本方向聚焦于利用大语言模型（LLM）与多智能体技术，实现能源系统的智能化交互与自动化运行。

基于 LLM 的能源仿真自动化： 提出基于大模型的 EnergyPlus 等能耗模拟工具自动生成方法，支持从设计图纸到能源仿真文件的端到端流程，大幅降低建模门槛。

自动化性能分析与报告生成： 构建分层多智能体框架（如 AutoBEE），通过自然语言指令驱动，实现从任务解析、参数调整到仿真执行的全自动闭环，快速生成能源与环境性能的结构化分析报告。

节能改造决策支持： 采用 LLM 驱动的规划师、研究员等多角色智能体系统，结合检索增强生成（RAG）技术，对非结构化能源数据进行深度挖掘，低成本生成可靠的节能改造方案与优化策略。

2. 能源系统故障诊断 (Energy System Fault Diagnosis)

建立多维度的能源设备健康管理体系，确保系统运行的可靠性与能效最优。

智能巡检机器人： 融合计算机视觉技术，通过分析设备红外热成像图像，识别过热、泄漏等潜在运行故障，实现非接触式状态评估。

多尺度能效诊断： 基于分项计量数据，建立“模型+规则”混合诊断算法，从逐周、逐天、逐时三个时间粒度精准定位能源使用异常。

基于物理参数的状态监测： 利用能效限值设定与性能指标拟合技术，对关键用能设备进行实时能效检测与故障预警。

3. 能源系统信息化技术 (Energy System Information Technology)

利用数字化技术打通能源系统的数据流与控制流，提升系统集成度与响应速度。

能源系统自动化设计： 基于 IFC 标准与数字化模型，实现空调及能源系统的设计参数自动提取、系统拓扑自动生成及自我优化迭代。

模型轻量化与自动分区： 针对 BIM 建筑模型进行轻量化处理，自动构建高精度能耗计算模型，并实现空调热分区的自动划分，为精细化能源模拟奠定基础。

典型负荷特征提取： 基于移动终端大数据，分析并提取不同类型场景下的典型人流年数据，为能源系统的容量配置与负荷预测提供精准的输入边界条件。

4. 利用大数据提高能耗管理 (Big Data for Energy Consumption Management)

通过数据驱动的方法，实现从粗放式管理向精细化、预测性管理的转变。

高精度负荷预测： 涵盖短期与中长期逐时负荷预测，深度融合气象数据、建筑特征及历史运行统计信息。利用深度学习、时空图神经网络及大模型技术，实现细粒度的能源需求预测。

精细化运维管理： 结合建筑实际运行数据与人员活动数据，打破数据孤岛，实现基于实时数据的能源系统精细化调度与管理，显著提升能源利用效率。