建筑能耗监测与优化系统

方案在世行建筑中建立“计量—建模—诊断—优化”的闭环：先把能耗按用途分开计量，再用数据建模建立能耗基线，通过基线对比识别异常与浪费点，最后结合峰谷电价与使用规律自动生成运行策略。

计量层：把总账拆成明细

多数建筑只有一个总电表，能耗数据是一笔总账，看不出哪一部分在波动、哪一部分有浪费。方案按空调、照明、动力、特殊用电四类分项计量，并把计量点细到楼层与主要设备。

分项计量解决了归因问题：总能耗上升时，能立即判断是空调负荷增加、照明时长延长，还是某台设备异常。没有这一层，所有节能讨论都只能停留在经验判断。

模型层：基线比绝对值更有意义

建筑的能耗高低，取决于用途、面积、气候、使用时段，直接与别的建筑比较意义有限。方案建立能耗基线模型：把历史能耗与气象参数、使用率、运行时段做回归，得到“在当前条件下，合理能耗应该是多少”。

有了基线，判断就从“这个月用了多少度”变成“这个月比应有值高多少”。这个差值才是可行动的信息——它指向具体的失控环节，而不是一个无法评价的绝对数字。

诊断层：异常识别

方案自动识别几类典型异常：能耗突增（设备故障或参数被改）、夜间基载偏高（该关的没关）、同类设备之间能耗差异过大（某台效率下降）、以及能耗与使用率脱节（无人时仍在全负荷运行）。

每类异常对应不同的处置路径：突增强调立即核查，基载偏高需要检查控制逻辑，设备差异需要安排检修。诊断的价值在于把“能耗偏高”这个笼统的印象，转化为具体的待办事项。

优化层：策略要能自动执行

结合峰谷电价与使用规律，方案自动生成空调启停、设定温度、预冷提前量等运行策略，并下发到控制系统执行。峰谷套利的逻辑很直接：在电价低谷时段预冷或蓄能，高峰时段降低用电负荷。

策略的执行方式决定了效果。人工按建议操作在实际运行中很难持续，方案把策略做成自动下发，同时保留人工干预接口，以应对极端天气、临时活动等特殊情形。

适用边界

适用于办公、商业、酒店、园区等有独立计量条件的建筑。方案的效果依赖计量数据的完整性与连续性——计量点缺失或数据中断时，基线模型无法建立，诊断也就失去依据。因此实施的第一步往往是补齐计量与通信，而不是直接上分析功能。

1. 分项计量　对空调、照明、动力等分项计量
2. 数据建模　建立能耗基线模型
3. 异常识别　自动识别能耗突增等异常
4. 策略优化　结合峰谷电价与 occupancy 自动调节
5. 报表输出　生成能耗分析报告