基于智能算法的暖通自控冷热源优化研究

全球建筑能耗占终端能源消费超 30% ，其中暖通空调（HVAC）系统占比逾 50‰ 。传统冷热源控制依赖固定规则，导致响应滞后、设备冗余及能效低下，尤其在负荷波动场景下难以平衡舒适性与节能性。物联网与人工智能技术兴起，为冷热源优化提供新路径。遗传算法、粒子群优化及神经网络等智能算法可实现全局参数优化、快速逼近最优解及精准负荷预测，为动态调控提供决策支持。现有研究多聚焦单一算法，缺乏多算法协同机制及工程约束分析。

1 智能算法在冷热源优化中的适用性分析

1.1 冷热源系统的非线性特征

冷热源系统由制冷机组、锅炉、水泵及末端设备组成，其运行过程涉及热力学、流体力学及控制理论的多场耦合。设备效率随负荷率、环境温度及管网阻力等因素动态变化，呈现强非线性特征。传统 PID 控制难以处理此类复杂关系，而智能算法通过数据驱动建模，可捕捉系统动态特性，为优化提供基础。

1.2 智能算法的优势互补

遗传算法的全局搜索能力可避免陷入局部最优，粒子群优化的快速收敛特性适合实时调控，神经网络的非线性映射能力则适用于负荷预测。通过算法融合，可兼顾优化精度与计算效率。例如，以神经网络预测建筑冷热负荷，作为遗传算法的输入变量，再通过粒子群优化调整设备运行参数，形成“ 预测-优化-控制” 闭环。

2 基于多算法融合的冷热源优化框架

2.1 负荷预测模块

采用长短期记忆网络（LSTM）构建负荷预测模型，输入历史气象数据（温湿度、太阳辐射）、室内外温差及人员密度等特征，输出未来24 小时冷热负荷需求。模型通过滑动窗口机制动态更新参数，每24 小时自动重新训练以适应建筑使用模式变化。在典型办公建筑场景下，测试集预测误差低于5% ，其中工作日负荷峰值预测偏差仅 3.2‰ 。该模型为优化调度提供精准需求输入，避免传统规则控制因预测滞后导致的设备冗余运行。进一步分析表明，人员密度特征对午后负荷突变预测的贡献度达 27% ，显著提升瞬态工况预测精度。

2.2 设备组合优化模型

以系统总能效比（EER）为优化目标，构建包含制冷机组、冷冻水泵及冷却塔的多设备组合模型。遗传算法对设备启停状态（0-1 编码）及运行频率（实数编码）进行联合编码，适应度函数综合能耗、效率及设备寿命权重。引入精英保留策略与自适应交叉变异概率，避免优质解丢失并加速收敛。在部分负荷工况下，优化模型使冷机运行在 60%80% 负荷率区间，冷冻水泵变频调节降低管网阻力，系统能效提升 12‰ 。对比实验显示，优化后设备组合的日均启停次数减少 40% ，显著延长设备维护周期。

2.3 动态调控策略

基于粒子群优化算法设计实时调控器，输入预测负荷与当前状态的偏差值，输出供回水温度设定值及水泵频率调整量。通过惯性权重自适应调整机制，初期采用大权重强化全局搜索，后期切换小权重优化局部精度。现场测试表明，该策略使系统响应时间缩短 30% （由 15 分钟降至 10.5 分钟），水泵能耗降低 25% 。进一步验证显示，在负荷突变场景下，调控器通过提前0.5 小时预调整水温设定值，使冷机出力与需求匹配度提升 18% ，有效抑制温度波动超调现象。

3 优化效果评估与讨论

3.1 能效提升分析

在典型日运行工况下，通过对比传统 PID 控制与智能优化策略，系统总能效比（EER）提升 15.7% ，冷机COP 提高 8.3% ，水泵能耗降低 21.6‰ 。优化效果在部分负荷时段（负荷率 40%-70% ）表现尤为突出，此时传统控制策略因设备冗余启停导致能效下降，而智能算法通过动态调整设备组合与运行参数，使冷机始终处于高效区间。例如，在午后光照增强导致的冷负荷峰值阶段，优化模型提前预判负荷增长趋势，通过阶梯式启动机组避免集中大功率运行，使冷机平均COP 提升 12‰ 。进一步分析表明，遗传算法的全局搜索能力与粒子群优化的实时响应特性形成互补：前者在日级尺度优化设备启停计划，后者在分钟级尺度调节供回水温度设定值，二者协同使系统能效突破传统规则约束。此外，神经网络负荷预测模型通过融合天气预报、室内人员密度等多元数据，将预测误差控制在 3% 以内，为优化调度提供精准输入，进一步减少因预测偏差导致的能效损失。

3.2 算法鲁棒性验证

为验证算法在复杂工况下的稳定性，采用蒙特卡洛模拟方法构建包含气象参数波动、设备故障及负荷突变的多场景测试集。结果表明，在负荷预测误差± 10% 、冷水机组容量衰减 20% 的极端条件下，系统仍能保持能效提升 10% 以上。例如，当模拟冷却塔风机故障导致散热能力下降时，优化模型自动调整冷却水供水温度设定值，通过牺牲部分冷机效率避免系统瘫痪，使整体能效仅下降 5.8‰ 。进一步分析显示，算法容错能力源于其动态权重调整机制：在设备故障场景下，粒子群优化算法将搜索重心从能效最大化转向可靠性约束，通过放宽温度设定值容忍度换取系统稳定性。此外，遗传算法引入的变异算子可随机生成备用调度方案，当主方案因环境扰动失效时，系统能在30 秒内切换至次优解，确保连续运行。

3.3 实施成本与收益平衡

尽管智能算法需部署物联网传感器、边缘计算节点及云端分析平台，初期投资增加约 15%-20% ，但通过能效提升实现的节能收益可在 3-5 年内覆盖成本。以某 5 万平方米办公建筑为例，年运行费用从传统控制的 128 万元降至92 万元，节能率达 28‰ 。经济性分析显示，投资回收期与建筑使用强度负相关：医院、数据中心等高负荷场景回收期可缩短至 2.5 年，而低负荷建筑需 4.8 年。进一步评估表明，智能优化系统的环境效益显著，按年运行能耗降低320MWh 计算，相当于减少碳排放217 吨（以电网碳排放因子 0.68kg/kWh 计）。此外，系统兼容BACnet、Modbus 等主流通信协议，可无缝接入既有 BA 系统，降低改造难度。长期来看，随着算法自学习能力的增强，节能潜力将逐年释放，第五年综合能效较初始状态再提升8%-12% ，形成技术-经济-环境的良性循环。

4 结束语

综上所述，本文提出的基于多智能算法融合的冷热源优化方法，通过负荷预测、设备组合优化及动态调控的协同作用，有效提升了暖通系统的能效水平。研究验证了智能算法在处理非线性、多变量优化问题中的优势，为建筑能源管理提供了理论依据与技术路径。未来研究可进一步探索算法与数字孪生技术的结合，构建虚实映射的智能调控平台，推动暖通自控系统向全生命周期优化方向发展。

参考文献

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