项目概要

本案例利用模型技术和机器学习方法，深度挖掘建筑能耗数据中的潜在规律，优化建筑的能源使用效率。项目提出基于强化学习的智能管控模型及控制算法方法、多能源协同优化方法和基于分布式量子算法的数据加密方法，解决了数据源、数据处理方法、智能决策与实施以及可持续能源整合问题和多能源端的统一协同调控的难题。

组织保障

通过数字化团队建设、关键岗位设置、组织流程优化等组织架构变革，以及数字化发展投入情况及动态改进机制、宣贯“数字驱动”思维、组织数字化培训、开展数字化推广活动、奖励和激励机制等保障公司数字化转型。

技术

本项目分别围绕智慧化建筑运维系统、智慧能源调度和协调优化机制以及高可信度和安全性的数据共享平台三个方面开展研究，引入人工智能最新研究成果，研发基于强化学习的建筑能耗大模型项目，以公司大楼为例进行数字化转型升级，对建筑设备系统控制策略进行了优化，实现了系统节能增效的目标。

项目成效

项目通过深入挖掘能源消耗和碳排放的模式和趋势，利用先进的节能优化智能算法，智能调节空调的温度设定点和风速，最大限度地降低能耗，同时保证室内舒适度。通过优化建筑能耗管理，公司大楼整体能耗降低20%-25%。