基于数据的智能建筑预测性维护框架：在暖通空调系统中整合数字孪生与机器学习技术

《Journal of Building Engineering》：A Data-Driven Predictive Maintenance Framework for Smart Buildings: Integrating Digital Twin and Machine Learning in HVAC Systems

智能建筑预测性维护决策支持系统研究：基于数字孪生与机器学习的HVAC系统优化框架，构建四层架构实现实时数据采集、高精度虚拟建模与动态决策，融合CNN/LSTM/SVM混合模型提升96.3%故障检测准确率，降低32.7%维护成本，延长45.3%设备运行周期，并通过边缘-云协同架构保障87ms实时响应，符合国际能效与碳减排标准。

　　

王若楠

中国黑龙江省哈尔滨市东北林业大学奥林学院

摘要

为了解决传统建筑运营模式的低效率和可持续性限制，本研究提出了一种针对商业综合体中暖通空调（HVAC）系统的智能预测性维护框架，该框架整合了数字孪生技术和机器学习。该系统基于四层架构构建，包括物理实体、虚拟模型、数据连接和服务应用。混合建模方法创建了高保真的数字孪生，而集成卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM）的集成学习策略用于故障诊断。通过具有明确校准的奖励函数的深度强化学习优化维护决策。全面的数据预处理和双重验证的标记协议确保了六类故障的训练质量。实证验证表明，故障检测准确率为96.3%，维护成本降低了32.7%，平均故障间隔时间延长了45.3%，年能耗从152.3千瓦时/平方米降至138.7千瓦时/平方米。边缘-云架构保持了87毫秒的延迟，支持实时响应。经济分析显示投资回收期为2.3年，同时实现的节能和二氧化碳减排符合ASHRAE、ISO 52120和温室气体协议标准。尽管该研究是在亚热带单栋建筑环境中验证的，但它提供了一个可移植的、数据驱动的框架，以提高智能建筑的运营效率、成本效益和环境性能，直接为建筑环境的碳中和目标做出贡献。

引言

随着全球城市化的持续加速和建筑智能化水平的提高，建筑运营和维护管理面临着前所未有的挑战和机遇。其中，作为大型商业综合体核心设施的暖通空调（HVAC）系统占总建筑能耗的40%到50%。不恰当的维护策略不仅会导致系统性能下降和能源浪费，还会严重影响室内环境质量和用户舒适度。传统的反应性维护和定期预防性维护模式已无法满足现代智能建筑对高效率、低成本和可持续运营的需求，迫切需要向更智能、更精确的预测性维护模式转型。这一转型对于提升建筑资产管理水平和实现碳中和目标具有战略意义。

数字孪生技术已成为建筑运营和维护管理的变革性范式，但其与相关技术的概念边界需要明确。数字孪生与建筑信息模型（BIM）的根本区别在于，BIM提供建筑构件的静态几何和语义表示，而数字孪生在整个生命周期内实现物理实体与其虚拟对应物之间的实时双向同步。与基于预定场景和定期更新的离线传统模拟方法不同，数字孪生通过物联网（IoT）传感器保持连续的数据流，实现动态模型更新和实时状态镜像。与仅依赖统计相关性而不具备物理解释能力的纯数据驱动方法相比，数字孪生结合了基于物理的约束和机器学习算法，确保了机械可解释性和自适应学习能力。这种混合特性使数字孪生技术特别适合于预测性维护应用，在这些应用中，理解系统行为和预测未来状态同样重要。

近年来，在数字孪生技术和机器学习算法在建筑预测性维护中的应用研究取得了显著进展。Haidar等人（2022年）开发了一种基于自动故障检测和诊断的空气处理单元数字孪生预测性维护框架。通过整合来自BIM、IoT传感器和设施管理系统的16个关键因素，并使用人工神经网络、支持向量机和决策树，他们实现了系统状态的精确预测。研究表明，决策树和支持向量机在预测准确性方面表现出色。Singh等人（2023年）构建了一种基于数字孪生的工业交流电机智能预测性维护系统，通过数据驱动建模和多物理场仿真的结合显著提高了故障预测准确性。Tian等人（2023年）提出了一种基于自动编码器的分类方法来预测HVAC系统的健康状态，利用深度学习技术有效识别系统退化模式。Edwin（2024年）系统研究了机器学习算法在HVAC预测性维护中的应用，强调了监督学习算法（特别是决策树、随机森林和支持向量机）在处理标记历史数据方面的优势。Sebastian（2024年）通过系统文献综述分析了数字孪生在建筑运营阶段提高能源效率中的应用，确定了五个主要应用领域：组件监控、异常检测、运营优化、预测性维护和替代场景模拟，为在现有建筑（尤其是缺乏数字信息的旧建筑）中实施数字孪生技术提供了重要参考。此外，Sghiri等人（2025年）通过文献综述分析了数字孪生在提高建筑能源效率方面的关键作用，特别强调了其在实时监控、预测建模和主动维护方面的技术优势。这些研究为智能建筑预测性维护决策支持系统的开发奠定了坚实的理论和技术基础。

基于现有研究的不足和实际应用需求，本文提出了一种集成数字孪生技术和机器学习算法的智能建筑预测性维护决策支持系统研究框架。以大型商业综合体的HVAC系统为具体应用场景，构建了一个包含物理实体、虚拟模型、数据连接和服务应用的四层数字孪生系统。通过多源异构数据融合技术（整合BIM模型、IoT传感器、CMMS维护记录等信息源），并采用改进的深度学习算法和集成学习策略来实现故障模式识别、剩余使用寿命预测和维护策略优化，创新性地提出了一种基于强化学习的动态维护决策机制，该机制可以根据实时系统运行状态、历史维护效果和经济成本约束自适应调整维护策略。开发了一个可视化决策支持界面，为设施管理人员提供直观的运营指导。本研究的核心创新在于将数字孪生的高保真建模能力与机器学习的智能预测能力深度集成，实现了从反应性响应到主动预防的维护模式转变，为工程管理领域的智能转型提供了新的理论视角和实践路径。

章节片段

文献综述与理论基础

本章系统回顾了智能建筑预测性维护、数字孪生技术、机器学习算法和决策支持系统相关领域的研究进展，基于数字孪生和机器学习构建了一个智能建筑预测性维护决策支持系统研究框架（如图1所示）。该框架整合了四个核心研究维度：IoT数据收集、数字孪生建模、机器学习

系统整体架构设计

基于第2章建立的理论研究框架，本章将其转化为大型商业综合体HVAC系统的技术实施计划，构建了一个多层次、模块化的系统架构以实现预测性维护的智能管理（如图2所示）。系统架构采用边缘-云协作部署模式。边缘层负责实时数据收集和预处理，而云层

案例选择：大型商业综合体概述

本研究选择位于上海浦东新区的一个大型商业综合体作为实证研究对象。该建筑总面积为186,000平方米，包括三个主要功能区：购物中心、办公楼和酒店。其HVAC系统采用集中式冷却和加热设计方案，配备了4台离心式冷水机组（单台机组冷却能力为3,500千瓦）、6台空气处理单元和8台冷却塔以及配套的水泵

讨论

本研究基于数字孪生和机器学习构建的智能建筑预测性维护决策支持系统在实际应用中展示了显著的技术优势和经济效益。整个系统的准确率达到96.3%，维护成本降低了32.7%，设备平均故障间隔时间延长了45.3%。这些关键指标的改进验证了数字孪生技术深度整合的巨大潜力

结论与展望

本研究成功构建并验证了一个基于数字孪生和机器学习的智能建筑预测性维护决策支持系统。通过在大型商业综合体的HVAC系统中的实际应用，证明了该系统在提高设备运行和维护效率、降低维护成本和优化能源消耗方面的显著效果。研究的核心创新在于数字

未引用的参考文献

Edwin等人，2024年。

利益冲突

本研究不存在利益冲突。

数据可用性

本研究中的数据可向相应作者索取。

资助

本研究未获得任何外部资助。

利益冲突声明

本研究不存在利益冲突，因为本研究的所有部分均未提交发表或用于任何其他目的。