摘要

在“雙碳”戰(zhàn)略目標驅(qū)動下，高校能源管理亟需向智能化、低碳化轉(zhuǎn)型。本文提出一種融合物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生與人工智能技術(shù)的校園智慧能源管理系統(tǒng)，通過構(gòu)建“感知-傳輸-決策-控制”全鏈路技術(shù)框架，實現(xiàn)能源數(shù)據(jù)的實時采集、動態(tài)分析與自主優(yōu)化。系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，支持電力監(jiān)控、能耗分析、設(shè)備控制等12項核心功能，覆蓋教學區(qū)、宿舍、實驗室等多元場景。實際部署案例表明，該系統(tǒng)可降低校園綜合能耗12%~18%，縮短故障響應(yīng)時間至8分鐘以內(nèi)，并提升清潔能源利用率至35%。研究結(jié)果為高校能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑與效益評估模型。

關(guān)鍵詞：智慧能源管理；數(shù)字孿生；物聯(lián)網(wǎng)；碳中和；微服務(wù)架構(gòu)

1. 引言

1.1 研究背景

全球氣候危機加劇與“雙碳”目標推進，促使高校從能源消費端向管理端延伸改革。據(jù)統(tǒng)計，我國高校年耗電量占社會總用電量的1.2%，其中30%的能源消耗源于管理粗放與設(shè)備低效（教育部，2023）。《綠色低碳發(fā)展國民教育體系建設(shè)實施方案》明確要求，2025年前80%高校需完成智慧能源管理系統(tǒng)建設(shè)。

1.2 研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

現(xiàn)有研究多聚焦單一技術(shù)應(yīng)用，如基于物聯(lián)網(wǎng)的能耗監(jiān)測（Wang et al., 2021）或基于機器學習的負荷預(yù)測（Zhang et al., 2022），但缺乏多技術(shù)協(xié)同與系統(tǒng)級優(yōu)化。高校場景的特殊性體現(xiàn)在：

用能場景復(fù)雜：實驗室精密設(shè)備、宿舍生活用電、公共區(qū)域空調(diào)等多類型負荷并存

管理需求多元：需兼顧安全管控、節(jié)能降耗與師生體驗

技術(shù)整合困難：遺留系統(tǒng)兼容性差，數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一

1.3 研究貢獻

本文創(chuàng)新點包括：

提出“數(shù)字孿生+邊緣計算”混合架構(gòu)，實現(xiàn)物理系統(tǒng)與虛擬模型的實時交互

設(shè)計基于強化學習的多目標優(yōu)化算法，平衡能耗、舒適度與設(shè)備壽命

構(gòu)建微服務(wù)化功能模塊，支持系統(tǒng)靈活擴展與快速迭代

2. 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

2.1 整體技術(shù)框架

系統(tǒng)采用分層模塊化設(shè)計（圖1），包含四大層級：

感知層：部署智能電表、環(huán)境傳感器、視頻監(jiān)控等設(shè)備，實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)采集

網(wǎng)絡(luò)層：5G+MEC（多接入邊緣計算）混合組網(wǎng)，保障數(shù)據(jù)傳輸時延<50ms

平臺層：

數(shù)字孿生引擎：構(gòu)建三維校園能源模型，支持虛擬調(diào)試與故障預(yù)演

AI分析中心：集成LSTM預(yù)測、遺傳算法優(yōu)化等20種分析模型

應(yīng)用層：開發(fā)WEB端管理平臺與移動端運維APP，提供7×24小時服務(wù)

圖1 系統(tǒng)分層架構(gòu)示意圖

2.2 核心子系統(tǒng)設(shè)計

2.2.1 數(shù)字孿生能源模型

物理建模：基于BIM數(shù)據(jù)重構(gòu)校園建筑三維模型

數(shù)據(jù)映射：將傳感器數(shù)據(jù)與虛擬模型動態(tài)綁定

仿真預(yù)測：支持負荷變化模擬與應(yīng)急預(yù)案推演

2.2.2 智能優(yōu)化控制模塊

3. 關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)

3.1 高并發(fā)數(shù)據(jù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)湖架構(gòu)：采用Delta Lake存儲原始數(shù)據(jù)，支持PB級數(shù)據(jù)實時查詢

流式計算引擎：基于Apache Flink實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)處理，峰值吞吐量達10萬條/秒

3.2 安全可信能源交易

區(qū)塊鏈應(yīng)用：

構(gòu)建Hyperledger Fabric聯(lián)盟鏈，記錄能源生產(chǎn)/消費數(shù)據(jù)

智能合約自動執(zhí)行光伏余電交易，減少中間環(huán)節(jié)損耗

3.3 自適應(yīng)控制策略

場景識別：利用CNN網(wǎng)絡(luò)分析監(jiān)控視頻，自動識別教室使用狀態(tài)

動態(tài)調(diào)控：根據(jù)人員密度、室外溫濕度調(diào)節(jié)空調(diào)運行模式

4. 應(yīng)用案例與效益分析

4.1 典型應(yīng)用場景

場景1：教學樓智能節(jié)電

技術(shù)實現(xiàn)：

紅外傳感器檢測教室占用率

光照傳感器聯(lián)動窗簾與照明

DQN算法優(yōu)化空調(diào)啟停策略

效益：單棟教學樓年節(jié)電4.2萬度，相當于減碳32噸

場景2：宿舍安全管控

技術(shù)實現(xiàn)：

電流波形分析識別違規(guī)電器

微信小程序?qū)崟r推送告警信息

效益：電氣火災(zāi)隱患發(fā)現(xiàn)率提升92%

4.2 綜合效益評估（某211高校案例）

5. 結(jié)論與展望

本研究證明，智慧能源管理系統(tǒng)可通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)高校能源管理的三重躍遷：

從粗放到精細：數(shù)據(jù)采集粒度從樓宇級細化至設(shè)備級

從被動到主動：AI預(yù)測使管理決策提前24-72小時

從單一到協(xié)同：多系統(tǒng)聯(lián)動提升整體能效

審核編輯 黃宇