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本项目创新性地构建了“移动机器人平台+红外热成像技术+深度学习算法”三位一体的智能运维体系，旨在解决传统冷站人工巡检效率低、隐蔽故障发现难及数据离散化等痛点。项目研发了具备自主路径规划与自动充电功能的智能巡检机器人，替代人工对冷站设备、管道及空调末端进行全天候高频次巡查；针对空调系统常见的保温层破损、脱落及漏水等导致能耗增加与舒适度下降的顽疾，提出了一种融合可见光与红外光谱的双流图像分割算法——利用R-CNN实现电机等关键设备的粗略定位，结合阈值分割与形态学操作完成红外图像的精细化提取，有效克服了单一CFD模拟计算耗时且可靠性差的缺陷。研究成果实现了从环境感知、数据采集到故障精准诊断的全流程自动化，不仅大幅提升了运维响应速度，更为冷站系统的能效优化与预防性维护提供了高可靠的数据支撑。



科研项目
简介：本项目创新性地构建了“移动机器人平台+红外热成像技术+深度学习算法”三位一体的智能运维体系，旨在解决传统冷站人工巡检效率低、隐蔽故障发现难及数据离散化等痛点。项目研发了具备自主路径规划与自动充电功能的智能巡检机器人，替代人工对冷站设备、管道及空调末端进行全天候高频次巡查；针对空调系统常见的保温层破损、脱落及漏水等导致能耗增加与舒适度下降的顽疾，提出了一种融合可见光与红外光谱的双流图像分割算法——...
简介：本项目基于迁移学习的技术框架，有效缓解了传统空调负荷领域白箱仿真模型难以操作，黑箱数据驱动模型数据稀缺的问题。通过对整栋建筑能耗和多联机分区负荷分别进行深度分析与模型设计，本框架能够结合白箱适用性强、黑箱精度高的优势，形成易用、鲁棒且准确的空调负荷预测模型
简介：针对高密度算力中心能源系统运行复杂、故障隐蔽及能效优化难的挑战，本方向构建“数据治理 - 故障诊断 - 自适应优化”全链条能源智能管控体系：物理定律与算法建立无模型数据清洗机制，夯实能源数据质量底座；进而融合信念网络与多源数据特征，构建覆盖冷水机组、水泵等核心设备故障知识库，实现设备性能劣化与传感器异常的精准诊断与自动修复辅助；通过工况离散化与关联规则挖掘技术，动态生成自适应节能策略，在无需复杂建模...
简介：针对大型暖通空调系统中支管流量计安装受限、维护成本高及数据缺失的工程痛点，本研究提出一种“数据驱动+机理标定”的支路流量软测量与冷量实时分解技术；该方法充分挖掘历史运行数据中主管压力、温度及阀门开度等多维参数特征，构建高鲁棒性的支路流量识别模型，并通过智能算法精准筛选单设备独立运行的稳态工况，建立适配不同设备类型的差异化流量预测子模型以消除耦合干扰；同时，引入能量守恒机理约束，利用高精度主管流量...
简介：本项目聚焦区域综合能源系统在极端气候下的韧性不足与优化设计难题，构建了“理论定义-AI建模-韧性优化-混合仿真”的全链条研究体系：首先确立了源、荷、网、储四维友好型标准与多层级可靠性评价指标，填补了多能协同评价的理论空白；进而创新提出基于大语言模型（LLM）的EnergyPlus自动生成框架与时空图神经网络房间级负荷预测方法，开发了AutoBEE多智能体系统实现建筑性能分析的自主无人化操作；针对台风、高温等极端场景，建...
简介：能耗报告自动化生成体系构建：研发了集成化的报告生成引擎，成功打通了数据处理、可视化分析与文本生成的闭环。系统能够自动提取关键能耗指标，生成包含30余种专业维度图表的深度分析视图，并基于规则与模板自动生成10余段专业性分析文本，最终输出格式规范、内容完整的可编辑报告，显著提升了能耗审计的效率与标准化水平。建筑负荷预测模型研发与评估：针对目标建筑的历史运行数据与气象特征，构建了定制化负荷预测模型。研究...
简介：本项目创新性地融合了建筑信息模型（BIM）技术与智能优化算法，针对地铁车站暖通空调（HVAC）系统设计中存在的流程割裂、人工依赖度高及能效考量滞后等痛点，构建了从“土建模型输入”到“全系统生成”再到“自动出图标注”的一站式自动化设计框架。研究通过深度解析仅含土建信息的初始BIM模型，利用规则引擎与拓扑分析算法自动推导负荷需求并规划最优风管水管路由，结合算法寻优策略在满足规范约束的前提下实现系统能耗最优化...
简介：概述：本项目巧妙的将机器学习方法与设计行业相结合，针对地铁站火灾报警系统设计和弱电专业环控柜设计的繁琐和重复工作量大的问题，提出地铁站火灾报警系统和环控柜原理图的自动设计框架，从建筑信息模型BIM中提资各专业设备信息，基于规则对设备进行布置，再利用遗传算法对连线结果进行寻优，并结合前后端交互将流程自动化。研究成果可以提升设计效率，并在一定程度上节约设备的工程使用量
简介：本项目针对轨道车辆空调系统结构、物理原理和数据采集现状，研究制定轨道车辆空调系统及其核心设备的性能特征指标及其计算方法，建立空调系统及关键部件典型故障模式的指标特征，实现空调系统及关键部件的故障诊断，进一步研究特征指标运行阶段的变化规律，建立性能劣化模型，实现典型故障模式的故障预警、健康评估。
简介：本项目针对客运站空调系统结构、物理原理和数据采集现状，研究制定客运站空调系统及其核心设备的性能特征指标及其计算方法，建立空调系统及关键部件典型故障模式的指标特征，实现空调系统及关键部件的典型故障诊断，进一步研究特征指标在运行阶段的变化规律，建立性能劣化模型，实现典型故障模式的故障预警、健康评估。
简介：1. 区域能源优化配置，利用新能源技术、重点研究多能互补方案，挖掘需求侧负荷变化趋势； 2. 提供综合资源优化规划方法，实现能源的最大化利用率； 3. 建筑负荷预测，基于建筑大数据，采用白箱模型和黑箱模型相结合的方法，针对建筑单体以及建筑群进行短期、中长期预测，为建筑能源的优化设计提供理论依据。
简介：结合制冷量、能效、市场份额、价格等因素，确定1个定频和3个变频空调产品（柜式或壁挂式）作为基准型号；研究基准型号的原材料及主要器件清单；基于原材料及主要器件清单，估算基准型号的材料成本及间接成本（人工、利润、税费等）；研究基准型号使用阶段能耗。
简介：结合制冷量、能效、市场份额、价格等因素，确定1个定频和3个变频空调产品（柜式或壁挂式）作为基准型号；研究基准型号的原材料及主要器件清单；基于原材料及主要器件清单，估算基准型号的材料成本及间接成本（人工、利润、税费等）；研究基准型号使用阶段能耗。
简介：研究具有数据采集、图像识别、烟雾感应、能效评判、故障诊断、定时巡视、报警反应、设备启停、电梯操控等功能的可移动机器人，做到对建筑内部设施信息“透彻的感知”，并发挥其人工智能决策能力，利用其可执行单元，部分或者全部替代运维人员的现场设施巡检工作，最终实现建筑设施管理领域的自动化、智能化、无人化管理。
简介：针对大型公共建筑的分项计量能耗数据，挖掘大量数据中所隐含的物理信息，从而发现全楼宇层面和用能系统层面中存在的能源浪费点，并自动给出指导性建议，在达到节能效果的同时，节省建筑运行管理所需要的人力物力。对于楼宇用能大项——中央空调系统，鉴于其复杂性，着重探讨其故障检测与诊断方法，用于检测和诊断中央空调系统及其主要设备的运行管理故障和机械元件故障。同时，针对大型公共建筑的分项计量能耗数据，充分挖掘其在进行节能量测量与验证时的作用，并对天气、人员、运行工况和使用情况等因素提出合理的修正方法。将分项计量数据和节能量审核相结合，最终给出一套适用于分项计量平台的节能量计算和审核方案。
简介：此项目与联合国旗下的可再生能源与能源效率组织（REEEP）合作，旨在改善中国农业高能耗、高污染现状，在农业中推广和应用更加节能和低碳的技术。在多个农业领域进行创新改造和研究，包括开发蓝莓温室大棚季节性太阳能蓄热系统、蘑菇房全热交换技术的应用、猪棚改造和设计等领域。
简介：节能改造的核心是节能效果。项目的主要研究目标是“一套社区节能项目整体效果的评估”的体系。开发和制定出一套可以在长宁区使用，并能推广到全国其他地方类似的节能效果评估办法。研究的方法不是针对某一栋建筑，而是针对管理一个大型改造计划时，如何评估节能减碳的办法。
简介：对该既有数据中心能效进行分析，找出节能潜力所在，并根据现实的制约条件，制定经济的节能改造计划，为业主减少能耗经济支出。
简介：现在城市中建筑的能源系统中越来越多的采用可再生能源代替部分传统，单一的能源系统形式无法满足建筑的负荷需求和环保需求。然而，多种能源系统在规划阶段往往是静态的研究，而在实际运行过程中究竟该如何控制所提出的策略还是很少的，这就是我们课题研究的关键。针对多能源系统的运行阶段，根据建筑的实时负荷，提出多能源系统的优化运行方案。最终的软件实现，将用于建筑的多能源系统中去，具有一定的理论价值和经济价值。
简介：（1）建筑能耗预测研究 根据中国气候特点和气候区划分确定典型城市，预测IPCC不同温室气体排放情景下各典型城市未来逐时气象参数；选择住宅、办公、宾馆和商场建筑四种建筑类型建立能耗标准模型；将各典型城市未来逐时气象参数代入各类建筑能耗标准模型，建立气候变化条件下能耗预测模型，模拟计算各类建筑能耗变化与建筑总能耗的变化，预测中国建筑能耗在气候变化条件下的未来变化趋势。 （2）低碳建筑技术的研究 低碳建筑技术碳排放计算方法和评价，初步建立低碳建筑技术碳排放量化评估体系。
简介：根据光伏电池的数学模型建立满足一定精度要求的仿真模型，并建立光伏实验台，通过进行一定的实验，以验证此光伏电池仿真模型的准确性。如果光伏电池仿真模型的准确度达不到相应要求，则改进光伏电池仿真模型直至其能满足以后工作的精度需求。采用不同类型的光伏电池进行实验，并更改仿真模型相应的参数输入，将实验数据与模拟数据进行对比，以验证仿真模型的通用性。建立光伏系统其他组件的仿真模型，如逆变器效率模型、MPPT模型，并用实验数据验证所建立模型的准确性。进行光伏系统故障诊断系统的建立，在实验用的光伏板上引入不同的故障，确定故障诊断系统是否能正常运行，能否达到需要的技术要求。
简介：评价遮阳设施性能优劣的常用手段是采用量化指标，例如遮阳系数（SC）、太阳辐射得热系数（SHGC）等，但是这些指标的测定是在规定工况下进行的，不能准确反映出遮阳设施在实际工程中的作用效果。另一个手段就是采用能耗模拟的方法，可以分析遮阳设施的逐时甚至更短间隔时间内对冷热负荷和采光的影响，但是这种方法十分繁琐，需要首先建立建筑模型并调试正确。基于上述两种手段的利弊，本项目的主要研究内容是基于EnergyPlus开发一个专门针对遮阳节能效果的计算引擎，该计算引擎涵盖了目前常用的各类活动、固定遮阳设施，不仅能够计算常规的SC、SHGC等性能指标，而且能非常便捷的计算出特定遮阳设施在实际工况中对空调能耗、照明能耗的影响。
简介：根据光伏系统不同故障的特征及实际情况，总结出了相应的光伏系统故障分类方法并进行了分析。然后，根据所建立的光伏系统故障分类，提出了一种基于能量分析的故障诊断算法，此方法所需计算参数较易获得，仅需辐照度、温度等环境参数与系统中相应的交、直流电压电流等电路参数即可进行故障判断。最后，利用Matlab平台实现了该故障诊断系统的建立，并实现了整个系统的软硬件系统设计与搭建。在长期实际运行的系统中引入本课题所建立的故障诊断系统，以在实际运行情况下验证其有效性。
简介：目前围绕中国的低碳规划来说存在较为普遍的问题：缺少应用于中国城市规划实践的低碳评估模型体系，使低碳规划多有定性描述，而缺乏定量分析。针对这个问题，本文开发一个综合的社区碳排放评估工具和模型。该模型可以快速计算各种规划、设计情境下社区碳排放，从而为低碳规划提供可能。研究总目标是结合中国社区的实际情况构建针对城市化实践的社区碳排放规划模型，研究范围包括建筑LCA碳排放、交通碳排放和绿地碳汇三个方面的内容。
简介：对上海崇明陈家镇某地块的风、光、声环境在原有的基础上提出优化建议，改善地块整体环境。运用计算流体力学软件对地块整体风场进行规划布局优化，优化布局后的风场能够保证更好的夏季散热和冬季保温。运用建筑信息模型对光环境和声环境进行模拟，得到声光环境现状并提出改进措施。最后探讨了规划布局对交通能耗的影响，提出了一系列优化方案。
简介：该项目旨在对被动式智能呼吸窗进行节能优化设计，并研究其在夏热冬冷地区的适用性，以上海地区典型年气象参数为依据，研究对于不同空腔间距、外层窗开度大小、窗户尺寸等对智能呼吸窗节能性及热工性能的影响，为适应夏热冬冷地区的智能呼吸窗设计提供一定的参考依据。
简介：对苏州建设银行总部大楼的数据中心进行热环境测试，指出了机房内现有的问题。针对问题这些问题，通过数值计算模拟确定机房改进方案和措施，并提出了一系列行之有效的建议，改善了数据中心的热环境。
简介：To identify the problems and opportunities in the design, construction and operation of mega-tall buildings, United Technology Research Center in China (UTRCC) has committed a research team in Tongji University to collect information through a series of interviews. The interviewees are various stakeholders participating in the design, construction and maintenance of a high-rise building, including developer, designer (architect, MEP engineer), facility manager, etc. For each type of stake holder
简介：本课题围绕分布式综合能源联合仿真技术开展相关研究，研究多能耦合组件简化建模技术，多能耦合组件的静态特性及模型构建方法，长时间常数组件动态特性识别与等 效储能建模，构建标准化模型库；研究多能系统多时态耦合机制及准稳态联合仿真技术及小步长能量平衡仿真技术。基于上述研究基础，分层仿真架构体系及面向不同仿真步长需求的一体化仿真技术，开发适用于示范项目的分布式综合能源仿真系统。完善分布式仿真系统中的多源储能模块，提升仿真精度。
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