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为房子植入“节能大脑”

发布时间： 2026-02-10

“有数据却无价值，有监控却难节能”，这是建筑及园区管控领域普遍存在的难题。面对这一难题，山东省智慧建筑与建筑节能重点实验室教授李成栋团队锚定AI驱动的深度节能减碳技术，开启了一场为期三年的攻坚之旅。最终，他们成功研发出可实现全局自动寻优的节能分析引擎。这如同为冰冷建筑打造了主动节能的“智慧大脑”，节能率较常规系统提升15%—30%。

　　李成栋坦言，最终节能效果显著，但研发过程可谓“跌宕起伏”。

　　研发之初，整个团队就陷入了“模型与实景脱节”的困境。为获取第一手训练数据，盛夏的高温高湿空调机房成了团队成员的“主战场”。

　　团队成员彭伟说，机房内夏季温度常常超过35℃，湿度高达60%以上。队员们背着沉重的采集设备穿梭在管线之间，衣服被汗水浸透后紧贴皮肤，脸上、手上满是灰尘与油污。为捕捉不同时段、不同负荷下的设备运行数据，他们轮流值守，每小时记录一次参数，每天连续工作12小时以上，一周下来每人都瘦了好几斤。

　　在科研方法上，团队采用了“理论建模—现场验证—迭代优化”的方法。他们先通过可解释高精度建模技术构建基础模型，再结合现场采集的数据不断修正模型。然而，新的难题接踵而至：不同建筑结构差异大，商场、医院、写字楼等用能规律截然不同，单一模型无法适配所有场景。

　　为攻克难关，团队成员兵分多路，进驻十余个不同类型的建筑及园区，逐个采集数据、分析规律。在大型商场调研时，为摸清人流与用能的关联，团队成员们顶着嘈杂噪音，连续一周蹲守在楼层角落，手动统计人流密度，同步记录空调、灯光等设备的运行参数，最终梳理出九十余种差异化策略模块，为模型的优化提供了坚实的基础。

　　团队成员马昕回忆，最难忘的是模型首次试运行的日子。连续熬了三个通宵优化算法后，团队在一栋写字楼开启了测试。然而，结果却令人失望，节能效果远未达标，部分设备甚至出现了运行紊乱的情况。但大家没有气馁，而是连夜拆解数据、排查问题。经过深入分析，团队成员发现是忽略了用户行为对末端设备的影响。

　　在之后的一个月里，团队扎根写字楼，跟踪记录不同科室、不同时段的用户用能习惯。他们将行为数据融入模型，反复调试参数，经过无数次的尝试和改进，终于让节能率稳定在目标区间，空调能耗较之前下降22%。

　　如今，这项技术已在十余个建筑及园区推广应用，累计减少碳排放数千吨。

　　这场攻坚之旅，不仅带来了技术上的重大突破，更让团队成员收获了宝贵的成长。那些在高温机房里的坚守、故障面前的并肩作战、数据达标时的欢呼，都让团队成员深刻体会到：科研从不是实验室里的空想，而是扎根现场的脚踏实地，是直面坎坷的永不言弃，更是用技术为行业赋能、为绿色发展添力的担当。

（来源：科技日报 作者：王延斌）