近日发表的一篇题为“Intelligent building design based on green and low-carbon concept（基于绿色低碳理念的智能建筑设计）”的研究论文，基于绿色低碳理念，对智能建筑的可再生能源系统、照明控制系统、电梯控制系统和空调控制系统进行了优化，结果表明智能楼宇能量优化系统通过多系统算法联动，较传统方案整体能效提升23%。该方法为智慧城市减排提供了可复用的技术范例。
以下是该论文的摘要与结论，更多详情请查看原文：https://energyinformatics.springeropen.com/articles/10.1186/s42162-025-00513-9
摘要
智能建筑将现代科技与建筑设计相融合，提升了功能性和用户体验。这些发展也通过先进技术系统的实施，促进了环境可持续性和节能减排的追求。在绿色低碳理念的引领下，智能建筑设计强调充分利用可再生能源，并运用先进的算法优化智能建筑的能源调度，实现绿色低碳、节能减排的目标。
因此，本研究基于绿色低碳理念，对智能建筑的可再生能源系统、照明控制系统、电梯控制系统和空调控制系统进行了优化。以上海某典型智能办公楼为例，实验结果表明，该楼的风光互补发电系统年发电量达609,380 kWh，满足了该楼60%的用电需求，标志着传统建筑能源供应方式的重大突破。照明系统采用智能分时照明双模式控制，能耗降低10.1%。电梯群控算法优化可实现月平均节电6100千瓦时。空调系统通过负荷预测模型，每月节能7238千瓦时。
结果表明，本研究建立的智能楼宇能量优化系统通过多系统算法联动，较传统方案整体能效提升23%。该方法为智慧城市减排提供了可复用的技术范例。
引言
在全球气候变化和资源日益稀缺的背景下，绿色低碳（GLC）已成为推动社会可持续发展的重要概念。作为能源消耗和碳排放的重要领域，建筑行业正面临前所未有的转型压力。智能建筑通过集成先进的信息技术、物联网技术、大数据分析和人工智能，实现对建筑内各种设备的精确控制和优化管理。在GLC概念的指导下，智能建筑更加注重高效能源利用和环境友好保护。智能建筑设计以可持续发展为目标，通过各种策略和创新应用，有效减少资源消耗和环境负担。
首先，在建筑设计阶段，智能建筑采用先进的建模和仿真技术，从规划初期就致力于最大限度地减少能源和资源消耗。其次，智能建筑理念提倡在材料选择和施工过程中采用可再生材料，推行低能耗的施工方法，严格控制施工过程中的环境排放，确保建筑的建设和运营对环境的影响最小化。在运营阶段，智能建筑通过实时监控和数据分析，不断优化能源效率，提升设备运行效率。
例如，智能建筑可以利用太阳能和风能等可再生能源进行供能，通过先进的算法优化能源调度，达到高效能源利用和节能减排（EC-ER）目标。核心系统如照明、电梯和空调等也通过智能控制和优化算法有效降低能源消耗，进一步推动GLC概念在实际运营中的实施和应用。
通过技术创新和全生命周期管理，智能建筑持续为节能减排、环境保护和社会发展做出积极贡献。未来，随着全球社会对可持续发展需求的增加，智能建筑将在建筑行业中继续发挥重要作用，为实现全球GLC目标贡献力量。
近年来，智能建筑的研究和应用取得了显著进展。在理论研究方面，学者们深入探讨了智能建筑系统集成、能源管理、环境控制等方面，提出了各种优化模型和算法。在实践应用方面，智能建筑项目在全球范围内不断涌现，涵盖了商业建筑、住宅社区和公共建筑等多个领域。这些项目通过采用先进的智能控制系统、节能设备和可再生能源利用技术，实现了建筑能源消耗的精细化管理，显著提高了能源效率。
研究表明，将GLC概念应用于建筑行业，特别是智能建筑，已成为未来建筑发展的重要趋势和必然选择。然而，现有的智能建筑设计在实现绿色低碳目标方面仍面临较大局限性。首先，大多数研究仅关注优化单一系统（如独立光伏或电梯算法），缺乏多能源协同和跨设备联动的综合策略，导致能源效率提升的碎片化。其次，现有的算法（如传统蚁群算法）在动态环境中缺乏适应性，难以应对复杂的天气变化或用户行为波动。此外，理论模型与实际运营数据之间的偏差尚未得到充分验证。第三，经济性和用户接受度方面的研究较为薄弱，例如高成本的可再生设备和智能控制系统的推广仍然有限。
本研究通过多系统集成优化（耦合太阳能、风能和地源热泵的互补调度）、动态自适应算法改进（集成深度强化学习的混合优化模型）以及全生命周期实证分析，系统地填补了这一研究空白。因此，本文为从理论到大规模应用的智能建筑低碳路径提供了可复制的方案。
本研究的主要任务是开发适用于不同智能建筑能源系统的可再生能源和节能能源，并基于GLC概念开展智能建筑节能改造（ESR）。
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讨论与结论
本研究基于GLC概念，设计了智能建筑可再生能源系统（RE）、低碳系统（LCS）、能源控制系统（ECS）和空调系统（ACS）的低碳节能改造（ESR）方案。以上海一座典型智能办公楼为例，进行了改造效果分析。在可再生能源系统改造前，该智能办公楼没有自发电设备，每年需要约1,000,000 kWh的电力供应。改造后，太阳能和风能将用于发电，年发电量为609,380 kWh，满足整个建筑60%的能源需求。这大大节省了电力消耗，实现了能源结构的多样化，并显著减少了对传统电网的依赖。
在低碳系统（LCS）改造前，手动控制方式消耗了大量电力。改造后，通过智能控制，LCS的能源消耗减少了10.1%。在粒子群优化（PSO）优化后，能源控制系统（ECS）和空调系统（ACS）的平均月能耗分别减少了6,100 kWh（约73,200 kWh/年）和7,238 kWh（约86,900 kWh/年）。综合计算表明，仅通过三种节能方式——可再生能源（RE）、ECS和ACS——就能节省超过769,000 kWh（占原始总能耗的76.9%），并直接减少约464吨碳排放（按0.604 kg/kWh计算）。这一结论定量地展示了低碳技术在提高建筑能源效率和减少碳排放方面的显著贡献。上述数据表明，研究方法能够直接减少智能建筑的能源消耗和碳排放，同时也能提高建筑智能化水平。
然而，研究模型中的假设并不能完全反映现实场景的复杂性和变化性，且其他建筑类型的可扩展性也有限。因此，未来的研究可以考虑以下几个方向：首先，向模型中加入更复杂和现实的因素，以提高模型的准确性和适用性；其次，需要开发更多通用的方法和框架，能够广泛应用于不同类型的建筑。未来的研究应进一步探索物联网、大数据和人工智能等新兴技术，以提高建筑自动化系统的智能化和自动化水平。
