江西大型冰蓄冷改造

阿里巴巴千岛湖数据中心依托独特的自然环境与技术创新，构建了低能耗冷却体系，其PUE（电能利用效率）低至1.17，接近理论极限值。技术路径聚焦三方面：冬季制冰存储：当湖水温度低于10℃时，利用深层湖水自然冷源直接制冰，将冷量存储于蓄冷槽，充分利用冬季自然冷能；夏季复合供冷：采用冰水混合物与湖水串联供冷模式，先通过冰蓄冷系统释放冷量降温，再利用湖水进一步换热，减少机械制冷启动频次；余热循环利用：将服务器散热通过热交换系统回收，用于区域供暖，实现“制冷-散热”的能源闭环，全过程零碳排放。该数据中心通过自然冷源与冰蓄冷技术的深度结合，打破了传统数据中心高能耗瓶颈，为绿色数据中心建设提供了“自然+蓄能”的创新范式。冰蓄冷技术的相变材料研究，石墨烯复合物导热系数提升5倍。江西大型冰蓄冷改造

典型的冰蓄冷系统主要由制冷机组、蓄冷装置、换热设备及控制系统构成。夜间用电低谷时段，制冷机组以较低负荷运行，通过乙二醇溶液或载冷剂将冷量输送至蓄冷槽，使槽内水体逐步冻结成冰，完成冷量储存。白天用电高峰时，循环泵将蓄冷槽内的冰水混合物输送至空调末端，经板式换热器释放冷量满足制冷需求。部分系统引入动态制冰技术，如配置冰浆生成装置，能在制冰同时向末端供冷，有效提升系统运行灵活性。控制系统可依据电网电价峰谷信号自动切换运行模式，在保障供冷需求的前提下，很大程度优化系统运行的经济性。江西挑选冰蓄冷服务商冰蓄冷系统的模块化设计，适用于酒店、医院等中小型建筑。

作为全球规模靠前的冰蓄冷区域供冷项目，新加坡樟宜机场系统覆盖5座航站楼及配套设施，总蓄冷量达50,000RTH，通过技术集成实现高效供冷。其主要特点包括：双工况主机系统：制冷主机可切换制冰与空调两种模式，制冰时蒸发温度低至-12℃，空调运行时维持-6℃，灵活匹配昼夜负荷需求；海水源热泵技术：依托滨海区位优势，利用海水对系统进行预冷，相比传统方案COP（能效比）提升25%，降低能耗成本；智能调度平台：与机场航班数据实时联动，根据客流量、航班起降时段动态调整供冷量，避免冷量浪费。该项目通过能源系统与建筑功能的协同设计，在大型交通枢纽场景中实现了冷量的精细分配与高效利用，成为区域供冷技术的案例。

中美清洁能源研究中心（CERC）将冰蓄冷技术列为重点合作领域，聚焦高温相变材料研发与智能控制算法优化。双方联合攻关的高温相变材料可在 3-5℃区间实现高效蓄冷，蓄冷密度较传统冰浆提升 15%，同时降低蓄冷槽结冰膨胀应力；智能控制算法通过融合气象预报与建筑负荷数据，动态优化制冰融冰策略，使系统综合能效提升 12%-18%。在天津落地的中美合作项目颇具突破性，其建成全球较早 CO₂跨临界循环冰蓄冷系统，利用 CO₂作为天然制冷剂，相比传统氟利昂系统减少 99% 温室气体排放，系统 COP（性能系数）达 6.8，较常规冰蓄冷系统节能 30% 以上。该项目不仅验证了 CO₂跨临界技术在蓄冷领域的可行性，更通过中美技术融合为全球低碳制冷提供了前沿示范。楚嵘冰蓄冷系统助力企业应对电力现货市场，优化用能成本结构。

冰蓄冷系统通过夜间制冰储冷、白天释冷供冷的运行模式，可明显降低城市热岛强度。传统空调系统日间运行时，外机散热加剧地表温度升高，而冰蓄冷系统将 80% 以上的制冷过程转移至夜间，减少日间空调外机排热。某研究表明，在 10 平方公里区域内规模化部署冰蓄冷系统后，夏季地表温度可下降 0.8-1.2℃，这得益于夜间低温制冰过程中设备散热与环境温度的自然耦合，同时减少了日间建筑向室外的显热排放。例如某新城集中应用冰蓄冷技术后，商业区夏季午后平均温度较周边区域低 1.1℃，人行道地表温度下降明显，不仅改善了城市微气候环境，还降低了周边居民的热应激风险，体现了需求侧节能技术在城市生态优化中的协同价值。冰蓄冷技术的太空探索潜力，为月球基地提供稳定低温环境模拟。广东绿色冰蓄冷研发

冰蓄冷技术可减少燃煤机组调峰压力，降低碳排放量。江西大型冰蓄冷改造

传统冰蓄冷系统依靠人工设定运行策略，在应对负荷波动时存在明显局限性。而基于 AI 的预测控制算法能实时优化制冰与融冰的比例，该算法通过整合天气预报数据、电价信号以及建筑热惰性特征等多维度信息，对系统运行策略进行动态调整，从而实现全局比较好控制。例如，系统可根据次日气温预测提前调整夜间制冰量，或结合电价峰谷时段优化融冰供冷策略。相关试验数据显示，采用 AI 控制的冰蓄冷系统，能效较传统人工控制模式可提升 8%-12%，不仅明显增强了系统对负荷波动的适应能力，还为实现更精细的节能控制提供了技术支撑。江西大型冰蓄冷改造