一、任务来源
山东省建筑与交通双碳创新创业共同体科技研发计划项目“ 建筑绿色高效供能一体化关键技术研究及应用”（项目编号：STGTT0101202303）
二、应用领域和技术原理
本项目属于暖通空调节能技术领域，在暖通空调系统能耗中冷源系统的能耗占比最大，其状态变化快，控制难度大，建立实时映射的数字孪生平台有助于实时评估运行状态并进行模型预测控制，根据优化目标制定最优的控制策略，以降低空调系统能耗。
本研究采用数字孪生技术应用于暖通空调系统，并将数字孪生和大数据及人工智能技术相结合用于对暖通空调节能系统进行研究，数字孪生系统中的孪生数据融合了物理感知数据和模型生成数据等多结构、多来源以及多种类的海量数据集，而大数据可以从数字孪生系统获取的海量数据集中提取有价值的数据用以分析和预测发生事件的过程和结果。
三、性能指标
主机负荷率：90%以上；
蒸发温度：7℃以上；
系统性能系数平均提高：7%以上
模型仿真次数：小于0.01s/次
四、与国内同类技术比较
1.国内已有暖通空调系统数字孪生技术的研究报道，但未见将数字孪生和大数据及人工智能技术相结合，构建暖通空调数字孪生平台，实现模型与实际物理系统进行信息交互的相关研究报道；本系统将数字孪生和大数据及人工智能技术相结合，构建暖通空调数字孪生平台，实现模型与实际物理系统信息交互。
2.国内已有基于Modelica语言的暖通空调系统建模与仿真技术的的研究报道，但未见基于Modelica语言建模，本系统将暖通空调冷源系统数字孪生模型建立和仿真求解解耦合，使得冷水机组、管网、冷却塔、水泵模型仿真时长缩短至1次0.01s左右。
五、成果创新性、先进性
1.技术融合创新
数字孪生技术能够构建暖通空调系统的虚拟模型，实时反映系统的运行状态。大数据技术能够收集和分析系统运行过程中产生的大量数据，挖掘数据间的关联性和规律。人工智能技术则能够基于这些数据，对系统进行智能控制和优化，实现按需供能。
2.系统集成创新
这三种技术的结合，打破了传统暖通空调节能系统的局限性，实现了从单一设备节能向系统化、智能化节能的转变。通过数字孪生模型，可以实现对系统整体运行状态的全面监控和预测，提高节能效果。同时，大数据和人工智能技术的加入，使得系统能够根据环境变化和用户需求进行自适应调整，进一步提升节能效率。
3.先进的智能化控制
基于大数据分析和人工智能技术，系统能够自动识别并预测用户的需求，实现按需供能，避免能源浪费。通过智能算法，系统可以动态调整空调系统的送风量和温度设定值，以适应室内外环境的变化，提高用户舒适度。
4.高效节能
数字孪生技术使得系统能够实时监测和预测设备的运行状态，及时发现并解决潜在问题，避免设备故障导致的能源浪费。通过大数据分析，系统可以挖掘出设备运行过程中的节能潜力，制定更加精准的节能策略。人工智能技术的加入，使得系统能够根据实时数据自动调整控制策略，实现高效节能。
5.可视化管理与优化
数字孪生模型为系统提供了直观的可视化界面，使得管理人员能够清晰地了解系统的运行状态和节能效果。通过可视化界面，管理人员可以实时监测系统的能耗数据、能效指标等信息，并根据数据进行优化调整。同时，系统还可以生成详细的节能报告和数据分析结果，为管理人员提供决策支持。
五、作用意义
1.作用
（1）实时监测与精准控制
数字孪生技术能够构建暖通空调系统的虚拟模型，实时反映系统的运行状态，并通过与实体系统的实时数据同步，实现对系统运行的精准监测。大数据技术能够收集和分析系统运行过程中产生的大量数据，挖掘数据间的关联性和规律，为精准控制提供数据支持。人工智能技术则能够基于这些数据，对系统进行智能控制，如动态调整空调系统的送风量和温度设定值，以适应室内外环境的变化，从而提高用户舒适度和节能效果。
1）故障预警与诊断：
通过数字孪生模型，系统能够实时监测设备的运行状态和参数变化，及时发现异常并进行预警。结合大数据分析和人工智能技术，系统可以进一步对故障进行诊断和预测，提前采取措施进行维护或修理，避免设备故障导致的能源浪费和安全隐患。
2）能效评估与优化：
系统能够持续监测暖通空调系统的能效指标，如COP（制冷系数）、EER（能效比）等，并通过可视化界面向用户展示节能效果。基于大数据分析和人工智能技术，系统可以进一步对能效进行评估和优化，提出改进建议，帮助用户实现更高的节能效果。
3）智能调度与资源优化：
通过数字孪生模型，系统可以实现对暖通空调系统的智能调度，根据实际需求和环境变化自动调整设备的运行模式和功率。这有助于优化资源配置，减少能源浪费，提高系统的整体能效。
2.意义
（1）推动绿色建筑发展
暖通空调节能系统是绿色建筑的重要组成部分。应用数字孪生、大数据及人工智能技术，可以显著提高系统的能效和智能化水平，推动绿色建筑的发展。
（2）促进节能减排
通过精准控制和智能调度，系统能够减少不必要的能源浪费，降低碳排放量，为环境保护做出贡献。
（3）提升用户体验
智能化控制系统能够根据用户需求和环境变化自动调整空调系统的运行参数，提高用户舒适度。同时，故障预警和诊断功能也能够减少设备故障对用户生活的影响。
（4）推动行业技术进步
数字孪生、大数据及人工智能技术的应用，为暖通空调行业带来了新的技术突破和发展方向。这有助于推动行业的技术进步和创新发展。
六、推广应用的范围、条件和前景
1.应用范围
（1）商业建筑：购物中心、办公楼、酒店等商业建筑，由于其面积大、设备复杂且能耗高，非常适合应用数字孪生、大数据及人工智能技术的暖通空调节能系统。这些系统能够实现对建筑内暖通空调的精准控制，优化能源使用，降低运营成本。
（2）公共建筑：学校、医院、图书馆等公共建筑，由于需要保证室内环境的舒适性和稳定性，同时又要考虑能耗问题，因此也是数字孪生暖通空调节能系统的理想应用场景。
（3）工业厂房：在工业厂房中，由于生产过程的特殊性，对室内温度和湿度的要求可能较高。应用数字孪生、大数据及人工智能技术的暖通空调节能系统，可以根据生产需求自动调节温度和湿度，提高生产效率并降低能耗。
（4）智能家居：随着智能家居的普及，数字孪生、大数据及人工智能技术也可以应用于家庭暖通空调系统中。通过智能控制，实现家居环境的舒适性和节能性的平衡。
2.应用条件
（1）技术支持：应用数字孪生、大数据及人工智能技术的暖通空调节能系统，需要具备一定的技术支持。包括数字孪生模型的构建、大数据处理和分析能力、人工智能算法的开发等。
（2）设备兼容性：现有的暖通空调设备需要与新系统进行兼容。这可能需要对现有设备进行升级或改造，以确保其能够与新系统无缝对接。
（3）数据获取与传输：系统需要能够实时获取暖通空调系统的运行数据，并将其传输到数字孪生模型中进行分析和优化。这可能需要安装传感器、数据采集器等设备，并确保数据传输的稳定性和安全性。
3.应用前景
随着人们对能源效率和环境保护意识的提高，数字孪生、大数据及人工智能技术在暖通空调节能系统中的应用将逐渐普及。预计未来几年，这一市场将保持快速增长。且随着技术的不断成熟数字孪生、大数据及人工智能技术将在暖通空调节能系统中发挥更大的作用。例如，通过更先进的算法和模型，实现对系统运行的更精准预测和控制；通过更智能的传感器和数据采集器，实现对系统状态的实时监测和故障预警。
七、存在的问题和改进意见
1.数据支撑真实性难保障：本系统缺乏底层数据的真实性和溯源性支撑，应更多增加对底层数采设备的关注，保证数据来源的真实可信。
2.预测模型需加大训练：本项目的预测模型仍旧缺乏大量数据做支撑以提高预测模型的精准度。

一、应用前景
1.数据中心节能：
数据中心作为高能耗场所，其制冷系统能耗占总能耗的40%左右。采用数字孪生、大数据及人工智能技术的暖通空调节能系统能够基于IT负载实时需求进行动态制冷输出，从而大幅提升数据中心制冷能效，实现节能降耗。
2.智慧供暖：
通过大数据、人工智能等技术对供热相关数据进行采集及分析，可以对热源、热网、末端的各个供热环节进行智能调控，作出科学判断后调节运行，从而实现能源充分利用。
建筑能效提升：
在建筑领域，应用这些技术的暖通空调节能系统可以优化设备运行策略，提高能源利用效率，降低能耗成本。
二、推广措施
1.推广应用的范围：
数据中心：作为高能耗场所，数据中心是推广暖通空调节能系统的重点对象。
2.商业建筑：商业建筑对室内环境舒适度和能效要求较高，适合应用这些技术的暖通空调节能系统。
3.公共设施：如医院、学校等公共设施，对室内环境质量和能效有较高要求，也是推广的重点对象。
推广应用的条件：
4.技术成熟度：需要确保技术的可靠性和稳定性，满足实际应用需求。
5.政策支持：政府应出台相关政策，鼓励和支持节能技术的应用和推广。
6.市场接受度：需要通过宣传和推广，提高市场对节能技术的认知度和接受度。
三、推广前景
随着人们对节能和环保意识的提高，以及政府对节能减排政策的推动，应用数字孪生、大数据及人工智能技术的暖通空调节能系统具有广阔的市场前景。
特别是在数据中心、商业建筑和公共设施等领域，这些技术的应用将有助于提高能源利用效率，降低能耗成本，实现可持续发展。
四、存在的问题
技术成本：虽然这些技术的应用具有显著的节能效果，但初期投资成本较高，可能限制了其推广速度。
技术成熟度：虽然技术不断发展，但在实际应用中仍存在一些技术瓶颈和不确定性，需要进一步研究和完善。
五、改进意见
降低技术成本：通过技术创新和规模化生产，降低相关设备和技术的成本，提高市场竞争力。
政策引导和支持：政府应出台相关政策，鼓励和支持节能技术的应用和推广，提供资金补贴和税收优惠等激励措施。