本文旨在探讨人工智能(ai)算法在暖通系统运行优化与能效提升中的应用路径与实践价值。文章 首先剖析了传统暖通系统运行中存在的核心痛点,继而系统梳理了适用于暖通领域的主流ai算法,包括机器学习 (ml)、深度学习(dl)及强化学习(rl)等,并详细阐述了其在负荷预测、设备控制、故障诊断与能效评估等 关键环节的具体应用模式。最后,文章讨论了当前技术落地所面临的挑战,并对未来的发展趋势进行了展望。研究表 明,ai算法能够有效挖掘暖通系统运行数据中的深层规律,实现从“被动响应”到“主动预测”的范式转变,为建筑 领域实现精细化、智能化、低碳化的能源管理提供了强有力的技术支撑。
陈 军 et al. (Wed,) studied this question.