第 16–30 天：上线“滚动优化”的轻量版本
先做两件最值钱的：
峰前策略（预冷/预热、蓄能充放）
机组组合优化（避免低负荷多开、避免过冲）
跑一个月，你就能回答老板最关心的问题：
省电是“偶然波动”还是“可复制机制”？
6）一句结论：设备决定下限，提前量决定上限
供冷/供热不是靠“更努力”就能省的系统，它靠“更早知道”省。
逐小时气象预测的提前量，本质上是让冷热站从“被动响应”升级为“主动调度”——这一步迈过去，你才真正拥有了：
更低的峰值
更稳的供能
更可控的能耗与风险
如果你现在还在用“当天平均温度 + 经验开机”，那你不是在运营冷热站，你是在跟天气打赌。
关键字：高精度气象、逐小时气象预测、供冷节能、供热节能、区域供冷、区域供热、冷热站优化调度、负荷预测、MPC滚动优化、分时电价削峰填谷、蓄冷蓄热策略、湿球温度预测、供回水温度控制、机组组合优化、能耗归因分析、智慧能源管理系统、建筑能源优化、冷站群控、热源站群控、需求响应
的基本使用)
的基本使用)
的基本使用)
