我国是一个能源消耗大国，对电力的需求十分迫切。每年冬夏季，全国很多地方都闹“电荒”。相关研究报告指出，中国目前的电力缺口是9.93%，到2015年将增至15%，电力形势十分严峻。

　　在建筑运行过程中，照明和空调消耗的电能占到建筑总能耗的半壁江山。因此，设计者需要针对建筑物使用过程中的供暖、通风、空调、照明进行控制，提高能源的利用率。

　　自适应控制实现节能

　　楼宇自控系统可以针对不同的受控设备，采用相应的节能控制技术或控制策略，提高机电设备的运行效率。

　　控制器内置节能控制程序。随着技术的不断进步，不少楼宇自控产品生产厂家为了更好地保护客户利益，已将一些通用的节能控制程序内置在控制器中，例如西门子公司的APOGEE（顶峰）旗下的PXC系列控制器，只需输入简单参数后，即可执行节能控制程序。

　　控制器内置节能控制算法对于用户而言，是一个非常好的功能。其作为一种技术发展趋势，将受到越来越多楼宇自控产品生产厂家的青睐。

　　此外，还有一种更先进的控制算法――自适应控制算法。它是基于CyboSoft无模型自适应控制专利软件开发的、以多层神经网络为基础的控制程序。

　　自适应控制是一个复杂的闭环循环控制算法，能自动校正参数，补偿机械的系统、负载、季节性变化。与PID控制相比，自适应控制在动态非线性系统中的响应时间、保持稳态和差错等方面有更出色的表现。

　　自适应控制能连续对系统特性的变化做出调整，且易于操控。

　　由于不需要复杂的建模过程，自适应控制的响应时间更快，具有更匹配的控制性能。自适应控制可降低培训成本，提高员工的生产力，减少人为错误的几率。自动对季节性和机械特性的变化做出调整。更好地调节回路，实现节能。减少偏移量，延长阀门和执行器的生命周期。减少由循环引起的磨损和破裂。减少末端设备的维护、修理和置换成本。

　　自适应控制是为变量型系统、非线性系统和改变PID控制的折衷方法设计出来的。

　　无模型自适应控制系统易于嵌入和配置。其神经网络技术允许控制器学习记忆，提高性能。

　　自适应控制对系统的性能、响应时间、设定值错误可以作出连续的测量。神经网络对新的运行条件作出动态的调整，同时继续对性能作重新的测算，创造“学习型记忆”的连续调整的方法。

　　多种策略实现空调节能

　　空调系统是建筑中的能耗大户。设计者应在保证建筑物舒适环境的前提下，对空调进行控制，最大程度地降低能耗。系统集成商在实施的过程中，需要根据空调系统的工艺要求，采用一定的节能控制策略。常见的节能控制策略主要包括以下几个方面：