什么是楼宇自控系统？

楼宇自控系统（Building Automation System，BAS）是智能建筑的核心技术之一，通过计算机技术、物联网和自动化控制手段，实现对建筑物内机电设备的集中监控与管理。该系统以传感器、控制器、执行器和通信网络为基础架构，实时采集环境参数（如温度、湿度、光照）和设备运行数据，并通过智能算法优化设备运行状态，最终达到节能增效、提升舒适度、延长设备寿命的目标。

️核心功能与组成

1. ️环境调控：自动调节空调、新风系统，维持室内恒温恒湿；根据人流量或时间表智能控制照明亮度，如通过光照传感器联动窗帘和灯光。
2. ️设备管理：集成电梯、水泵、变配电等设备，实现远程启停、故障报警和运行日志记录，减少人工巡检成本。例如，冷冻站能根据负荷需求动态调整冷水机组运行数量以节省能耗。
3. ️能源优化：通过能耗监测与分析，制定节能策略（如冰蓄冷空调在电价低谷时段蓄能），通常可降低建筑能耗20%-40%。
4. ️安防联动：与消防、门禁系统协同，火灾时自动关闭空调并启动排烟风机，或通过生物识别技术强化出入口安全。

️技术架构

• ️感知层：包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、CO₂浓度传感器、压力传感器等，实时监测室内外环境参数（如温湿度、空气质量）及设备运行状态（如水泵压力、风机转速）
• ️控制层：采用DDC（直接数字控制器）进行本地逻辑运算，支持PID控制、模糊控制等算法，对电动调节阀、变频器、电动风阀、照明调光器等进行控制，接收控制指令后直接调节设备运行（如调节空调水阀开度、改变风机频率）。
• ️平台层：中央管理系统支持与第三方系统（如消防、安防）的协议对接（如OPC UA），实现跨系统联动（如火灾时自动关闭空调并启动排烟）；采用时序数据库（如ApacheIotDB）存储海量数据，通过滤波算法去噪、标准化转换（如温度单位统一）提升数据质量；集成机器学习算法实现预测性维护（如分析设备振动数据预判故障）、能效优化（如动态调整冰蓄冷空调运行策略）；提供设备状态3D地图、能耗热力图等可视化工具，支持多终端（PC、移动端）远程操作；

️米思林科技系统技术优势解析

1. 开放式兼容性：多协议融合与跨平台适配

系统以️多协议兼容性为核心，构建了灵活的设备与子系统集成能力：

• ️协议支持：原生支持MQTT、Modbus、BACnet等工业协议，并集成OPC UA实现与第三方系统（如西门子、霍尼韦尔）的无缝对接，覆盖楼宇自控、能源管理、安防消防等子系统。
• ️设备无关性：通过边缘智能盒（MSL-Edge.3）实现非标设备协议转换，将数据统一封装为标准化属性模型，兼容既有设备与新型传感器。
• ️跨平台运行：支持Windows、Linux及国产操作系统，适配本地服务器私有化部署与公有云SaaS模式，满足集团多项目协同管理需求。

2. 分布式架构：云边端协同与模块化设计

BSOMS采用️分层协同架构，兼顾实时响应与系统稳定性：

• ️边缘计算能力：通过MSL-Edge.3边缘智能盒实现本地协议解析、数据滤波及实时控制，减少云端延迟，确保关键任务（如消防联动）毫秒级响应。
• ️模块化组件：提供设备管理中台、数据中台、运维中台三大核心模块，支持“搭积木”式功能扩展。例如，空调集控、智能照明等子系统可通过标准化接口快速接入。

3. 高效开发与运维：可视化工具与全生命周期管理

BSOMS通过️低代码开发与智能运维工具降低技术门槛：

• ️可视化组态平台：内置拖拽式逻辑编辑器，预置报警规则、能耗分析模板，非编程人员可快速配置跨系统联动（如CO₂浓度超限自动启动新风）。
• ️标准化数据模型：所有设备数据（如温度、能耗）均映射为统一属性，开发者可直接调用API实现多系统协同。例如，温湿度传感器数据触发空调调节策略。
• ️全生命周期管理：覆盖设备从入库、调拨到工单闭环的全流程，结合AI算法优化设备运行策略，降低故障率30%以上。运维人员可通过Web端或移动APP实时监控设备状态，查看3D可视化界面与能耗热力图。

4. 安全与生态：多层次防护与行业适配性

BSOMS系统构建了️安全可信的物联网平台生态：

• ️安全机制：采用HTTPS加密通信、VLAN网络隔离、设备身份认证三重防护，并通过国产化兼容认证，满足国家级安全合规要求。私有化部署模式支持本地独立运维，保障敏感数据不外泄。

️应用场景

米思林科技的楼宇自控系统广泛应用于医院，学校，交通，酒店等领域；

三门峡市湖滨区医疗卫生健康中心

衢州学院

上海市域铁路“三中心”

绍兴雷迪森维嘉酒店(国际会展中心店)

️发展趋势

米思林科技通过️协议兼容性、云边端协同架构、可视化运维工具及安全生态，成为智慧建筑领域的标杆平台。其技术优势不仅体现在设备互联与能效优化（如分项能耗降低20%-40%），更通过模块化设计满足复杂场景的定制化需求。未来，随着AI与数字孪生技术的深度融合，将进一步推动建筑运维向预测性维护与零碳目标演进。