摘要:在城市化进程趋缓的当下,中国存量建筑规模已超600亿平方米,其能耗占社会总能耗的40%以上,碳排放占比高达21.7%。这一庞大体量的“能源黑洞”,既是双碳目标的挑战,也是建筑行业转型升级的机遇。
在城市化进程趋缓的当下,中国存量建筑规模已超600亿平方米,其能耗占社会总能耗的40%以上,碳排放占比高达21.7%。这一庞大体量的“能源黑洞”,既是双碳目标的挑战,也是建筑行业转型升级的机遇。
随着政策、技术与市场的三重驱动,既有建筑节能改造与智慧运维管理正从“被动修补”迈向“主动进化”,开启一场以数据为血液、算法为神经的绿色革命。
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政策驱动:
从顶层设计到市场落地的逻辑重构
国家“十四五”规划明确要求,到2025年完成既有建筑节能改造面积3.5亿平方米以上,并配套财政补贴、税收优惠等激励措施。这一目标背后,是建筑行业从“规模扩张”向“品质运营”的范式转变。
而“十五五”规划(2026-2030年)的展望更强调技术创新与区域协同,例如推动建筑本体与城市能源网络的深度交互,构建“建筑-社区-城市”三级能源调控体系。
政策红利释放出明确信号:既有建筑改造不再是简单的设备替换,而是通过数字化、智能化手段实现全生命周期的能效跃迁。例如,住建部提出将建筑信息模型(BIM)与物联网(IoT)融合,构建“数字孪生运维平台”,实现能耗动态仿真与策略优化。
这种政策导向,正倒逼行业从“重建设”转向“重运营”,催生出千亿级智慧运维市场。
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技术革新:
数据、算法与硬件的三位一体
当前,既有建筑节能改造的核心技术突破集中在三大维度:
智能感知与数据融合通过毫米波传感器、非侵入式电流谐波分析设备,实时捕获建筑内能源流动的微观细节。BIM与IoT数据的深度融合,让建筑从静态模型进化为“会呼吸的生命体”,通过遍布的能耗监测点,实现能耗热点的动态追踪,为实现更精准、更有效的能耗控制夯实基础。
AI驱动的能效博弈机器学习算法正重塑建筑能源系统的决策逻辑。比如,强化学习在冷水机组群控中的应用,已经使冷站的COP值提升至6.8,打破了行业纪录;LSTM神经网络预测区域能耗趋势的误差率较传统模型降低30%。更前沿的是“碳电联动”技术,将碳配额约束嵌入用电策略,当建筑碳排放接近限额时,系统可以自动切换至低碳运行模式。
轻量化改造与梯次利用针对既有建筑改造的复杂性,轻量化技术成为破局关键。华为Ascend C芯片将边缘侧AI模型体积缩小90%,上海虹桥枢纽应用后数据处理时延降至0.8秒。而梯次利用的电动汽车退役电池储能系统,已经在深圳某大楼的改造中实际应用,取得了降低成本30%,生命周期碳排放减少60%的亮眼成绩。
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挑战与破局:
从技术孤岛到生态协同
尽管技术迭代迅猛,行业仍面临三重瓶颈:
数据壁垒与标准缺失: 建筑设备协议碎片化导致系统集成困难。煦联得自主研发的WARMLAND智慧能源管理平台,通过以区块链技术,已经实现多设备数据可信交互,但要实现全品类、跨品牌的完全兼容性,仍需继续研发投入和行业标准的支撑。
经济性临界点: 节能改造类的项目一般投资回收期很长,这为降碳工作的开展带来了不小的阻力。但若结合碳交易收益(如深圳碳市场均价80元/吨),一个投资回收期需8-10年的项目,可缩短至5年6。四成左右的收益增长将会极大的刺激节能改造市场的繁荣。
用户行为驯化: 既有建筑节能改造的终极目标,是让建筑空间的使用者从“能源消费者”转变为“能效共建者”。这一转变不仅依赖硬件升级,更需要通过技术手段重构人、空间、能源的三元关系。
技术不仅是驯化工具,更是搭建用户与建筑对话的桥梁。当每一度电的节约都能被量化感知,当每一次低碳选择都能获得即时反馈,建筑节能将超越技术范畴,升华为一场关乎公民责任与生态伦理的社会实验。
破局之道在于构建“技术-政策-市场”协同生态: 政府主导标准制定与碳定价机制,企业聚焦核心技术攻关,用户通过碳账户体系参与价值分配。欧盟正在推进的碳排放数据共享联盟(Carbon Data Alliance),或为中国提供参考范式。
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未来图景:
建筑作为城市能源网络的“活性细胞”
到2030年,既有建筑节能改造将催生三大变革:
能源民主化:通过区块链技术,建筑群可形成去中心化能源网络,实现绿电点对点交易。迪拜实验显示,单栋建筑年度碳配额通过智能合约自动交易,可为业主创造额外收益。
负碳运维闭环: 光伏幕墙与二氧化碳捕集材料结合,使建筑表皮年均吸收大量CO₂。AI和机器人的应用,带来维护碳排放的降低,建筑从“耗能体”进化为“负碳生命体”。
AI原生设计:从改造阶段即嵌入数字基因,生成最优能源拓扑结构。比如清华大学研发的钙钛矿智能窗,将每块玻璃变为可编程的“光伏-调光”单元,预示建筑表皮能源自治的未来。
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结语
既有建筑节能改造与智慧运维管理,本质上是一场关于“建筑觉醒”的技术叙事。当钢筋混凝土学会与数据共舞,当能耗曲线被算法驯服,建筑不再是被动的空间容器,而是主动参与城市代谢的智慧节点。
这场变革或许没有颠覆性技术的爆裂声响,却在每一度电力的精准流向、每一焦耳热量的辗转腾挪中,悄然重塑着人类与建筑的共生契约。未来的建筑,终将以“零碳运维”之姿,成为城市绿色转型的默默见证者与积极参与者。
参考资料:
潇沈文化. (2024年7月21日). AI技术助力减少碳排放:绿色未来的科技引擎. 搜狐. [在线文章].佚名. (2024年11月25日). 人工智能在碳排放与减排控制中的应用研究. 原创力文档. [技术报告].佚名. (2024年5月19日). 建筑全生命周期碳排放大数据AI监测管理标准. 原创力文档. [行业标准].杨邦会, 李航, 刘利. (2023年10月28日). 一种基于大数据多维度监测碳排放的方法和系统与流程. 技高网. [发明专利].汤爱国, 汤翔宇, 叶张帆. (2024年10月26日). 基于人工智能的碳减排监管方法技术. 技高网. [发明专利].二十二度半彩虹. (2024年6月21日). 绿色转型浪潮下:AI策略如何赋能碳中和目标实现?. 搜狐. [在线文章].佚名. (2023年9月30日). 一种利用AI实现碳排放量的监控方法及系统. 原创力文档. [技术文档].腾讯新闻. (2025年3月11日). 双剑合璧!“AI+遥感”如何弹指间让环境违法行为显形?. [在线报道].来源:煦联得