1）中央空调大数据采集技术中央空调大数据主要通过空调机组DTU模块对机组数据采集，数据采集终端将实时统计空调机组运行数据，并通过压缩算法将数据传回服务器端。项目发明了基于空调特性的低数据量高精度全样本采集技术，基于空调系统多变量、多状态、强耦合的特征，首创百万兆级超规模海量数据平台，提出了高保真实时采集迭代回归方法,发明了动态采样间隔和动态波动范围技术，解决了多联机全样本采集低数据量与高精度相悖难题。实现了数据精度97%以上，数据量降低99.16%。本项目最终实现顶出风多联机、侧出风多联机、商用热水机等机组标配数据采集终端。 2）数据接入、解析和存储技术项目提出分布式协同调度与数据解析方法，针对空调数据的多源异构特性和强时序性，设计了专门针对空调数据特性的大数据分布式服务架构，建立了针对空调的高效、高可用服务框架，达到高并发的分布式均衡调度，克服空调数据多元异构及强时序问题，。 3）数据挖掘、分析技术通过对中央空调机组海量运行数据的分析，可实现对空调运行故障及时进行排查、诊断，实现自动售后自动派工，提高售后响应速度和售后质量；结合数据挖掘算法，最终实现以中央空调的生命周期管理为核心思想，以互联网思维为指导，对中央空调产品从设计、生产、销售到安装和维修的生命周期进行管理。构建了多联机实时高精度能耗模型，通过分析全国实际运行工况数据，在实验室还原真实机组能耗，揭示了“系统运行参数-功耗”的特征规律，构建了以压缩机频率、风机频率、运行电流等为约束的多联机全工况实时在线能耗模型，模型精度可达95%以上。 4）数据可视化展示技术数据经过大数据平台进步统计处理后，利用可视化对不同设备数据的不同状态进行直观呈现，以便专家对设备状况进行直观感知。平台实现了多层次设备信息可视化、地理位置信息可视化、实时监控、历史数据可视化等多种可视化功能。