AI能源管理系统可大幅降低智能建筑能耗 | 论文分享

随着全球工业化的加速发展以及对碳中和目标的广泛追求，对可持续能源解决方案的需求日益迫切。近期发表的一篇题为《基于人工智能技术的能源管理系统设计与应用》的研究，介绍了一个具有突破性的人工智能驱动平台，旨在彻底变革智能建筑的能源监测与控制方式。

该系统由福州大学联合生物技术及信息技术领域的合作伙伴共同研发，融合了机器学习、云计算和传感器技术，构建出一个可扩展的系统架构，显著提升了运行效率和可持续性。

基于人工智能的能源管理系统解决了哪些问题？

该研究聚焦于传统建筑能源系统中长期存在的低效问题。这些系统通常依赖于人工监控、分散的控制机制以及被动维护策略，导致能耗居高不下、排放增加，且环境控制效果不稳定，特别是在暖通空调（HVAC）需求复杂的商业和机构类建筑中表现尤为明显。

该AI系统通过部署策略性传感器采集实时数据，并结合机器学习算法对能耗进行预测和异常检测，从而有效克服了上述弊端。研究采用决策树回归、支持向量回归（SVR）、k-近邻算法（KNN）和 XGBoost 回归模型，对中央空调系统关键指标——冷冻水能量表的回水温度进行建模与预测。系统实现了精确控制和预测性维护，有效降低了能源浪费。其中，SVR 模型表现最优，均方误差（MSE）仅为 0.09，显著优于其他模型。

当预测结果超出设定阈值时，系统将自动触发预警机制，从而增强了整体的安全性与响应能力。相关洞察通过使用 Pyecharts 库开发的可视化仪表盘进行展示，为建筑管理者提供直观、实时的运行控制界面和关键性能数据。

从数据采集到可视化，系统如何发挥作用？

系统架构依托于覆盖整个建筑的传感器网络，用于采集 HVAC 系统及其他关键设备的能耗数据。这些数据通过 API 接口或基于 CSV 的集成方式传输至云平台进行处理。后端系统基于 FastAdmin 搭建，采用 MySQL 数据库及 Apache 服务器，用于数据的存储、管理与机器学习分析。

系统支持动态数据更新，确保每当新传感器数据上传时，模型与可视化结果均能实时刷新。独特的时间戳机制可有效避免冗余数据上传，而自动告警功能则在能源指标偏离常态时及时提示操作人员。

可视化界面托管于可通过公网 IP 访问的云平台，提供实时图表、系统性能趋势和地理部署地图等功能，便于管理人员按区域监测冷冻水温差、压差及能耗模式。这种高精度的监测能力，为实施针对性优化与自适应控制策略提供了有力支持。

该研究的广泛意义与未来发展方向

该人工智能平台为制造、教育、医疗等高能耗行业提供了一个可定制、可扩展的智能能源管理解决方案。系统具备处理高频传感器数据、进行高精度预测分析和驱动实时决策的能力，为智能建筑的数字化转型树立了标杆。

尽管目前系统主要应用于冷冻水系统，但其架构具备良好的扩展性，可进一步应用于供暖、照明及可再生能源集成等其他能源管理场景。研究团队建议在不同类型建筑及多样气候条件下开展进一步测试，并整合更多数据源与更智能的传感器阵列，以提升预测精度并拓展应用场景。

值得注意的是，人工智能系统在部署过程中仍面临一定挑战，包括较高的初期投资成本、对网络安全的高要求，以及对专业人员的依赖以进行系统维护与数据解读。然而，该研究有力地验证了基于人工智能的智能能源管理不仅在技术层面可行，而且在经济效益方面也具有显著潜力。

以下为该论文的摘要与结论，更多详情请查阅原文：https://www.mdpi.com/2673-4591/91/1/16?_x_tr_sl=auto&_x_tr_tl=zh-CN&_x_tr_hl=zh-CN&_x_tr_pto=wapp

摘要

为应对日益严峻的能耗问题，促进节能减排，本研究旨在设计并应用基于人工智能 (AI) 技术的能源管理系统平台。该系统采用传感器技术和数据采集设备，实时监测建筑物内各类能耗，并通过机器学习算法高效处理和预测这些数据，并最终将结果可视化。该系统功能完善，完成了从数据采集到可视化、云平台构建，最终形成完整的能源管理平台。通过预测中央空调系统冷冻水能量表回水温度并比较其性能，将各种机器学习方法应用于能源管理。在各类回归算法中，决策树回归的均方误差 (MSE) 为 0.36，支持向量回归 (SVR) 的均方误差 (MSE) 为 0.09，K 最近邻 (KNN) 回归的均方误差 (MSE) 为 0.57，极端梯度提升 (XGBoost) 回归的均方误差 (MSE) 为 0.32。 SVR、XGBoost回归、决策树回归在各项指标上表现较好。

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结论

该研究开发并比较了用于预测能耗数据并自动生成和执行节能策略的人工智能算法。这些算法用于实时监测建筑物内各种类型的能耗，并高效地处理和预测数据，从而准确识别能源浪费并配置节能减排资源。目前，平台模型已完成构建。管理人员可以通过远程控制进行能源管理，确保了灵活性、高效性和便捷性，为能源管理提供了一种新的技术手段。

此外，该模型还支持实时数据传输，从而实时处理能源数据并构建高效的能源管理系统。利用这些算法，该模型可以准确地进行能耗预测和报警，并显示数据和结果，以便管理人员据此进行能源调控。由于能源使用情况的多样性，该模型目前仅适用于中央空调系统。因此，有必要在其他能源系统中测试该模型。此外，还需要更多数据来改进模型及其性能。该模型的功能需要在智能数据采集与分析、多样化能源管理等方面进行改进。该模型可以通过利用智能传感器和物联网设备进行实时监控，并迭代更新智能算法来改进。

资料来源：MDPI

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