人工智能在建筑电器能耗预测与动态调控中的应用研究

随着城市化进程的加快，建筑电器系统的能耗问题日益突出，成为制约绿色建筑发展的重要因素，传统能耗管理方式多依赖于人工经验，存在响应滞后、调控效率低等问题，已难以满足现代建筑对能源利用精细化、智能化的需求，人工智能技术的快速发展为建筑能耗预测提供了新路径，通过引入机器学习、深度学习等算法，能够基于历史能耗数据、环境参数与使用行为，构建高精度预测模型，实现对建筑电器系统运行状态的实时分析，同时结合智能感知与自动控制系统，AI 可动态调整空调、照明等设备的运行策略，有效降低不必要的能源消耗，提升能效水平，人工智能在建筑电器能耗预测，不仅推动了建筑节能技术的转型升级，也为实现“碳达峰、碳中和”目标提供了有力支撑，具有广阔的研究前景。

一、建筑电器能耗预测与动态调控的概述

建筑电器能耗预测与动态调控是现代建筑能源管理的重要技术手段，旨在通过智能化手段实现对建筑内部电器设备运行能耗的精准预测，该技术依托于物联网、人工智能等前沿技术，采集建筑运行过程中的环境数据、设备状态等多维信息，利用机器学习模型进行能耗趋势分析，从而提前识别高耗能风险，动态优化控制策略 [1]。与传统的静态管理模式相比，能耗预测与动态调控不仅提升了能源使用的精细化，还能根据实时数据自动调节设备运行状态，如智能照明、空调系统等，以适应不同时间段的变化，达到节能降耗、保障降低运营成本的目的，该技术广泛应用于办公楼、商场、医院等公共建筑，有助于实现绿色建筑目标，推动智慧城市发展。

二、人工智能在建筑电器能耗预测与动态调控中应用的分析

（一）实时监测

在建筑电器能耗预测与动态调控中，人工智能通过实时监测技术实现对能耗数据的精细化感知，在建筑配电系统中，通过就地安装智能测控装置，能够实时采集进出线回路、变压器等设备的关键运行参数，包括电流、电压、功率等，这些数据经过 AI 模型的动态处理后，能迅速反映能耗变化趋势，分析潜在故障隐患，同时系统将采集到的多维信息通过图形化界面呈现，帮助管理人员直观掌握整个变配电系统的运行状况，从而为及时调整运行策略、实施能耗优化提供科学依据，该实时监测机制不仅提升了建筑电能系统的运行透明度，也为人工智能后续的预测分析奠定了坚实的数据基础，推动建筑向智能节能方向发展 [2]。

（二）远程控制

在人工智能赋能下的建筑电器能耗预测中，远程控制技术发挥着关键作用，系统可实现对断路器、开关等关键电器设备的远程控制，突破了传统人工值守的时空限制，提高了响应效率，通过智能平台，管理人员可基于实时能耗分析结果，远程发出启停指令，精准调节用电设备运行状态，确保电力系统按需供电、科学用电 [3]。同时，在执行控制命令前，系统设置了多级口令验证，确保操作身份的合法性，有效防止误操作所导致的系统故障。AI 系统还支持群控功能，允许用户根据建筑不同区域或功能需求，自定义群控对象，实现对多个设备的集中控制，远程控制功能的引入，不仅大幅提升了建筑电器管理的智能化，也为能耗调控策略的精准实施提供了强有力的技术保障，推动智能建筑系统向更高效、更安全的方向发展。

（三）事故追忆

在建筑电器能耗预测与动态调控系统中，人工智能技术赋予了系统强大的事故追忆能力，有效提升了故障诊断，系统可对因开关跳闸、过流等引发的电气事故进行实时追溯，用户可在事故发生前对关键监测点进行自定义设置，一旦系统检测到异常事件发生，便会自动记录并重现事故发生前后若干秒内的关键数据变化 [4]。系统以秒级时间间隔精准捕捉关联参数的动态变化趋势，并通过图形曲线与数据表格同步呈现，如电流、电压、功率因数等关键数据的突变过程，为运维人员提供详实的数据依据，通过对事故全过程的回溯分析，人工智能不仅帮助用户快速定位故障源头，还能进一步识别潜在风险，优化设备运行逻辑，事故追忆功能的嵌入，显著提升了建筑电气系统的安全保障能力，是智能建筑运行中不可或缺的重要环节。

（四）事件告警

在人工智能辅助的建筑电器能耗预测系统中，事件告警功能是确保电气系统安全高效运行的重要保障，系统可对遥测量越限、开关量变位、设备故障等各类异常事件进行智能识别，并支持多种告警严重等级定义，精准反映事件的紧急程度，为提升信息传达效率，系统配备多样化的告警提醒机制，实现多渠道同步推送，确保管理人员在第一时间获知异常信息，及时响应处理。系统支持对历史告警事件按设备名称、告警等级、告警类型等多维条件进行分类查询，方便用户进行事后追溯、趋势分析、运维优化，该事件告警机制依托人工智能的快速响应，大幅提升了故障预警的智能化水平，为建筑电器系统构建起一套可靠、高效、可追溯的安全防护体系。

（五）历史查询

在人工智能技术支持下，建筑电器能耗预测与动态调控系统具备强大的历史查询功能，为系统运维与能效优化提供了精准的数据支撑，系统支持以多种时间颗粒度对配电历史数据进行灵活查询，包括秒级实时数据、1 分钟、5 分钟、小时等时间间隔，满足不同场景下的精细化分析需求，用户可对每个时间周期内的数据进行多维统计，系统自动生成对应采样值、最大值、最小值，通过图形化趋势曲线进行直观展示，帮助管理人员快速掌握能耗变化特征。系统还支持不同仪表、不同参数间的横向对比分析，如对多个配电回路的功率变化进行同期对比，或将电流、电压等关键参数进行交叉分析，从而发现潜在异常，通过对历史数据的深入挖掘，系统能够辅助用户回顾用能规律、评估节能措施成效，为后续能耗预测制定提供强有力的依据，是建筑智能能源管理不可或缺的重要组成部分。

（六）电度计量

在人工智能驱动的建筑电器能耗预测中，电度计量功能是实现精细化用电管理的核心模块，系统可自动计算统计各类电度参数，这便于对建筑整体、局部用电情况进行全面核对，有助于制定科学的节能计划，同时，系统可对各个回路在不同时间段的电度值进行实时统计，支持多种分时电量统计方式，如峰、尖、平、谷等分类方案，并结合多种费率结构，为用户提供精确的成本评估依据。系统还支持双向电度监测，能记录正向、反向电能流动情况，适应含光伏发电等分布式能源建筑的特殊需求，并可进行最大需量统计，有效控制电力负荷峰值，人工智能的加入，使得电度计量更加智能、精准、动态，为建筑能耗管理提供了重要数据支撑，推动建筑向节能高效方向不断迈进。

三、结语

人工智能在建筑电器能耗预测与动态调控中的应用，标志着建筑能源管理正迈向智能化、精准化的新阶段，通过实时监测、远程控制、事故追忆等多维技术手段的集成运用，系统不仅提升了能耗数据的获取效率，更实现了用电行为的主动调节，AI 技术的介入打破了传统建筑能耗管理方式的瓶颈，使建筑电器系统能够更灵敏地感知负荷变化、更及时地响应调控需求，从而显著提高能效水平，随着绿色建筑理念的不断深入，人工智能将在建筑能源领域发挥更深远作用，为推动建筑行业实现可持续发展目标提供坚实的技术支撑。

参考文献：

[1] 冯增喜 , 杨芸芸 , 赵锦彤 , 等 . 基于人工智能的建筑能耗预测研究综述 [J]. 建筑节能 ( 中英文 ), 2023, 51(3):22-29.

[2] 王金松 . 基于人工智能的建筑电气系统能耗预测与优化研究 [J]. 电气技术与经济 , 2024(10):1-3.

[3] 刘朋帅 . 基于人工智能的建筑电气系统能耗优化与管理 [J]. 家电维修 , 2024(7):77-79.

[4] 刘超 . 基于人工智能和能耗的绿色建筑工程可持续性评价研究 [J].中文科技期刊数据库（引文版）工程技术, 2023.