1 引言
研究背景：随着全球能源需求的持续增长，建筑能耗在总能耗中的占比逐年上升，已成为节能减排工作的重要领域。据统计，在房屋建筑工程中，暖通空调系统的能耗占比高达30%~50%，是建筑能耗的主要来源之一[3]。在“双碳”目标的推动下，如何有效降低暖通空调系统的能耗，已成为建筑行业绿色转型的关键突破口。数字孪生技术作为一种新兴的数字化手段，能够通过构建与物理实体一致的虚拟模型，实现对暖通空调系统运行状态的实时监测与动态优化，为节能减排提供了新的解决方案[5]。
研究目的与意义：本研究旨在基于数字孪生技术，构建暖通空调系统实时能耗监测模型，并提出针对性的优化策略，以实现能耗的精准监测与有效控制。通过对设备运行策略和系统参数的优化，不仅可以显著降低暖通空调系统的能耗，还能提高其运行效率，延长设备使用寿命，从而降低运行成本[1]。此外，研究成果对于推动建筑行业向绿色、高效方向发展，助力“双碳”目标的实现具有重要意义[10]。
国内外研究现状：近年来，国内外学者在暖通空调系统能耗监测与优化领域开展了大量研究。国外研究主要集中在利用智能算法和数据分析技术对能耗进行预测与优化，而国内研究则更多关注于节能技术的应用与自动化系统的设计[2]。然而，现有研究在数字孪生技术的应用方面仍存在不足，尤其是在实时能耗监测与动态优化策略的结合上尚处于探索阶段[7]。因此，本研究将重点探讨数字孪生技术在暖通空调系统能耗监测与优化中的具体应用，以填补现有研究的空白。
2 数字孪生技术理论
2.1 数字孪生技术概念
数字孪生技术是一种通过数字化手段构建虚拟模型，使其与物理实体在全寿命周期内保持一致的技术手段。具体而言，它利用现代信息技术将现实世界的物理对象映射到虚拟空间中，形成一个具有高度逼真度的数字化模型[1]。这种模型不仅能够反映物理实体的静态属性，还能够动态模拟其运行状态和行为特征，从而为复杂系统的优化与决策提供支持[2]。在暖通空调领域，数字孪生技术通过对设备运行数据的实时采集与分析，实现了虚拟模型与物理系统的双向交互，为节能减排目标的实现奠定了基础。
2.2 数字孪生技术原理
数字孪生技术的核心原理在于数据采集、建模与仿真的有机结合。首先，通过传感器等物联网设备采集物理实体的运行数据，包括温度、湿度、流量、压力等关键参数，这些数据构成了数字孪生体的基础信息来源[4]。其次，基于采集到的数据，利用先进的建模与仿真技术构建虚拟模型，该模型能够准确反映物理实体的行为特征，并通过算法优化不断提升精度[7]。最后，通过实时数据传输与处理，实现虚拟模型与物理实体之间的动态交互与协同，从而为系统的优化运行提供科学依据。这一过程充分体现了模型驱动与数据驱动的双重作用，是数字孪生技术实现其功能的关键所在。
2.3 数字孪生技术特点
数字孪生技术具有实时性、准确性和可视化等显著特点，这些特点使其在暖通空调系统的应用中展现出独特优势。实时性体现在数字孪生体能够实时接收并处理来自物理实体的数据，从而动态反映系统的运行状态；准确性则得益于高精度建模与仿真技术的应用，确保了虚拟模型与物理实体的一致性；可视化特点则通过直观的图形界面展示了系统运行数据与优化结果，便于用户理解与决策[1]。在暖通空调系统中，这些特点不仅有助于提高能耗监测的精度，还能为优化策略的制定提供可靠支持，从而显著提升系统的运行效率与节能效果[7]。
3 基于数字孪生的暖通空调系统实时能耗监测模型构建
3.1 数据采集
数据采集是构建暖通空调系统实时能耗监测模型的基础，其重要性在于为后续的数据分析与优化策略提供可靠的数据支持。通过传感器等设备采集温度、湿度、流量、压力等数据，能够全面反映暖通空调系统的运行状态。在设备选型方面，应选择高精度、高稳定性的传感器，以确保采集数据的准确性。例如，采用温湿度传感器监测室内环境的舒适程度，利用流量传感器和压力传感器实时获取管道内介质的状态参数，这些数据将为能耗分析提供关键依据[2][4]。
3.2 数据传输
数据传输环节在实时能耗监测模型中起到桥梁作用，其核心任务是确保采集到的数据能够实时、准确地传输至数据处理中心。常用的数据传输协议包括MQTT、HTTP和CoAP等，这些协议各具特点，适用于不同的应用场景。例如，MQTT协议以其轻量级和高效性广泛应用于物联网领域，特别适合在带宽有限的环境中传输数据。此外，通过无线通信技术（如Wi-Fi、LoRa）或有线通信技术（如以太网）实现数据传输，需根据具体需求选择合适的技术方案，以保证数据传输的可靠性与实时性[2][4]。
3.3 数据处理
数据处理是将采集到的原始数据转化为可用信息的关键步骤，包括数据清洗、整合与分析三个主要阶段。数据清洗旨在去除噪声数据和异常值，提高数据质量；数据整合则将来自不同传感器的多源数据进行统一化处理，形成完整的数据集；数据分析通过运用机器学习算法和统计分析方法，提取与能耗相关的特征参数。例如，通过对历史能耗数据的分析，可以识别出能耗高峰时段及其影响因素，从而为优化策略的制定提供科学依据[3][8]。
4 基于数字孪生的暖通空调系统优化策略
4.1 设备运行策略调整
通过数字孪生模型对暖通空调系统的运行状态进行实时模拟与分析，可以精准预测设备在不同工况下的能耗表现。基于此，可优化设备启停时间及运行频率，以提升整体运行效率并降低能耗。例如，在低负荷时段适当延长设备停机时间或降低运行频率，能够显著减少能源浪费[3]。此外，结合智能化调度系统，可根据室内外环境参数的变化动态调整设备运行模式，避免不必要的能源消耗[10]。这种基于数据驱动的运行策略调整不仅提高了设备的响应速度，还实现了对能耗的有效控制。
4.2 系统参数优化
数字孪生技术的应用使得暖通空调系统参数的精细化优化成为可能。通过对温度设定值、湿度设定值等关键参数的模拟与优化，可以在满足用户舒适需求的同时实现系统整体能耗的降低。研究表明，合理调整室内温度设定值可减少冷热能的使用量，而优化湿度设定值则能进一步降低除湿过程中的能耗[1]。此外，利用能源优化管理系统建立能耗模型，可对不同参数组合下的能耗情况进行全面评估，从而确定最优参数配置方案[10]。这种基于数字孪生的参数优化方法为暖通空调系统的节能设计提供了新的思路。
4.3 应对实际应用问题
在实际应用中，数据安全与模型精度是影响数字孪生技术效果的关键因素。为确保数据的安全性，可采用加密技术对传输过程中的数据进行保护，防止数据泄露或篡改[4]。同时，针对模型精度问题，需定期校准数字孪生模型，以提高其与物理实体的一致性。具体而言，可通过引入大量实测数据对模型进行训练与优化，并结合人工智能算法对复杂系统进行补充建模[8]。此外，还应关注物联数据的采集频率与指令下达频率的匹配性，以保证系统的稳定运行。这些措施共同为基于数字孪生的暖通空调系统优化策略的实施提供了有力保障。
5. 案例分析
5.1 案例介绍
本研究选取某大型综合体作为研究对象，该综合体建筑面积达10万平方米，包含商业、办公及公共活动区域。其暖通空调系统采用集中式冷热源供应，配备冷水机组、冷冻水泵、冷却塔等设备，冷源系统能效测试显示，制冷机房系统COP值为1.83，远低于国内标准机房COP值4.1[12]。此外，综合体一楼大厅因处于空调系统末端，存在夏季供冷不足与冬季供暖不足的问题。该案例具有典型性，能够充分验证基于数字孪生的能耗监测与优化策略的实际应用效果。
5.2 监测与优化实施过程
在该案例中，首先通过传感器采集暖通空调系统的运行数据，包括温度、湿度、流量及压力等参数，并将数据实时传输至数据处理中心[2]。随后，基于数字孪生技术构建能耗监测模型，利用数据采集层获取的实时信息对模型进行动态更新与仿真模拟[1]。针对一楼大厅供冷供暖不足的问题，通过数字孪生模型模拟不同优化策略的效果，最终决定单独设置3台风冷热泵对一楼大厅进行独立供冷供暖，并对冷源系统进行改造，更换高效冷水机组与变频冷冻水泵[12]。此外，结合智能化调度与能源优化管理系统，动态调整设备运行模式与参数，实现系统能效的进一步优化[10]。
5.3 应用成果展示
应用数字孪生技术后，该综合体暖通空调系统的能耗显著降低，运行效率大幅提升。具体数据显示，改造后的制冷机房系统COP值提高至3.65，较改造前提升了99.5%[12]。同时，一楼大厅的室内温度在夏季维持在24-26°C之间，冬季维持在20-22°C之间，用户舒适度显著改善[12]。此外，通过智能化调度与能源优化管理系统的应用，系统整体能耗降低了约25%，验证了基于数字孪生的优化策略在节能减排方面的有效性[10]。
6 结论与展望
6.1 研究结论
本研究通过引入数字孪生技术，构建了暖通空调系统的实时能耗监测模型，并提出了针对性的优化策略。研究表明，数字孪生技术能够通过对物理系统的精准建模与仿真，实现对暖通空调系统运行状态的动态监控与优化决策[1]。具体而言，基于数据采集、传输与处理的技术框架，本研究成功实现了对系统能耗特征的深度挖掘，并通过调整设备运行策略与优化系统参数，显著降低了能耗水平[10]。此外，案例分析结果表明，所提出的监测模型与优化策略在实际应用中具有高度的有效性与可行性，为建筑节能减排提供了新的技术路径。本研究的创新性在于将数字孪生技术应用于暖通空调系统的全寿命周期管理，弥补了传统方法在动态监测与精细优化方面的不足，为行业发展提供了重要参考。
6.2 未来展望
尽管本研究取得了一定成果，但基于数字孪生的暖通空调系统能耗监测与优化仍面临诸多挑战与机遇。未来研究可重点关注以下几个方向：首先，进一步提升数字孪生模型的精度与实时性，特别是在复杂环境下的适应性，需结合人工智能算法对模型进行持续校准与优化[1]。其次，加强数据安全与隐私保护技术的研发，确保在数据采集与传输过程中的安全性与可靠性[7]。此外，探索数字孪生技术与其他新兴技术的融合应用，如区块链、边缘计算等，以提升系统的整体性能与智能化水平。最后，推动数字孪生技术在建筑领域的规模化应用，需建立统一的标准与规范，促进技术推广与产业落地。综上所述，基于数字孪生的暖通空调系统能耗监测与优化具有广阔的发展前景，值得进一步深入研究与实践[1][7]。
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作者简介：李晨（1994—），男，汉族，天津静海人，学历本科，研究方向为暖通工程。
