AI赋能绿色制冷：香港岭南大学研发DEMMFL模型，引领建筑冷负荷预测新时代

面对气候变化的严峻挑战，绿色制冷已成为全球建筑行业的当务之急。香港岭南大学研究团队历经多年潜心钻研，成功开发出DEMMFL模型，为建筑冷负荷预测提供了革命性的解决方案，开启了绿色制冷的新纪元。

背景：绿色制冷的迫切性

随着全球人口激增和城市化进程的加速，建筑能耗急剧攀升，其中制冷能耗尤为突出。传统制冷系统严重依赖化石燃料，加剧了温室气体排放，给环境带来了沉重的负担。

为了应对这一挑战，各国政府和国际组织纷纷出台政策法规，大力推广绿色制冷技术。绿色制冷旨在通过优化系统设计、提高能源效率、采用可再生能源等方式，大幅减少制冷过程中的碳排放。

DEMMFL模型：AI赋能绿色制冷

香港岭南大学研究团队开发的DEMMFL模型，是AI赋能绿色制冷领域的里程碑式成果。该模型融合了多元数据源和机器学习算法，包括：

• 历史天气数据： 模型利用历史天气数据，如温度、湿度、风速等，学习建筑物对气候条件的响应模式。
• 建筑物特征数据： 模型考虑建筑物的结构、朝向、保温性能等特征，了解其对冷负荷的影响。
• 能源消耗数据： 模型收集建筑物的能源消耗数据，包括电能和冷水消耗，从中提取冷负荷变化的规律。
• 深度学习算法： 模型采用深度学习算法，构建复杂的神经网络，自动学习数据中的非线性关系和模式。

通过融合这些数据源和算法，DEMMFL模型能够高度准确地预测建筑物的冷负荷，从而为绿色制冷提供了以下关键优势：

• 优化系统设计： 通过精确预测冷负荷，工程师可以优化制冷系统的尺寸和配置，避免不必要的能源浪费。
• 提高能源效率： 模型帮助建筑运营人员实时调整制冷系统的运行参数，以满足不断变化的冷负荷，从而大幅提高能源效率。
• 采用可再生能源： 准确的冷负荷预测使建筑物能够更有效地利用可再生能源，如太阳能和地热能，进一步减少碳排放。

应用与影响

DEMMFL模型已经在多个大型建筑项目中成功应用，包括香港理工大学、香港科学园等。其出色的预测性能和节能效果得到了广泛认可。

该模型的推广应用对绿色建筑和碳减排产生了深远的影响：

• 节能减碳： DEMMFL模型显著降低了建筑物的冷负荷，从而减少了制冷能耗和碳排放。
• 环境保护： 通过减少碳排放，该模型为应对气候变化做出了积极贡献，保护了环境和子孙后代的福祉。
• 经济效益： 模型带来的节能效果直接转化为经济效益，降低了建筑物的运营成本，提升了投资回报率。

结论

香港岭南大学研发的DEMMFL模型，是AI赋能绿色制冷领域的一项重大突破。该模型通过融合多元数据源和机器学习算法，实现了建筑冷负荷预测的精准性和高效性，为绿色建筑和碳减排提供了强有力的技术支持。

随着DEMMFL模型的广泛应用，绿色制冷将在全球建筑行业中扮演越来越重要的角色，引领建筑行业迈向可持续发展的未来。