基于人工智能的暖通系统动态负荷预测与智能调控策略研究

一、引言

建筑暖通系统的负荷需求受室外气象条件、室内人员活动、设备运行状态等多因素影响，呈现显著的动态变化特征。传统基于稳态计算的负荷预测方法难以准确反映实时负荷波动，导致暖通设备常处于“ 大马拉小车” 的低效运行状态。人工智能技术凭借强大的数据处理与模式识别能力，可实现对复杂负荷影响因素的非线性建模，结合实时监测数据动态调整调控策略，从而提升系统能效与室内环境舒适度。本文围绕暖通系统的动态负荷预测与智能调控，探讨人工智能技术的应用机理与优化路径。

二、暖通系统动态负荷预测的人工智能方法

（一）负荷影响因素的多维分析

暖通系统的动态负荷主要受以下因素影响：

1.室外环境参数：包括温度、湿度、太阳辐射强度、风速等，直接决定建筑围护结构的传热负荷与新风负荷。

2.室内环境需求：涵盖人员密度、活动类型、设备发热功率等，影响室内热湿负荷的实时变化。

3.建筑物理特性：如围护结构热工性能、房间朝向、楼层位置等，决定负荷传递的时间延迟与分布特征。

4.用户行为模式：包括作息规律、空调设定偏好、开窗通风习惯等，引入人为不确定性因素。

（二）动态负荷预测模型构建

1. 数据驱动的预测模型

深度学习模型因其多层非线性映射能力，成为负荷预测的主流方法。典型模型包括：

循环神经网络（RNN）：通过隐藏层神经元的连接权重记忆历史数据特征，适用于具有时间序列特性的负荷预测，如长短期记忆网络（LSTM）可有效捕捉负荷变化的长期依赖关系。

卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取空间特征，适用于分析多区域负荷的空间关联特性，如结合建筑平面图的区域负荷预测。

Transformer 模型：基于自注意力机制捕捉不同时间步长的特征关联，在处理非平稳负荷数据时表现出较高精度。

2. 物理模型与数据模型的融合

纯数据驱动模型缺乏物理意义解释，融合物理模型可提升预测的可靠性。例如：

机理-数据混合模型：以建筑热传导方程为基础，利用神经网络修正模型参数（如围护结构传热系数），适应建筑老化或改造后的负荷预测。

负荷分解模型：将总负荷分解为围护结构负荷、人员设备负荷等独立分量，分别建立预测模型后加权求和，提高预测的可解释性。

3. 模型训练与验证流程

模型构建需遵循“ 数据预处理-特征工程-模型训练-验证优化”的标准化流程

数据预处理：对原始监测数据进行去噪、缺失值插补、归一化处理，确保输入数据的质量。

特征工程：通过主成分分析（PCA）或互信息法筛选关键影响因素，降低输入维度并避免冗余信息干扰。

模型训练：采用交叉验证法划分训练集与测试集，通过损失函数优化（如均方误差最小化）确定模型参数。

验证优化：利用测试集评估模型精度（如均方根误差、平均绝对百分比误差），通过调整网络结构或超参数提升预测性能。

三、基于人工智能的智能调控策略

（一）强化学习在暖通调控中的应用逻辑

强化学习通过“ 状态-动作-奖励” 的闭环反馈机制，实现调控策略的自主优化。在暖通系统中：

状态空间：定义为当前时刻的负荷预测值、室内外环境参数、设备运行状态等信息的集合。

动作空间：包括空调机组的启停控制、冷冻水流量调节、新风量调整等执行指令。

奖励函数：综合能效指标（如能耗强度）、舒适度指标（如温度偏差）、设备寿命指标（如启停频率）等设计奖励机制，引导智能体选择最优动作。

（二）多目标协同调控策略

1. 能效与舒适度的平衡调控

通过设定舒适度约束条件（如室内温度维持在 18-26^∘C ），在约束范围内最小化能耗。例如，当预测负荷较低时，允许温度在舒适区间内适当波动，减少设备运行时间；负荷高峰时段优先保障舒适度，通过优化设备组合提升运行效率。

2. 设备集群的协同调度

针对多台冷水机组、水泵、风机等设备组成的系统，利用智能算法实现设备启停台数与运行参数的优化组合。例如：

负荷分配优化：根据各设备的能效曲线，动态分配负荷至高效运行区间，避免单台设备过度运行。

顺序启停策略：结合设备累计运行时间，均衡各设备的工作负荷，延长整体使用寿命。

3. 需求侧响应调控

基于电价政策或能源供应状态，通过人工智能预测用户需求弹性，引导非关键负荷的错峰运行。例如，在电价低谷时段提前预冷或预热建筑空间，减少高峰时段的能耗需求，降低运行成本。

四、技术应用挑战与发展趋势

（一）当前面临的挑战

1.数据获取与质量问题：暖通系统的实时监测数据常存在传感器故障、通信延迟、格式不统一等问题，影响模型训练的准确性。

2.模型泛化能力不足：现有模型多针对特定建筑或气候条件训练，迁移至不同场景时预测精度下降，需提升模型的跨域适应性。

3.调控系统的实时性要求：暖通设备的调控响应存在滞后性，智能算法需在有限时间内完成状态感知、预测与决策，对计算效率提出更高要求。

4.人机协同机制不完善：智能调控系统需与运维人员形成有效协同，在异常工况下快速切换至人工干预模式，避免系统失控。

（二）未来发展方向

1.边缘计算与云计算结合：在建筑本地部署边缘计算节点处理实时数据，减少云端传输延迟，同时利用云计算资源进行模型更新与全局优化，提升调控实时性。

2.数字孪生技术应用：构建暖通系统的数字孪生体，通过虚拟仿真预测不同调控策略的效果，提前规避风险并优化控制参数，实现“ 先仿真、后执行” 的精准调控。

3.自适应学习算法开发：设计具有在线学习能力的智能体，根据实时运行数据动态调整模型参数与调控策略，适应建筑使用功能变更、设备性能衰减等长期变化。

4.多能互补的综合调控：将暖通系统与可再生能源（如太阳能、地热能）、储能系统结合，通过人工智能优化多能流协同运行，实现建筑能源的自给自足与低碳排放。

五、结语

基于人工智能的暖通系统动态负荷预测与智能调控，是建筑节能领域的重要创新方向。通过深度学习模型对复杂负荷影响因素的精准建模，结合强化学习实现调控策略的自主优化，可显著提升暖通系统的能效水平与室内环境品质。未来需进一步突破数据壁垒、提升模型泛化能力，推动边缘计算、数字孪生等技术与人工智能的深度融合，构建更智能、更高效、更绿色的建筑暖通系统，为实现“ 双碳” 目标提供有力支撑。

参考文献

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