对于日常通行来说，搭乘地铁是一种很有效的降碳节能方式。而在环保出行这一选择的背后，还有一群特殊的人，正在用AI技术，于节能中求节能，让你所乘坐的地铁开辟更多减碳、绿色的可能性。

城市轨道交通是我国交通体系实现“双碳”的重点领域，相对于私家车等出行方式，虽然本身更加环保，但由于轨道线网分布全国、体量巨大，整个交通系统的运行仍离不开巨量的电力支撑，由此造成的碳排放不容忽视。

在“双碳”目标下，一场轨道交通绿色低碳的自我革新，正在全国各地在建轨道交通线网中上演。

轨交智慧用能，减少电力浪费，佳都科技在行动。

通过构建智慧环控节能优化系统，佳都为各地地铁用能机构提供覆盖车站线路、线网的软硬件一体化节能解决方案，让每一度电都用得其所，让能源需求管理更有数。

在地铁留下的“碳足迹”里，车站通风空调系统约占运营总能耗的30-40%，仅次于列车牵引用电，拥有丰富的节能空间。2019年，国家发展改革委等七部委联合发布《绿色高效制冷行动方案》，提出到2030年，大型公共建筑制冷能效提升 30%，制冷总体能效水平提升 25%以上。用更少的电，发挥更大的能效价值，正逐渐成为轨道交通领域的“双碳”实现逻辑。

为了兼顾节能的效果和成本，系统可以多智能、多绿色？

让我们来一“碳”究竟。

从机房到末端，空调设备的维护与控制一直是一项既复杂、又繁琐的工作。在传统车站，节能控制策略的形成依赖于运维人员多年积累的经验，即便如此还是有可能造成很大程度的能源浪费。

智慧环控节能优化系统通过对地铁环境、空调、设备的感知和计算，依托智能预测和全局寻优找到空调系统整体能效最优状态下的运行参数组合，在保证车站环境舒适性的前提下，可确保空调各设备高效、自动、智能运行。

为改善节能“重前期、缺维护”，数据“重缺漏、轻质量”等问题，佳都向科技要生产力，通过数据比对自动校正车站传感器采集的数据偏差，有效解决系统运行中空间环境和设备性能的变化问题。

在模型层面，系统打造节能优化双驱动控制模型，实现热环境动力、空调仿真等暖通专业模型与AI深度学习数据驱动模型的融合创新和相辅相成，同时根据环境、设备、算法结果实时在线更新模型，确保AI在最匹配环境和业务的条件下做出最为精准的决策。

经过一段时间的应用后，车站节能效率究竟如何？系统优化后可最多节省多少度电？

以往，节能效果的评估由于缺乏科学的数据参考标准，很难准确的对控制结果进行评价。

为更好地评估AI对地铁节能的促进作用，系统为客户“碳中和”目标的达成铺设了一条效果清晰可见的数字之路。佳都空调节能仿真平台可以对不同的节能控制方法、策略、参数和效果进行定量测试和评价，仅需通过一张可视化的大屏，节能效果便可清晰了然的呈现。

在数字能源与双碳的驱动下，地铁也会面临更加多元化的节能需求，在智慧节能的道路上，佳都能够为用户提供的，不仅仅是单一的节能策略选择。

相较于以降低能耗为唯一目标的传统节能控制系统，佳都提供能耗优先控制、温控优先控制以及电力峰值削减优先控制等多元的节能策略选择，在响应“双碳”这一最终目标的同时，满足了客户多样化的节能优化需求。

不积跬步，无以至千里。从“1度电”的诞生中可以看出，AI为地铁所节约的每1度电，相当于减少0.58kg二氧化碳排放+0.4kg标准煤+4L水、为一块250瓦的光伏板节省4h的可晒时长，或可减少2MW的风机以额定速度转半圈。

而每1度电微小的能耗如果乘以亿万计，将使得大量无效、低效碳排放得以下降，让我国能源结构中占比较大的煤炭、风力、水力以及光伏资源得以被运送至更加需要的地方，意味着AI将引领一个更加高效节能的轨交新时代来临。

科技向善，AI有温度。我们致力于用节能、提效、健康可持续的数字平台促进人类与自然资源和谐共生，汲取AI算法的智慧，共建清洁美丽世界。

未来，佳都科技将持续推动智慧节能平台惠及更多行业和场景，推动“双碳”落地向数字化、智能化迈进，用AI守护我们唯一仅有的地球家园。