在群智能体系中，冷冻站内的各类机电设备通过对接的CPN节点升级为智能设备单元，设备之间以通信方式实现协同与协作，共同保障冷冻站的安全、稳定与高效节能运行。系统中安装的各类应用程序，承担实现智能设备间协同工作的控制策略职责。
总体协作机制可概述如下：以冷机为核心，冷冻泵、冷却泵、冷却塔等设备自动响应冷机需求，在确保冷机安全运行的同时，依据各自控制目标进行自适应优化。具体而言，冷却塔风机会根据出口水温及设定温度进行运行频率或档位的调节；冷冻泵在满足冷机最小流量需求的前提下，结合末端水量分配需求进行优化调节。冷水机组则基于能量计测得的当前末端系统冷量需求，结合冷机的给水温度与进水温度的性能曲线，对实际冷量需求进行再分配与优化。
冷冻泵组一方面响应冷机对冷冻侧水量的需求以保证安全运行的最小流量，另一方面按系统设定的冷冻水压差进行调节，满足末端设备的水量分配。基于“台数调效率、频率调扬程”的优化原则，在满足启停保护时间、累计运行时长等约束条件下，综合调整运行台数与频率，以实现整体能效最优。智能水泵组则依据泵的性能曲线（扬程-流量、效率-流量）结合变频的相似性进行优化计算；在并联配置且具有不同型号水泵的场景中，优化结果会根据实际工况选择合适型号运行。
冷冻水系统以“变压差控制”为核心优化机制，在满足末端需求的前提下，尽量让末端水阀接近全开，避免将压头浪费在阀门上。通过对不利末端设定的压差与实际测量值进行对比，在确保所有不利末端的资用压头满足要求的前提下，尽量降低冷冻水系统的压差设定值，并以此压差作为调节目标驱动冷冻水泵优化调节。
冷却泵组则在满足冷机冷却侧水量需求的同时，依据系统给定的冷却侧供回水温差设定值进行优化，提升低负荷工况下的冷却水流量分配，避免“大流量小温差”的运行模式。实现方式通常通过对温差设定值与实际温差的闭环调节来更新系统压差设定值，泵组据此进行优化计算，与冷冻水泵组以压差设定值为核心的调节机制一致，形成将温差控制转化为压差控制的串级调节结构。
冷却塔遵循“均匀布水、风机统一变频”的原则，充分利用免费换热面积，在确保均匀布水的前提下尽量提高开启的冷却塔水阀数量（具体下限可依据设计参数或试运行数据动态调节），并依据当前冷却水系统总流量决定开启的水阀数量；风机则通过出口水温及设定值进行闭环调节。
系统中的群智能算法以分布式方式运行：每个智能设备包含相同的运算逻辑，平等参与计算；算法不依赖单一全局信息或特定设备，而是基于自身及周围有限的局部信息进行计算。调节由任一设备发起，通过相邻设备信息传递触发协同计算。设备收到邻居信息后，结合自身运行数据按预设算法进行新一轮计算并判断收敛性；若未达到收敛条件，继续向邻居传播调整信息，推动全网协同优化；若达到收敛条件，则结束信息传播，系统进入稳定状态并执行最新结果。若全网无设备再发出信息刺激计算，系统自然停止运算并由各设备执行最新调节结果。
2、以冷机为核心的并联自组织优化
群智能并联冷机的自组织优化控制是一种多机协商的迭代过程，其目标是在确保末端需冷量满足的前提下，调节冷源制冷量并保持给水温度在规定范围内，从而实现被控建筑的热环境状态稳定。优化流程的核心在于：依据当前末端所需制冷量以及各机的性能曲线，确定一个在满足制冷需求的同时能耗最低的运行方案。基本原则是在接近各机效率最高点的起始点上，依据设备初始点相对最高效率点的偏离方向进行调节，同时向邻居节点传递当前的效率预期（相对于最高COP的比值）与负荷偏差（系统总冷负荷与当前承担负荷之差）。各节点据此结合自身的效率预期，更新并传递新的效率预期与负荷偏差，直到传递的负荷偏差达到设定的计算精度，判定收敛并输出实际控制结果。
在具体实现中，冷机的性能曲线综合考虑不同冷冻水供水温度、冷却水进水温度等实际工况，使各台冷机能够通过协商决定启停与冷冻水需求量，最终实现系统总体能效的最优化yy易游。
3、结论与意义
在 pilot 项目中部署群智能系统后，系统实现对多维度运行数据的分析能力，为建筑运营与能耗管理提供全面数据支撑；在施工与调试阶段，基于群智能CPN单元的智能诊断算法，帮助机电安装单位发现并解决了多处潜在安装问题，提升了工程质量。群智能楼宇控制系统作为重要的自主创新技术体系，具有以下战略意义：
- 科研创新：通过原创理念与自主研发，打破国外品牌在楼宇控制领域的垄断，形成具有自主知识产权的新型技术体系，降低开发、调试与运维成本。
- 数据增值与产业化：将定制化开发转向标准化产品，通过设备的预制与现场模块化安装，缩短安装调试周期，显著降低人力成本与总体成本，推动项目快速落地与规模化应用。
- 自动控制与管理水平提升：解决行业内“智能建筑不智能、楼宇自控不自控”的难题，实现建筑设备的真正自动化控制，降低运维对人力的依赖，提升管理效率，并实现多类控制管理App的即时落地运行。
- 节能运行与跨系统协同：通过自动化控制实现节能， redefining 建筑的智能化架构，提供跨系统的高效集成能力，支撑主机群控、楼宇自控、跨系统联动与物业智慧化等多维度应用场景。
若在实际应用中遇到新的运行场景，可在上述框架基础上进一步优化分布式算法的贮备信息与收敛判据，持续提升系统的自适应能力与能效水平。
