摘要

在“雙碳”戰略目標驅動下，高校能源管理亟需向智能化、低碳化轉型。本文提出一種融合物聯網、數字孿生與人工智能技術的校園智慧能源管理系統，通過構建“感知-傳輸-決策-控制”全鏈路技術框架，實現能源數據的實時采集、動態分析與自主優化。系統采用微服務架構設計，支持電力監控、能耗分析、設備控制等12項核心功能，覆蓋教學區、宿舍、實驗室等多元場景。實際部署案例表明，該系統可降低校園綜合能耗12%~18%，縮短故障響應時間至8分鐘以內，并提升清潔能源利用率至35%。研究結果為高校能源數字化轉型提供了可復制的技術路徑與效益評估模型。

關鍵詞：智慧能源管理；數字孿生；物聯網；碳中和；微服務架構

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。據統計，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備低效（教育部，2023）。《綠色低碳發展國民教育體系建設實施方案》明確要求，2025年前80%高校需完成智慧能源管理系統建設。

1.2 研究現狀與挑戰

現有研究多聚焦單一技術應用，如基于物聯網的能耗監測（Wang et al., 2021）或基于機器學習的負荷預測（Zhang et al., 2022），但缺乏多技術協同與系統級優化。高校場景的特殊性體現在：

用能場景復雜：實驗室精密設備、宿舍生活用電、公共區域空調等多類型負荷并存

管理需求多元：需兼顧安全管控、節能降耗與師生體驗

技術整合困難：遺留系統兼容性差，數據標準不統一

1.3 研究貢獻

本文創新點包括：

提出“數字孿生+邊緣計算”混合架構，實現物理系統與虛擬模型的實時交互

設計基于強化學習的多目標優化算法，平衡能耗、舒適度與設備壽命

構建微服務化功能模塊，支持系統靈活擴展與快速迭代

2. 系統架構設計

2.1 整體技術框架

系統采用分層模塊化設計（圖1），包含四大層級：

感知層：部署智能電表、環境傳感器、視頻監控等設備，實現毫秒級數據采集

網絡層：5G+MEC（多接入邊緣計算）混合組網，保障數據傳輸時延<50ms

平臺層：

數字孿生引擎：構建三維校園能源模型，支持虛擬調試與故障預演

AI分析中心：集成LSTM預測、遺傳算法優化等20種分析模型

應用層：開發WEB端管理平臺與移動端運維APP，提供7×24小時服務

圖1 系統分層架構示意圖

2.2 核心子系統設計

2.2.1 數字孿生能源模型

物理建模：基于BIM數據重構校園建筑三維模型

數據映射：將傳感器數據與虛擬模型動態綁定

仿真預測：支持負荷變化模擬與應急預案推演

2.2.2 智能優化控制模塊

3. 關鍵技術實現

3.1 高并發數據處理技術

數據湖架構：采用Delta Lake存儲原始數據，支持PB級數據實時查詢

流式計算引擎：基于Apache Flink實現毫秒級數據處理，峰值吞吐量達10萬條/秒

3.2 安全可信能源交易

區塊鏈應用：

構建Hyperledger Fabric聯盟鏈，記錄能源生產/消費數據

智能合約自動執行光伏余電交易，減少中間環節損耗

3.3 自適應控制策略

場景識別：利用CNN網絡分析監控視頻，自動識別教室使用狀態

動態調控：根據人員密度、室外溫濕度調節空調運行模式

4. 應用案例與效益分析

4.1 典型應用場景

場景1：教學樓智能節電

技術實現：

紅外傳感器檢測教室占用率

光照傳感器聯動窗簾與照明

DQN算法優化空調啟停策略

效益：單棟教學樓年節電4.2萬度，相當于減碳32噸

場景2：宿舍安全管控

技術實現：

電流波形分析識別違規電器

微信小程序實時推送告警信息

效益：電氣火災隱患發現率提升92%

4.2 綜合效益評估（某211高校案例）

5. 結論與展望

本研究證明，智慧能源管理系統可通過技術創新實現高校能源管理的三重躍遷：

從粗放到精細：數據采集粒度從樓宇級細化至設備級

從被動到主動：AI預測使管理決策提前24-72小時

從單一到協同：多系統聯動提升整體能效

審核編輯 黃宇