机电工程绿色施工中智能能耗监控与低碳施工方案的协同优化

引言：

当前，现有研究多聚焦于单一技术，缺乏对智能监控与低碳施工协同机制的深入探讨。实际工程中仍存在数据采集实时性不足、动态调整滞后、多目标优化冲突等问题，导致减排措施难以精准落地。因此，本文旨在探索智能监控与低碳施工的协同优化路径，为行业实现“双碳”目标提供实践参考。

一、国家“双碳”目标对施工阶段的减排要求

在“碳达峰、碳中和”战略背景下，机电工程施工阶段正在经历前所未有的减排压力。国家发改委《2030 年前碳达峰行动方案》明确要求，建筑业要在 2030 年前实现单位产值碳排放下降，其中施工环节要重点优化能源结构。

在政策层面，推行《建筑工程绿色施工规范》（GB/T 50905-2014），规定施工现场临时设施能耗强度不得高于行业基准值，逐步淘汰国三以下非道路移动机械。

碳排放核算方面，要求新开工项目建立施工期碳账户，按月上报电力、柴油等主要能源消耗数据至省级监管平台，以此实现对施工过程中碳排放的精准监控与管理。

技术路径上，鼓励采用多种方式减少碳排放：采用装配式机电模块化安装减少现场焊接量，降低能源消耗和碳排放；推广光伏临时供电系统替代柴油发电机，利用清洁能源，减少传统化石能源的使用；通过BIM技术优化管线综合排布，降低返工率，避免因返工造成的材料浪费和碳排放增加。

市场驱动机制同步发力，部分省市已将施工碳排放纳入工程招投标评分项，低碳施工方案成为企业竞争力的关键要素，推动企业主动采取减排措施，提升绿色施工水平。

二、智能能耗监控系统架构

（一）技术框架

机电工程绿色施工中的智能能耗监控系统采用“云-边-端”三级架构，通过物联网感知层、边缘计算层与云端决策层的协同运作，构建覆盖全施工流程的能耗数据闭环管理体系。

1 物联网感知层

在物联网感知层，部署高精度电流互感器、电压传感器、功率分析仪及环境监测设备，实时采集施工机械、临时供电系统、照明设备等节点的能耗数据，同时集成温湿度、粉尘浓度等环境参数，形成多维监测网络，为后续的数据处理和分析提供全面、原始的数据支撑。

2 边缘计算层

数据通过 5G通信模块传输至边缘计算节点，完成初步滤波、异常值剔除及数据标准化处理，有效降低云端计算负荷。此外，边缘计算层搭载轻量级算法模型，对用能行为进行实时诊断，如识别电机空载、三相不平衡等低效工况，触发本地告警并生成优化建议。

3 云端决策层

云端平台基于BIM模型构建能耗数字孪生体，融合施工进度计划与实时监测数据。通过三维可视化界面动态展示各区域能耗强度与碳排放热力图，方便相关人员直观了解能耗分布情况。同时，支持项目经理远程调取分项能耗报告，为施工决策提供数据支持。

（二）关键算法

系统的智能分析能力依赖于深度学习与多目标优化算法的深度融合。

1 负荷预测算法

针对施工能耗的时序特性，采用长短期记忆网络构建负荷预测模型。该模型以历史能耗数据、施工进度、天气条件为输入特征，通过门控机制捕捉设备启停、工序交替导致的用能波动规律，实现未来 24 小时能耗预测误差率 ⩽8% ，为合理安排能源供应和优化能耗提供了精准的预测依据。

2 能效评估相关算法

在能效评估环节，设计多源数据融合的KPI体系，将离散的电流、功率因数等电气参数转化为统一的能效系数，结合施工机械的额定功率、实际负载率计算动态能效比，识别高耗能设备集群；针对变频设备等非线性负载，引入小波包分解算法提取特征频段能量分布，精准定位谐波污染源。

3 多约束优化算法

为提升决策效率，采用改进的NSGA-II算法处理多约束优化问题。该算法以碳排放量、施工成本、工期为优化目标，通过快速非支配排序与精英保留策略生成帕累托解集，最终通过模糊隶属度函数筛选最优方案，在满足多种约束条件的同时，实现各目标的平衡优化。

三、低碳施工方案动态优化模型

（一）低碳约束条件

低碳施工方案的制定，需综合考虑碳排放核算、资源调度优化及施工工艺改进等多维约束条件。

1 碳排放核算约束

在碳排放核算方面，基于生命周期评价方法建立机电工程施工阶段的碳足迹模型，涵盖材料生产、运输、安装及废弃物处理全流程。其中关键参数方面，如钢材、电缆、管材的隐含碳排放因子采用行业环境产品声明数据库；运输环节的碳排放则根据车辆类型、载重及行驶距离动态计算，确保数据精度符合ISO 14064 标准，以此确保碳排放核算的准确性和规范性。

2 施工机械选择约束

在施工机械选择上，构建以吨公里柴油消耗、电动机能效等级为指标的设备库，通过蒙特卡洛模拟评估不同机械组合的碳排放分布，剔除超出项目碳预算的备选方案。

3 时间与环境约束

时间约束：引入时间约束，避免因过度追求低碳而延误关键路径工期，平衡低碳目标与施工进度的关系。

环境约束：结合施工现场环境监测数据，对高污染天气下的焊接、喷涂等工艺实施动态限产，环保法规要求转化为模型硬性约束，保证方案合法可行，兼顾低碳与环境保护。

（二）协同优化机制

智能能耗监控数据与低碳施工方案的协同优化依赖于“监测-反馈-迭代”的闭环机制，通过这一循环实现对施工过程中能耗与碳排放的动态优化。

1 各环节的运作方式

（1）监测与优化指令触发：系统通过实时采集的电流、功率等电气参数，识别施工机械的瞬时负载状态，当检测到空载率超过 15%时，自动触发优化指令，结合当前进度计划生成设备启停策略或负载再分配方案，以提高能源利用效率。

（2）云端决策与仿真：在云端决策层，基于数字孪生技术构建施工过程仿真环境，导入BIM模型中的管线排布、设备安装顺序等数据，利用强化学习算法模拟不同施工组织方式的碳排放轨迹，筛选出兼顾效率与低碳的最优工序流。

2 多目标冲突与突发情况应对

对于多目标冲突问题，采用改进的NSGA-III算法进行高维帕累托前沿搜索，通过参考点引导的非支配排序增强解集的分布性，最终输出 3^～5 组差异化方案供决策者选择，平衡不同目标之间的关系。协同机制在于动态响应能力，如在突发电力短缺时，系统可依据电池储能系统的荷电状态和柴油发电机组的排放特性，秒级切换至混合供电模式，降低碳排放强度 30%以上。

实践表明，该机制在深圳某数据中心机电项目中实现施工阶段单位产值碳强度从1.52kgC0₂/ 元降至 1.08kgC0₂/ 元，验证了数据驱动优化的工程价值。

四、结语：

机电工程的绿色施工转型关乎行业减排目标的实现，也是新型电力系统在工程建设领域融合创新的重要试验场。当前，智能监测技术与低碳施工的协同仍存在数据孤岛、标准缺失等现实问题，其既反映了传统施工管理模式与碳中和要求之间的深层矛盾，也预示着建筑行业数字化转型的巨大潜力。

展望未来，随着碳交易机制的完善和物联网技术的普及，施工阶段的碳排放或将像工程质量一样成为刚性的管理指标，要求行业从业者也要具备碳资产管理、数据建模等跨学科能力。在此转型过程中，如何平衡短期成本与长期效益、技术创新与工程实用，仍是值得不断探索的研究命题。

参考文献：

[1]王先伟,简齐超.碳管理与绿色技术在建筑施工中的协同路径研究——以"好房子"理念为核心的低碳实践[J].中国建筑装饰装修,2025(10):107-110.

[2] 刘 帅 . 绿 色 施 工 理 念 下 工 程 管 理 与 环 境 的 协 同 发 展 [J]. 城 市 开发,2025(1):142-144.

[3]温文.建筑工程中的绿色施工管理策略探索[J].现代装饰,2025,(11):166-168