一种基于多源数据融合的轻量级运行优化方法，用于恒流量空气源热泵供暖系统

《Energy》：A multi-source data fusion-based lightweight operational optimization method for constant-flow air-source heat pump heating systems

提出基于多源数据融合的轻量级空气源热泵（ASHP）运行优化方法，通过数据驱动模型构建建筑、末端及系统模型，融合仿真数据与实测数据增强模型可靠性，实现能耗降低28.5%且单次优化计算时间<1秒的轻量化部署。

　　
空气源热泵（ASHP）加热系统优化运营技术研究进展与突破

摘要解读：
本研究针对ASHP供暖系统在工程实践中面临的两大核心挑战展开：首先是如何实现与现场控制设备硬件资源相匹配的轻量化优化算法，其次是如何在数据稀缺条件下维持模型可靠性。通过构建多源数据融合框架，开发出兼具计算效率与模型精度的新型优化方法。实际部署验证表明，该方法较传统经验型控制策略实现28.5%的能耗降低，单次优化计算耗时不足1秒，同时建立的三级模型体系（建筑-末端-系统）展现出良好的预测精度。研究成果为工程领域提供可复用的技术路径，有效推动模型驱动优化方法从实验室走向实际应用。

1. 研究背景与问题分析
建筑供暖系统作为建筑能耗的主要构成部分，在北方地区尤为突出。统计数据显示，我国北方城市供暖面积已超过150亿平方米，占建筑领域总能耗的19.4%，二氧化碳排放占比达22.7%。在此背景下，ASHP凭借其清洁能源属性和高效制热特性，正逐步取代传统燃煤锅炉和电加热设备。然而实际应用中普遍存在两大问题：其一，现有优化方法存在"三高"特征（高计算复杂度、高数据依赖度、高实施门槛），难以适配现场控制设备的资源限制；其二，数据稀缺场景下模型可靠性不足，制约优化效果。以某办公建筑实测数据为例，传统经验控制策略导致室内温度设定值与实际值偏差达0.74℃，同时存在12%的无效能耗。

2. 现有技术路线对比分析
2.1 基于规则的优化方法
传统方法依赖人工经验构建控制规则，虽具有实施便捷的优点，但存在三大缺陷：规则库更新滞后于系统变化、多工况耦合时控制策略冲突、无法实现全局优化。实验表明，此类方法在极端工况下可能出现20%以上的控制失效。

2.2 强化学习方法
基于智能体与环境交互的学习机制，虽能自适应优化，但存在三大瓶颈：需要长期系统运行数据积累、策略探索阶段可能造成能源浪费、实时控制响应延迟。某试点项目显示，强化学习在初期策略探索阶段导致能耗峰值增加15%，且需专用计算平台支持。

2.3 物理模型驱动优化
采用EnergyPlus、Dymola等平台建立系统级物理模型，优势在于能实现全局优化。但存在明显局限：模型训练需数万小时仿真数据，计算耗时长达数分钟；现场部署需配备高性能计算单元，成本增加30%-50%。某地热泵系统实测表明，物理模型在数据缺失时预测误差可达18%。

3. 多源数据融合框架构建
3.1 数据融合机制创新
提出"仿真数据-历史运行数据-实时监测数据"三级融合架构：
- 仿真数据：通过TRNSYS平台构建建筑热特性仿真模型，覆盖不同气象条件（温度范围-15℃至15℃，湿度30%-90%）
- 历史数据：整合同区域3个典型建筑5年的运行数据（包含12种设备型号、8种控制策略）
- 实时数据：部署在ASHP控制终端的IoT传感器（采样频率10Hz，涵盖6类核心参数）

3.2 轻量化模型设计
采用XGBoost与LightGBM的混合架构，在保持模型精度的同时实现计算优化：
- 基于SHAP值分析建立特征重要性排序，将32个输入参数缩减至核心的9个（供水温度、室外温度、湿度、负荷变化率等）
- 动态剪枝技术使模型体积压缩至原规模的1/5
- 引入滑动窗口机制，模型更新周期缩短至72小时

4. 实施效果验证
4.1 系统性能对比
在典型北方供暖季（2023年11月-2024年3月）的实测数据显示：
- 室内温度稳定性提升：设定值达标率从82%提高至97%
- 能耗结构优化：设备运行时间减少28.5%，峰值负荷降低19.3%
- 环境效益：年碳排放量减少4.2吨，相当于新增300平方米林地面积

4.2 计算效率分析
现场控制终端配置工业级CPU（4核1.5GHz）和200MB内存，实测优化过程：
- 单次迭代计算耗时0.38秒（含数据融合）
- 优化周期由传统方法的4-6小时缩短至15分钟
- 内存占用稳定在50MB以下，满足边缘计算设备要求

5. 技术突破与行业影响
5.1 轻量化优化技术突破
- 开发"在线-离线"混合优化机制：离线阶段构建基础模型（训练时间约4小时），在线阶段仅进行参数微调（耗时0.5秒）
- 算法优化使计算复杂度从O(n3)降至O(n2)
- 部署成本降低至传统物理模型方案的1/10

5.2 数据稀缺条件应对策略
- 构建跨建筑数据关联网络，实现异构数据融合
- 开发动态权重分配算法，有效利用不同数据源
- 模型鲁棒性测试显示，在数据缺失30%时仍保持12.8%的节能效果

5.3 工程应用价值
- 形成"模型开发-策略优化-部署实施"标准化流程
- 建立可扩展的ASHP优化平台框架，支持多系统并行处理
- 为新建建筑提供85%的能耗优化方案复用率

6. 方法局限性及改进方向
6.1 当前应用限制
- 仅适用于定流量ASHP系统（占比约65%）
- 极端天气事件（如-20℃持续低温）下优化效果衰减约15%
- 数据融合需要至少3个月的历史数据积累

6.2 未来研究方向
- 开发多模态数据融合技术（集成气象、能源、建筑数据）
- 构建自适应模型更新机制（动态调整模型参数）
- 研究云边协同优化架构（云端大数据训练+边缘计算执行）

本研究通过技术创新有效破解了ASHP系统优化中的两大核心难题，为建筑供暖领域提供可量化的技术解决方案。其实践价值体现在：每年可为单台100kW ASHP系统节省1.2万度电，按我国北方供暖面积计算，推广后每年可减少标准煤消耗约300万吨，相当于降低碳排放量600万吨。该成果已通过中国建筑科学研究院的工程验证，并纳入《供暖系统能效优化技术导则》（2024版）推荐方案。