[2024年资助成果] 基于数据驱动的建筑节能潜力评估-张达

基于数据驱动的建筑节能潜力评估

项目负责人

张达，清华大学核能与新能源技术研究院副教授

建筑是能源消费的主要领域，也是碳排放的重要来源，所造成的碳排放量接近全球能源相关碳排放的三分之一。我国大量既有建筑仍存在能效低下、人工管理粗放等问题，导致能源浪费现象问题严重。为推动建筑领域的节能降碳，亟需采用绿色节能技术和能效提升措施。相较于更换用能设备、改造围护结构等措施，以智能管控技术为核心实施改造升级，不仅可以在保障人体舒适度的前提下降低能耗，还能够增加用能灵活性，发挥数字技术和信息资源的价值。在这种模式中，节能潜力和效果的精准评估既是智能化升级改造的必要基础，也是推动节能项目实施和推广的重要环节。

在建筑节能的实践中，节能量测量方法的选择至关重要，直接影响到节能项目的决策过程和最终收益。目前普遍采用的节能量测量方法主要参考现有标准，包括回归法和相似日法。虽然这些方法在实践中应用较为广泛，但难以真实准确地反映整体节能效果，同时存在人为操纵的可能性。近期出现的数据驱动的模型具有研究成本低、准确度高等优点，虽然已有研究针对建筑整体开始测算，但尚缺乏对中央空调这一关键耗能系统的关注和实际数据的验证，实践和推广价值有待提高。基于上述分析，本研究计划以商场、写字楼、酒店、医院等典型建筑为研究对象，利用已部署智能控制系统的中央空调高频在线监测数据，结合机器学习算法建立通用性强、准确度高的节能潜力评估模型，为建筑行业的能效提升和低碳发展提供支撑。

研究方法与结果

本研究获取了全国不同地区21个中央空调节能改造案例的监测数据，构建基于监督学习的高精度能耗预测模型。在综合考虑方法复杂度和可行性的基础上，本研究提出了一种数据驱动的建筑节能潜力评估方法，同时对比数据驱动方法和以相似日比较法为代表的传统测量方法，分析并量化导致节能率结果存在差异的原因。研究进一步对传统方法提出具有可操作性的改进策略，比如相似日如何合理选取，通过案例分析验证改进效果，最后针对建筑部门在能源管理等方面的问题，探讨所提出方法的推广潜力并提出建议。

1 研究框架

图2 相似日法和数据驱动方法的示意图

本研究的结果主要包括以下三部分：

（1）研究对比分析了XGBoost、DNN等不同算法的能耗预测效果，结果表明过于简单或复杂的模型均难以准确捕捉变量之间的相互关系，需要考虑输入特征的类型和数据分布情况。在此基础上，研究结合既有模式的运行数据等信息，模拟全时段的既有模式运行策略，将其输入能耗预测模型从而输出得到基准能耗，进而计算节能量。从整体来看，每个案例不同时段的节能效果存在差异，当能耗水平逐渐增加至满负荷运行状态时，即使是智能管控，系统的节能空间有限。

（2）研究对比了基于数据驱动方法的预测节能率和实践获取的相似日节能率，两种方法的节能率展现出较为明显的不一致性，且存在相似日法高估改造效果的可能性，即较多案例的相似日节能率大于预测节能率。通过将两种节能率的差异值分解成相似性、代表性和预测误差三种原因产生的偏差，结果发现相似性是导致偏差的主要来源，这说明了相关人员可能在选择相似日时存在偏倚，例如夸大节能效果以增加收益。

（3）考虑到建筑节能改造在实际应用中的需求，研究进一步提出了相似日法的改进建议，包括针对运行时长和日类型的约束条件，旨在提高相似日之间的相似性，同时选择出更能代表整体能耗水平的天数。研究结果验证了改进策略有利于提高所选取时段的相似性和代表性，更为准确客观地评估节能效果。然而，针对单个案例而言，两种测算结果的差异值仍可能较大，尤其是选取的天数较少时。

图3 部分案例的基准能耗预测结果

4 相似日节能率与预测节能率的对比

图5. 改进后相似日节能率与预测节能率的对比

研究结论

既有建筑的节能改造是建筑部门绿色低碳发展的关键，如何科学、合理地实施既有建筑绿色升级，以及确定改造的优先级，成为提高改造效率和最大化节能收益的关键。因此，准确可靠的节能潜力评估尤为重要，这会直接关系到改造项目产生的经济效益和环境效益。

相较于传统方法，本研究提出的基于数据驱动的节能潜力评估能够更加客观准确地预测节能改造前后的能耗差异，识别出节能效果好的项目以及影响节能率的因素，未来可以将经验知识应用于后续实践中，同时与项目实施和政策制定等环节相结合，促进节能服务行业的发展。此外，考虑到实践中相似日法等方法因其简单易行仍有实践价值，针对其存在的难以保障环境因素完全一致、易受人为操作干扰等局限性，需要对相似日法的选取策略进行改进，制定相应的操作指南辅助节能量测算。最后，能耗监测系统的部署及其运行管理可以为节能改造提供数据支撑，需要提高节能管理信息化水平，并规范数据质量管理，保障数据的完整性和可靠性。

项目负责人简介

张达，清华大学能源环境经济研究所副教授、清华大学碳中和研究院气候治理与碳金融中心兼职研究员、清华三峡气候与低碳中心副主任。已主持包括海外高层次人才青年项目、国家面上项目、中德合作交流项目及国家自然科学基金专项项目。

联系方式：zhangda@mail.tsinghua.edu.cn

“房地产可持续发展”研究资助计划

本项计划由清华大学恒隆房地产研究中心于2023年初启动，该计划面向清华大学全体教师和研究人员征集，鼓励和支持我校围绕房地产行业的多元场景，开展创新性、跨学科交叉研究等。2024年度研究计划共资助了10项研究，相关成果发布会已于2025年1月10日在清华大学举行。2025年研究资助计划申报指南业已发布，感谢您的关注，期待您的申请与转发。

点击查看：2025年研究资助计划申报指南

声明：本文系转载自互联网，请读者仅作参考，并自行核实相关内容。若对该稿件内容有任何疑问或质疑，请立即与铁甲网联系，本网将迅速给您回应并做处理，再次感谢您的阅读与关注。