引言

伴随碳中和的目标日益明确，建筑节能改造已然成为城市可持续发展不可或缺的重要议题。根据统计建筑的能耗却高达全球的40%以上，而其中却蕴藏了30%-50%的可利用的节能潜力。数字化孪生系统技术不断成熟之际，建筑节能改造也逐渐找到了切实的解决方案。数字化孪生通过创建物理建筑的虚拟镜像，实现能耗数据的实时监测、模拟分析和优化决策，显著提升了节能改造的精准性和效率。通过对建筑节能改造中数字化孪生系统的深入系统阐述为管理者提供了可落地的技术实践参考。

一、数字化孪生系统搭建

1. 系统架构设计

建筑节能的数字化孪生系统的深入构建，主要可分为以下几个层面的核心模块：

数据采集层‌：通过物联网传感器网络（如温湿度、光照、能耗监测设备）实时采集建筑运行数据，采样频率建议不低于15分钟/次，关键区域需部署高精度传感器

数字模型层‌：基于BIM（建筑信息模型）建立三维可视化模型，集成建筑几何结构、材料属性和设备参数，模型精度应达到LOD400标准（包含构件级详细信息）

仿真分析层‌：嵌入能耗模拟引擎（如EnergyPlus、DesignBuilder），支持多场景动态模拟，包括：

· 不同气候条件下的能耗预测

· 节能改造方案效果预演

· 设备运行策略优化测试

决策支持层‌：通过机器学习算法分析历史数据，生成节能优化建议，并支持改造方案的ROI（投资回报率）测算

2. 关键技术实施要点

数据整合与标准化‌是系统搭建的基础工作。需建立统一的数据中台，解决多源异构数据的融合问题，包括：

· 建筑图纸与BIM模型的坐标对齐

· 传感器数据的时间戳同步

· 不同厂商设备协议的标准化转换

采用对模型的精心校准手段，我们才能真正地保证了其所构建的数字孪生在准确性上的可靠性。依托于实际的能耗数据与模拟的结果对比，将采用参数的反演算法（如遗传算法、粒子群的优化等）不断地对模型的参数进行调整，使得模拟的误差控制在5%以内。

实时控制接口‌的开发直接影响系统应用价值。需建立与建筑自动化系统（BAS）的双向通信通道，实现：

· 空调、照明等设备的远程调控

· 节能策略的自动执行

· 异常能耗的实时报警

3. 典型应用场景

某商业综合体改造项目展示了数字化孪生的实际价值。通过部署该系统，实现了：

· 空调系统能耗降低22%（通过优化启停策略和冷冻水温度设定）

· 照明系统节能35%（基于人流量和自然光的动态调节）

· 整体节能改造投资回收期缩短至4.2年（原测算为5.8年）

总结

数字化孪生系统搭建，是传统节能技术向智能化升级的必然路径。基于对“感知-建模-优化-控制”的全面深入挖掘和把握，有效地提高节能改造科学性和可操作性等指标。但对于管理者来说，其投资的数字化孪生系统不仅能为建筑节能带来可量化的收益，更为其建筑全生命周期管理奠定了坚实的数据基础。在AI的算法和物联网的不断迭代发展背景下，数字化孪生者将在建筑的节能领域发挥着越来越核心作用，最终成为绿色建筑的“智能大脑”。

借助对实施的分阶段推进，我们可以先将能耗较大的系统（如暖通空调等）作为试点的切入点，通过对这些系统的逐步试点验证技术的可行性后，再逐步将其推广到全建筑的范围内。同时，需重视跨专业团队协作，整合建筑工程师、数据科学家和运营管理人员的专业知识，确保系统既符合技术规范，又满足实际管理需求。数字化孪生的深入应用同时，建筑节能改造也将从原来的经验驱动的阶段逐步转向数据的驱动，从而为碳中和的目标提供了坚实的技术支撑。