零碳校园建设中的智慧能源系统：技术赋能与社会效益协同机制

摘要

在“双碳”战略目标驱动下，高校能源管理亟需向智能化、低碳化转型。本文提出一种融合物联网、数字孪生与人工智能技术的校园智慧能源管理系统，通过构建“感知-传输-决策-控制”全链路技术框架，实现能源数据的实时采集、动态分析与自主优化。系统采用微服务架构设计，支持电力监控、能耗分析、设备控制等12项核心功能，覆盖教学区、宿舍、实验室等多元场景。实际部署案例表明，该系统可降低校园综合能耗12%~18%，缩短故障响应时间至8分钟以内，并提升清洁能源利用率至35%。研究结果为高校能源数字化转型提供了可复制的技术路径与效益评估模型。

关键词：智慧能源管理；数字孪生；物联网；碳中和；微服务架构

1. 引言

1.1 研究背景

全球气候危机加剧与“双碳”目标推进，促使高校从能源消费端向管理端延伸改革。据统计，我国高校年耗电量占社会总用电量的1.2%，其中30%的能源消耗源于管理粗放与设备低效（教育部，2023）。《绿色低碳发展国民教育体系建设实施方案》明确要求，2025年前80%高校需完成智慧能源管理系统建设。

1.2 研究现状与挑战

现有研究多聚焦单一技术应用，如基于物联网的能耗监测（Wang et al., 2021）或基于机器学习的负荷预测（Zhang et al., 2022），但缺乏多技术协同与系统级优化。高校场景的特殊性体现在：

用能场景复杂：实验室精密设备、宿舍生活用电、公共区域空调等多类型负荷并存

管理需求多元：需兼顾安全管控、节能降耗与师生体验

技术整合困难：遗留系统兼容性差，数据标准不统一

1.3 研究贡献

本文创新点包括：

提出“数字孪生+边缘计算”混合架构，实现物理系统与虚拟模型的实时交互

设计基于强化学习的多目标优化算法，平衡能耗、舒适度与设备寿命

构建微服务化功能模块，支持系统灵活扩展与快速迭代

2. 系统架构设计

2.1 整体技术框架

系统采用分层模块化设计（图1），包含四大层级：

感知层：部署智能电表、环境传感器、视频监控等设备，实现毫秒级数据采集

网络层：5G+MEC（多接入边缘计算）混合组网，保障数据传输时延<50ms

平台层：

数字孪生引擎：构建三维校园能源模型，支持虚拟调试与故障预演

AI分析中心：集成LSTM预测、遗传算法优化等20种分析模型

应用层：开发WEB端管理平台与移动端运维APP，提供7×24小时服务

图1 系统分层架构示意图

2.2 核心子系统设计

2.2.1 数字孪生能源模型

物理建模：基于BIM数据重构校园建筑三维模型

数据映射：将传感器数据与虚拟模型动态绑定

仿真预测：支持负荷变化模拟与应急预案推演

2.2.2 智能优化控制模块

3. 关键技术实现

3.1 高并发数据处理技术

数据湖架构：采用Delta Lake存储原始数据，支持PB级数据实时查询

流式计算引擎：基于Apache Flink实现毫秒级数据处理，峰值吞吐量达10万条/秒

3.2 安全可信能源交易

区块链应用：

构建Hyperledger Fabric联盟链，记录能源生产/消费数据

智能合约自动执行光伏余电交易，减少中间环节损耗

3.3 自适应控制策略

场景识别：利用CNN网络分析监控视频，自动识别教室使用状态

动态调控：根据人员密度、室外温湿度调节空调运行模式

4. 应用案例与效益分析

4.1 典型应用场景

场景1：教学楼智能节电

技术实现：

红外传感器检测教室占用率

光照传感器联动窗帘与照明

DQN算法优化空调启停策略

效益：单栋教学楼年节电4.2万度，相当于减碳32吨

场景2：宿舍安全管控

技术实现：

电流波形分析识别违规电器

微信小程序实时推送告警信息

效益：电气火灾隐患发现率提升92%

4.2 综合效益评估（某211高校案例）

5. 结论与展望

本研究证明，智慧能源管理系统可通过技术创新实现高校能源管理的三重跃迁：

从粗放到精细：数据采集粒度从楼宇级细化至设备级

从被动到主动：AI预测使管理决策提前24-72小时

从单一到协同：多系统联动提升整体能效

审核编辑 黄宇