基于同方在轨道交通智能化、信息化领域的雄厚技术积累，同方泰德结合自身在建筑节能领域的综合技术管理及服务能力，为北京地铁8号线森林公园南门站站台通风空调系统进行节能改造和控制优化，应用以机器学习为核心的EnCs地铁节能工艺，在满足站内环境舒适的前提下，大幅降低车站运行能耗，受到业主的充分认可，为同方泰德在城市交通节能领域上取得新的进展。
基于机器学习的地铁车站环控系统节能工艺，是同方自主研发的面向地铁车站环控系统的节能控制策略，它以机器学习算法为核心，自动跟踪和学习车站的运行规律和负荷变化特点，以室内温湿度为目标，以室外干、湿球温度为边界，实时调整运行模式和设备出力，整体优化冷量输配链，在满足室内环境需求的前提下，有效降低环控系统的运行能耗。针对车站环控特点，该工艺经过专门优化，能够长期维持控制过程的稳定可靠。
应用领域：
· 地铁、城铁等城市交通领域
节能工艺：
· 供冷模式智能优化
· 送排风模式优化
· 风机变频控制
· 冷源、冷站全局效率优化
· 通风系统节能控制
典型案例：
· 地铁站台通风空调系统节能改造
