2022-11-08
各学院（部）：
为更好开展新工科毕设项目，提升项目质量和水平，“建筑空调系统的智慧运行与调控”新工科毕业设计项目现面向全校毕业班学生进行招募。现将有关事项通知如下。
一、项目背景
项目提出从校园公共建筑用电需求出发，通过数据挖掘和深度学习的手段研究多种类型校园建筑的负荷特征参数与预测方法，提炼建筑用电的规律性，建立一套可推广应用的数字孪生校园建筑用电预测模型。基于该预测模型，进一步研发科学合理的运行控制策略，实现能源供应与建筑负荷两者之间的供需实时匹配，从而降低空调能耗成本和建筑运行费用，为构建绿色资源节约型、环境友好型校园提供科学有效的技术和管理指导。
二、选题方向与任务
本项目各研究内容相互协调，互相支撑，逐步开展，预计研究期限6个月。实地调研测试工作为后续模型构建提供信息基础，建筑用电预测模型为建立具有针对性的运行控制策略和定额方法提供技术支撑。本项目研究目的有如下三点：
①针对校园公共建筑的能耗现状，明确哪些变量是准确预测电耗所不可或缺的；基于有限的关键变量，如何合理地应用现有模型方法，发挥出更优的预测性能；
②准确合理地分析评价校园公共建筑的能源利用状况和水平，并通过策略模型等指导日常的能源管理工作，让能源供给响应用电需求，降低建筑的总体运行成本；
③形成精细化的全流程闭环控制策略，确定在各运行工况下的设备优化运行参数，使系统在建筑运行期间都保持在一个相对节能的运行状态。
对此，本项目的主要方向及任务如下：
1.用能信息采集方法：构建多维的系统状态感知模块，实现对当地气象数据、设备状态以及所服务建筑中人员活动等监测信息中关键参数的综合采集，识别建筑运行中的物联网关键参数，开发和完善基于集成学习、深度学习的特征提取方法，通过监测信息的采集获得用于校准的关键参数，研究可辨识校园建筑用能动态特性的多模态信息融合采集系统模型。
2.建筑电力负荷预测模型：通过概率化的定量描述方法突出建筑中人员行为在建筑负荷中所占权重，建立人员用能与建筑用能的关联性，采用基于历史数据的深度学习方法建模，获得公共建筑电力负荷随时间变化的特征，建立两部制的校园公共建筑用电需求预测模型。
3.需求响应调控策略模型：分别采用预测算法与群智能算法进行耦合，通过构建冷热电气各类能源转换系统与需求响应的调控策略的数学模型,并综合考虑系统效率，室内舒适及系统运行成本等方面的多目标，对能源转换设备出力和需求调节进行综合优化，得到校园公共建筑能源系统具体的运行方案，形成基于调控策略响应的建筑能源设备联动机制的构建。
4.建筑本体局部控制模型：研究不同场景的运行参数设定，分析强化学习方法用于部分负荷率下的高效工作点纠偏问题，生成基于强化学习的设备全局最优运行的策略算法，采用构建经验和数据双核驱动的节能纠偏技术路径，实现建筑空调系统的“冷热源-输配-空调末端”设备运行策略“出具-执行-优化”的全套流程，并通过数字孪生的联合仿真模型进行节电效果的验证。
三、指导教师及学生要求
本项目拟招募指导教师两名，背景范围为建筑、暖通专业；拟招募学生4名，学院（专业）范围为建筑、环境（建环）、数学（数据技术）、智算（人工智能）。
四、报名方式
联系人：刘魁星，联系方式：13752331984；
丁研，联系方式：13821601196；
截止时间：11月30日
建筑空调系统的智慧运行与调控
2022年11月5日