人工智能在智能化建筑中的电力优化控制策略研究

引言

在全球能源危机和环保意识不断增强的背景下，智能化建筑作为现代建筑发展的重要方向，其电力消耗占比逐渐增大。传统的电力控制方法在面对智能化建筑中复杂的电力负荷变化、多样的用电设备以及不断变化的运行环境时，往往难以实现高效的电力优化控制。

1 人工智能与智能化建筑电力系统的相关概念

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，其核心包括机器学习、神经网络、专家系统等技术。智能化建筑是通过将建筑的结构、系统、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合，从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境，其电力系统具有负荷多变、设备多样、运行环境复杂等特点。人工智能与智能化建筑电力系统的结合，就是利用人工智能技术对电力系统运行过程中产生的数据进行分析和处理，实现对电力系统的智能控制和优化管理。

2 人工智能在智能化建筑电力优化控制中的技术基础

2.1 数据采集与处理技术

在智能化建筑电力系统中，需要采集大量的电力运行数据，如电压、电流、功率、负荷等。这些数据的采集需要借助各种传感器和数据采集设备，确保数据的准确性和实时性。采集到的数据还需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，以去除噪声和异常数据，为后续的分析和建模提供高质量的数据。

2.2 智能算法技术

智能算法是人工智能在电力优化控制中的核心技术之一。常见的智能算法包括神经网络算法、遗传算法、粒子群优化算法等。神经网络算法具有强大的非线性映射能力，能够很好地拟合电力系统的复杂非线性关系；遗传算法和粒子群优化算法则具有全局搜索能力，能够在复杂的解空间中找到最优解。这些智能算法可以根据不同的优化目标和约束条件，对电力系统的运行参数进行优化调整。

2.3 智能决策支持系统

智能决策支持系统是基于人工智能技术构建的，能够为电力优化控制提供决策支持的系统。该系统通过对电力系统的运行状态进行实时监测和分析，结合历史数据和预测模型，对未来的电力需求和运行状态进行预测，然后根据优化目标和约束条件，生成最优的控制策略和决策方案。智能决策支持系统可以提高电力优化控制的科学性和准确性。

3 人工智能在智能化建筑中的电力优化控制策略

3.1 基于负荷预测的电力优化控制策略

智能化建筑的电力负荷具有明显的时变性与不确定性，基于负荷预测的控制策略通过人工智能算法对历史用电数据、环境参数、人员活动规律等多维信息进行学习，构建高精度负荷预测模型。例如，利用长短期记忆网络（LSTM）捕捉负荷数据的时间序列特征，结合卷积神经网络（CNN）处理气象数据、建筑 occupancy 等空间特征，实现短期（1 小时至 1 天）及中长期（周、月）负荷预测。预测结果可驱动电力调度决策：在商业建筑中，根据工作日与周末的负荷差异提前调整变压器容量，避免“大马拉小车”的能效浪费；在工业建筑中，结合生产计划预测峰值负荷，通过需求侧响应策略引导非关键设备错峰运行，降低峰谷差率。该策略的核心在于通过动态预测减少电力供应的盲目性，使发电与用电端实现精准匹配，据相关研究，高精度负荷预测可使建筑电力损耗降低 15%-20%。

3.2 基于设备运行优化的电力优化控制策略

智能化建筑内设备类型多样，从空调、照明到电梯、给排水系统，其能耗特性差异显著。人工智能技术通过构建设备能效模型与运行决策模型，实现全设备链的协同优化。以中央空调系统为例，利用深度强化学习（DRL）算法，将冷冻水温度、冷却塔风机频率、水泵转速等参数作为决策变量，以能耗与舒适度为优化目标，在实际运行中实时调整控制参数。某办公楼应用案例显示，基于深度 Q 网络（DQN）的空调控制策略较传统 PID 控制节能 25% 以上。对于照明系统，结合计算机视觉与传感器网络，通过 YOLO 算法识别空间内人员分布，动态调节 LED 灯具亮度与开关状态，在会议室、走廊等场景实现“人来灯亮、人走灯灭”的自适应控制。此外，针对电梯群控问题，采用遗传算法与模糊逻辑融合的策略，根据轿厢负载、楼层呼叫信号优化派梯路径，减少空驶能耗与等待时间。设备运行优化的关键在于建立“数据 - 模型 - 决策”的闭环控制，通过持续采集设备运行数据优化算法参数，使控制策略随设备老化、环境变化而动态调整。

3.3 基于能源综合管理的电力优化控制策略

当智能化建筑接入光伏、储能、电网等多能源载体时，能源综合管理策略通过人工智能实现多能互补与协同调度。该策略以能量流建模为基础，利用图神经网络（GNN）描述光伏阵列、储能电池、用电负荷等元件的拓扑关系与能量交互，结合模型预测控制（MPC）算法求解多时间尺度的优化问题。在日内调度层面，根据天气预报与负荷预测，制定光伏出力与储能充放电计划：光伏发电过剩时优先向储能充电，不足时由储能放电补充，降低电网购电成本；在实时调度层面，通过强化学习算法处理风电波动、负荷突变等不确定性，动态调整微电网的并网 / 离网模式。对于区域型智能建筑集群，可构建多主体协同优化模型，利用联邦学习技术在保护各建筑数据隐私的前提下，实现集群层面的峰谷互济——某园区案例中，通过集群能源管理系统，整体峰荷降低 12%，可再生能源消纳率提升 30%。此外，该策略还可结合电价信号引导柔性负荷参与电力市场交易，通过分时电价套利进一步降低用能成本，体现“源- 网- 荷-储”的一体化管理优势。

4 结语

人工智能为智能化建筑电力优化控制提供新路径，可提升效率、降低能耗。但存在数据隐私与算法适应性问题。未来需深化技术融合，优化算法，完善管理体系，促电力系统高效经济运行。

参考文献

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