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摘要：边缘计算通过在数据源附近处理数据，有效减少了延迟，增强了系统的快速响应能力。同时，PLC作为主控制器，具备高灵活性和可靠性，能够实现精确控制和故障切换，并与边缘计算协同完成智能化调节。本文详细分析了系统的架构设计、数据采集与预处理方法、控制策略的优化以及冗余机制的应用，为智能建筑能源管理提供了新的技术途径。

关键词：机边缘计算，PLC控制，实时监控，中央空调系统

1 引言

随着物联网和智能控制技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的数据处理技术，正在各行各业中得到广泛应用，尤其在工业自动化和智能建筑领域表现出巨大的潜力。在中央空调系统的实时监控和管理中，边缘计算的引入不仅实现了数据的快速处理与分析，还大大提升了系统的响应速度和可靠性。边缘计算相较于传统的云计算模式，可以在数据源的近端直接进行数据处理，从而减少数据传输带来的延迟，确保实时监测与快速反应。

在该系统架构中，PLC（可编程逻辑控制器）作为核心控制器扮演着重要的角色。PLC凭借其高稳定性、灵活编程以及良好的抗干扰能力，广泛应用于工业控制领域。在中央空调系统中，PLC可以精确监控和调节温度、湿度、风量等参数，确保系统在不同环境条件下都能实现最佳的舒适度和能效。

2边缘计算基础与电气系统监控需求

2.1 边缘计算的定义及核心特性

边缘计算是一种新型的分布式计算框架，旨在将数据处理能力从中心云端下放至靠近数据源的边缘设备或节点。相较于传统的集中式计算模式，边缘计算通过在靠近数据源的地方处理数据，减少了数据在传输过程中的延迟，进而提高了系统的反应速度和实时性。这种计算模式的核心特性在于其“分布性”和“实时性”。更重要的是，边缘计算还增强了数据的安全性和隐私性，特别是对于一些敏感数据或重要业务数据。因此，边缘计算凭借其低延迟、高带宽利用率以及高安全性的优势，已成为各类实时监控和智能系统的理想选择[1]。

2.2 中央空调电气系统的监控需求分析

如图1所示，中央空调电气系统的监控需求主要体现在对多种电气参数和环境因素的实时检测和精确调节上。具体来说，系统需要实时监测电流、电压、功率等电气参数，以确保系统正常运转并防止电气故障的发生。同时，环境参数如温度、湿度和空气质量也需要进行持续的监控，以确保空调系统能够根据不同的环境条件进行智能调节，维持最适宜的舒适度。此外，中央空调系统在商业建筑和工业设施中的应用十分广泛，其监控需求不仅仅是为了提供舒适的环境温度，更重要的是提升能效、减少能源浪费并实现长期的运营成本节约。这一需求迫切需要一种快速、精确的数据处理和响应机制，而传统的远程监控方式由于数据传输延迟和云端计算负担，难以满足该需求。

2.3 边缘计算在中央空调电气系统监控中的作用

在中央空调电气系统的监控中，边缘计算发挥着关键作用。首先，边缘计算可以在靠近数据源的地方进行数据处理，使得系统能够实时获取、分析和响应各种电气和环境参数，从而有效减少了网络传输带来的延迟。特别是在高负载或极端环境下，快速响应变得尤为重要，而边缘计算为这种快速响应提供了可靠的技术支持。此外，边缘计算的分布式架构可以显著降低系统的带宽需求，使得中央空调系统在大量数据生成时依然能够保持高效运行。边缘计算能够支持复杂的本地化数据处理和智能决策。例如，边缘计算可以结合机器学习或数据挖掘算法，在本地进行异常模式识别或能耗优化分析，使中央空调系统更加智能化和自适应化。通过这种智能分析和自动化决策，边缘计算不仅提升了中央空调电气系统的监控效率，还为系统的自优化提供了技术基础，最终实现了节能增效的目标。

边缘计算的另一重要作用在于提升系统的安全性和数据隐私。由于数据的处理和存储在边缘设备本地完成，敏感数据不必频繁上传至云端，从而减少了数据在传输过程中的泄漏风险。

3实时监控系统的设计原则与架构

3.1 设计原则与系统架构概述

实时监控系统的设计需遵循几个关键原则：实时性确保系统能快速响应，适应快速变化的环境需求；鲁棒性保证系统在高负荷和长时间运行下的稳定性，减少因故障导致的停机时间；扩展性使系统可轻松适应未来的功能需求，支持模块化扩展；数据安全性则保障系统数据在传输和存储过程中的安全，避免敏感信息的泄露。

根据这些设计原则，实时监控系统通常被分为三层架构：数据采集层负责采集温度、湿度等参数，确保数据准确及时；边缘计算层在采集源头预处理数据，减轻网络负荷和中心层的压力；中心处理层进一步分析和优化来自边缘层的数据，执行复杂的全局控制策略。这样分层的架构确保系统的高效性、灵活性以及可扩展性，为实现实时监控奠定了基础[3]。

3.2 数据采集与预处理的边缘计算方法

将PLC与边缘计算相结合，是提升中央空调系统性能的一项重要创新。边缘计算具备强大的数据处理和分析能力，而PLC则是执行控制指令的核心单元。通过将两者结合，系统可以在边缘设备上实时处理来自传感器的数据，并通过分析只将结果向PLC发送，使得系统能够更快速地做出反应。这样的协同工作不仅加快了中央空调系统的响应速度，还显著提高了运行效率。

这种分布式的智能处理方法显著提高了系统的响应速度和效率，减少了对网络带宽的需求，从而实现了系统的能效提升。

4.控制系统的集成与实施

4.1 系统集成的关键技术

在实现电气系统的实时监控与控制中，系统集成技术扮演着至关重要的角色。有效的系统集成需要确保从不同设备和平台收集的数据能够无缝对接，并通过统一的接口进行通信和交互。关键技术包括中间件技术、标准化的通信协议以及数据接口的同步。中间件技术支持不同硬件和软件之间的数据交换，能够处理各种网络协议和数据格式，保证数据的实时传输和处理。

此外，集成平台应当具备高度的可配置性和可维护性，使得系统维护和升级过程简便、高效。这些集成技术的应用不仅提高了系统的整体性能，也为管理和监控提供了强有力的技术支撑。

4.2 实时数据处理与响应机制

PLC与边缘计算的结合为系统的实时数据处理和快速响应提供了有力支持。通过边缘计算设备对数据进行初步分析和处理，系统可以实现实时的故障检测和状态监控，从而大幅缩短响应时间。当系统检测到异常状态（如温度急剧上升或设备运行异常）时，边缘计算可以在本地做出初步分析，将关键信息传递给PLC，PLC再根据预设的控制策略迅速做出调整。

这种快速响应机制确保了中央空调系统能够在出现问题时立即采取措施，减少系统故障和环境波动的影响。例如，在检测到过载信号时，系统可以自动降低负荷，避免设备因过载而停机。PLC结合边缘计算，还可以执行一些智能化的自适应控制策略，如根据过去的运行数据优化能耗，实现智能负荷分配和故障预测。

4.3 控制策略的实施与优化

控制策略的优化还可以体现在预测性维护和自适应调节方面。通过对边缘计算实时数据的深入分析，PLC能够提前识别出系统可能存在的潜在问题，从而做出提前调整。例如，当系统长时间处于高负荷状态，PLC可以根据边缘计算提供的历史数据和趋势分析，是否增加备用冷热源进行辅助，避免系统过载而导致故障。下面是检测负载达到高负荷之前一段时间内的部分负荷趋势代码：

FOR #tempI：= #arrayLimit TO 1 BY -1 DO

#Static_LoadFac[#tempI + 1]：= #Static_LoadFac[#tempI]；

END_FOR；

#Static_LoadFac[1]：= #LoadFac；

#Static_Slope_Sum：= 0；

FOR #tempJ：= 1 TO #arrayLimit DO

#Static_LoadFac_Slope[#tempJ]：=（#Static_LoadFac[#tempJ] - #Static_LoadFac[#tempJ + 1]）/（#Time_Wait / 1000）；

END_FOR；

在实时监控系统中，控制策略的实施与优化直接关系到中央空调系统的性能表现和能耗水平。通过边缘计算提供的实时数据和分析结果，系统可以动态调整控制策略，以适应不同环境下的需求。同时还需要支持不断地自我学习自我完善，即通过不断收集和分析运行数据，自主优化控制参数，逐步提升系统的操作效率。随着时间的推移，系统能够根据历史数据预测未来的负荷需求，从而进行更为精准的调节。例如，边缘计算实时采集到环境的温度、湿度等数据，并对数据进行分析，进行一些逻辑运算，检测触发标志在触发前的状态，这些结果会被传递给PLC，以便其根据实际需求调整空调的运行模式。这样一来，中央空调系统能够根据外界条件的变化，自动适应新的负荷需求，从而实现动态调节。

5.结论

综上所述，本文研究了边缘计算与PLC控制技术在中央空调系统中的应用，提出了一种高效、可靠的实时监控方案。通过边缘计算的分布式数据处理和PLC的灵活控制，系统不仅实现了快速响应和智能优化，还增强了故障切换和冗余设计的可靠性。该方案为中央空调系统的节能、高效、安全运行提供了有效支持，展示了智能化控制在现代建筑能源管理中的巨大潜力，为未来智能建筑的持续优化奠定了基础。

参考文献：

[1] 赵文俊.民用建筑机电安装工程的造价预结算审核要点[J].新材料·新装饰，2021，3（15）：2.

[2] 郭海锋.如何做好民用建筑机电安装工程造价的预结算审核[J].中外建筑，2015（3）：3.

[3] 张敬群，何小龙.机电安装工程预算结算审核要点分析[J].商品与质量，2016（49）.