一、引言
（一）研究背景与意义
新疆地处欧亚大陆腹地，属典型温带大陆性气候，冬季漫长严寒，供暖期长达5—7个月。区域内气候差异显著，北疆严寒，南疆寒冷。此特殊气候对供暖系统提出更高要求，传统固定模式运行导致能耗高、舒适性差。气象因素作为供暖需求关键变量，其精准预测与有效利用是实现节能减排、精准供暖的核心。本研究聚焦气象数据在新疆公共机构供暖系统中的应用，旨在探索气象驱动的绿色低碳供暖新路径。
（二）研究内容
本研究聚焦新疆地区公共机构供暖领域，以实现绿色低碳发展为目标，通过深入分析气象因子对供暖需求的影响机制，提出智能化管理方案，旨在形成可复制、可推广的经验模式。
量化气象影响：精确评估温度、湿度、风速等气象因子对供暖负荷的具体影响。
动态预测模型：构建精准可靠的供暖负荷预测模型，提升供暖系统的响应速度与效率。
节能技术评估：评价多种节能降碳技术在本地的实际适用性，确保技术选择的科学性和有效性。
智能管理架构：设计集成化智能供热管理系统，实现从数据采集到决策支持的全流程智能化管理。
（三）研究方法
采用理论与实践相结合、定性与定量并重的综合研究方法。
文献研究：广泛开展国内外文献研究，深入分析气象因子与供暖需求关系、建筑节能技术及智能供暖系统应用，确保研究的理论前瞻性和国际视野。
案例分析：选取新疆典型公共建筑案例，剖析其供暖能耗现状、系统运行模式及节能措施，识别节能瓶颈与改进空间，为制定差异化策略提供支撑。
数据驱动：基于新疆气象与公共建筑供暖能耗数据，运用统计分析方法量化气象因子影响，确保数据质量，为模型构建奠定基础。
机器学习：采用多元线性回归、随机森林和LSTM网络等机器学习算法，构建基于气象因子的精准供暖需求预测模型，通过历史数据训练与验证，确保模型在复杂气象条件下的泛化能力。
系统设计：将供暖需求预测模型嵌入智能管理系统，集成多源数据融合、边缘计算与多目标优化算法，形成“AI+气象+供暖”智能化解决方案。
政策建议：根据新疆气候特点和公共建筑需求，从政策、技术和管理层面提出切实可行的绿色低碳供暖策略，推动可持续发展。
二、新疆公共机构供暖现状及问题分析
（一）供暖能耗与碳排放现状及特征
近年数据显示，新疆公共机构供暖能耗约为0.8亿吨标准煤，占全区建筑能耗的25%。其中集中供暖与分散供暖的比例分别为60%和40%。能源结构上，煤炭为主要热源（70%），其次是天然气（15%）和电力（10%）。碳排放方面，公共机构供暖产生的碳排放约为2000万吨，占建筑领域总排放的26%。
（二）存在的主要问题
气象响应滞后。约75%的供暖系统仍仅依赖室外温度调节，对湿度、风速等关键气象因子敏感性不足，导致系统响应滞后，用户舒适度降低。
气象数据整合缺失。近80%系统缺乏与气象预报系统的有效对接，依赖人工经验决策，未能实现供暖策略的提前优化，造成能源浪费。
区域适配性不足。现有供暖标准未充分考虑新疆复杂的气候多样性，约60%的公共建筑缺乏因地制宜的差异化供暖方案，导致区域间能耗不平衡。
极端天气应对薄弱。约70%的供暖系统缺乏针对寒潮、暴风雪等极端天气的应急预案和调节机制，系统韧性不足，难以保障稳定运行。
建筑适应性欠佳。约50%的建筑外墙保温性差、30%存在门窗漏风问题，建筑设计未能充分考虑气候特点，导致热损失严重。
用户节能意识不足。约40%的公共机构人员缺乏根据气象变化调整行为的意识，导致能源浪费。
三、气象因子的筛选及其对低碳供暖相关性分析
新疆气候呈现显著的季节性和地域性差异，北疆冬季严寒漫长，极端低温频发；南疆昼夜温差大，供暖需求地域异质性强。因此，供暖策略须精细化、因地制宜。本研究聚焦公共机构供暖需求，采用多元线性回归模型，量化温度、湿度、风速及太阳辐射强度等关键气象因子与供暖负荷的关联。模型拟合度高（R²=0.955），有效揭示了气象因子对供暖负荷的显著影响。公式为：
通过最小二乘法估计回归系数，并标准化自变量，确保各因子的可比性。
如上图所示，研究通过多元回归分析清晰揭示了温度、湿度、风速和太阳辐射等气象因素对供暖负荷的显著影响，形成以下洞察：
·温度（°C）：回归系数为-8.4838，表明温度升高显著降低供暖需求。
·湿度（%）：回归系数为-2.0395，显示湿度增加提升舒适度，减少供暖需求。
·风速（m/s）：回归系数为2.6665，表明风速增大加速热量散失，增加供暖需求。
·太阳辐射强度：回归系数为-0.8998，表明太阳辐射增强可直接降低供暖需求。
以上4个变量p值均低于0.05，证明其影响具有统计显著性。
四、基于气象因子解析的供暖需求预测模型构建
（一）模型建构目标
本研究旨在通过整合气象、建筑和能耗等多维数据，构建精准、动态、智能的供暖需求预测模型，以应对新疆公共机构供暖系统面临的挑战。模型将为低碳供暖策略的制定提供科学依据，推动供暖管理模式从“经验驱动”向“数智驱动”转型。
（二）数据采集与预处理
为确保供暖需求预测模型的高精度，将采集以下多源数据：
气象数据：获取温度、湿度、风速、太阳辐射等关键气象要素的逐时观测数据。
供暖能耗数据：收集典型公共机构建筑的逐日供暖能耗记录。
建筑特征数据：包括建筑面积、朝向、围护结构参数等。
用能行为数据：通过问卷调查和现场观测获取。
数据预处理包括以下步骤：
第一步：数据清洗。剔除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
第二步：数据标准化。统一数据量纲，消除对模型的影响。
第三步。特征工程。据数据分析构建新特征（如供暖度日数、冷负荷指标），提升模型预测精度。
（三）模型构建与验证
采用多元线性回归和随机森林两种方法构建供暖需求预测模型，并进行对比分析。
1.多元线性回归模型。基于相关性分析结果，选取日平均温度(T)、日平均相对湿度(H)、日平均风速(V)和日累计太阳辐射量(R)作为自变量，以日供暖能耗(E)为因变量，构建多元线性回归模型：
其中，E为日供暖能耗，T为日平均温度，H为日平均相对湿度，V为日平均风速，R为日累计太阳辐射量，
为回归系数，ϵ为随机误差项。
模型训练与验证步骤：
第一步：数据划分。将数据集按8：2比例划分为训练集和测试集。
第二步：模型训练。使用普通最小二乘法（OLS）估计回归系数。
第三步：模型验证。在测试集中计算决定系数（R²）和均方根误差（RMSE）等指标，评估模型预测能力。
模型拟合结果如下：
2.随机森林模型。鉴于气象因素对供暖需求的非线性影响，选用随机森林算法，以提升预测精度和稳健性。通过集成多棵决策树，并利用训练数据不同子集和特征子集，模型能有效捕捉复杂关系。构建过程如下：
随机抽样。应用Bootstrap技术从原始数据集中生成多个独立子集，各自训练决策树。
决策树构建。每棵决策树基于随机选取的特征子集确定最佳分裂点，从而增强模型多样性和对噪声的鲁棒性。
集成策略。所有决策树预测结果通过平均集成，提升预测稳定性和准确性，公式为：
与多元线性回归（MLR）模型对比，随机森林（RF）模型在供暖需求预测中表现出显著精度优势，特别在极端气象条件下，RF模型能够有效捕捉供暖需求与气象因子间复杂非线性关系，为精准制定智慧供热方案提供有力支持。
五、“AI+气象+供暖”集成化解决方案
（一）总体构思
在前期研究基础上，深入分析了气象因素与供暖需求的关系，并构建了热负荷预测模型。此节提出融合人工智能、气象学与供暖技术的智能化供热管理框架，旨在为我区公共机构提供高效节能的智慧供暖解决方案。
（二）分层式架构设计
“AI+气象+供暖”智能化供热管理系统由4个核心层次组成：
数据采集层：集成先进气象接口和能耗监测设备，实时采集环境关键参数，为供暖预测模型提供精准数据支撑。
数据处理层：执行数据清洗、存储与深度分析，保障数据质量，并通过热负荷预测模型精准预测未来供暖需求。
智能控制层：基于预测数据部署智能控制算法，自动调整最优供暖策略，实现系统节能高效运行。
用户交互层：开发管理界面和移动应用，实现管理员系统全面监控，并支持用户个性化设置，优化使用体验。
（三）多源数据融合技术应用
本研究利用多源数据融合技术，整合气象、能耗和室内环境数据，实现供暖需求的全面监控与精准预测。具体步骤如下：
数据预处理：进行数据清洗、标准化和归一化，去除异常值和缺失值，确保数据的高准确性和完整性。
数据集成：应用本体论的语义集成方法，构建统一的数据模型，实现多源异构数据的无缝整合。
数据分析：运用多元统计与机器学习算法，深入解析气象因子与供暖需求之间的关系，精确识别关键影响因素。
（四）基于深度学习的供暖需求预测实现路径
为突破传统预测模型局限性，本研究创新提出构建融合随机森林与LSTM的深度学习混合模型，旨在提升供暖需求预测的精度和稳健性。该设计充分利用LSTM强大的时间序列数据处理优势，实现对供暖需求长期变化的精准预测。关键步骤如下：
数据集构建：构建高质量、多维度的多年气象与供暖能耗时序数据集，为模型训练奠定坚实基础。
模型架构设计：精心设计包含输入层、LSTM层、全连接层和输出层的深度学习网络架构，并优化参数配置，充分利用LSTM特征提取能力。
数智模型训练：采用Adam优化器最小化均方误差损失函数，结合k折交叉验证，提升模型泛化能力，防止过拟合，确保模型预测稳健性。
模型评估：通过验证集，采用决定系数 (R²) 和均方根误差 (RMSE) 等指标，全面评估模型预测精度和泛化能力。
（五）多目标优化的供暖调控算法
为实现供暖系统能耗最小化、舒适度最大化和设备寿命延长的多重目标，本研究采用粒子群优化（PSO）算法，构建自适应多目标决策模型。该模型能动态调整以适应实时供暖需求和运行条件，通过迭代获得Pareto最优解集，并选取其中平衡性最佳的解，以确立高效持久的供暖调控策略。
（六）边缘计算架构
本研究提出在建筑端部署边缘计算节点，实现数据的就地实时处理与控制。边缘节点实时采集并深度分析多源异构数据，基于预设算法快速决策，可显著提升数据处理效率和系统应急响应能力。
六、新疆公共建筑绿色低碳供暖对策建议
本研究提出4项对策建议，旨在构建适应本地气候特点的绿色低碳供暖模式。
（一）提升供暖系统的气象敏感性，实现精准供暖
当前供暖系统多依赖单一温度参数，忽视了湿度、风速等气象因素，导致效率低下。为此，提出以下对策：
一是多因子联动控制：研发基于温度、湿度、风速和太阳辐射等多元气象因子的智能控制系统，提高精细调节能力，避免能源浪费，提升舒适度。
二是深化气象数据应用：加强气象部门与供暖管理部门合作，融合气象预测与供暖调度，优化供暖模式，提高能源利用效率。
三是差异化区域供暖方案：根据新疆各地气候差异，制定针对性供暖方案，避免“一刀切”，提高供暖效率，降低能耗。
四是增强极端天气应对能力：针对寒潮、暴风雪等极端天气，建立应急预案并定期演练，确保系统稳定运行，保障公共机构工作与生活的正常进行。
（二）加强建筑的气象适应性改造，降低供暖需求
部分建筑未充分考虑气候特征，导致能效低下。为减少供暖需求，建议：
一是推广节能建筑设计标准：严格执行节能建筑设计标准，优化布局与朝向，选用高效保温材料，降低能耗。
二是开展既有建筑节能改造：对高能耗建筑进行外墙保温和门窗密封改造，减少热损失。
（三）推广智能化供热管理系统，优化供暖效率
通过智能化管理系统精确控制供暖，具体措施包括：
一是构建智能化管理平台：开发集成气象数据、供暖需求预测与建筑信息的智能平台，实现全方位监控与优化管理。
二是应用多目标优化算法：利用粒子群优化算法等技术，综合考虑能耗、舒适度与设备寿命，动态优化运行参数。
三是部署边缘计算架构：在建筑端部署边缘计算节点，实现本地数据处理和实时控制，提升响应速度和应急能力。
（四）提升用户节能意识，倡导绿色生活方式
用户的节能行为对供暖效果至关重要，需通过多种方式提升其节能意识：
一是开展节能宣传教育：通过讲座、培训与宣传资料普及绿色低碳供暖知识，倡导节约能源、绿色生活。
二是建立有效的激励机制：实施阶梯价格机制，奖励节能效果显著的单位，激励公众参与。
三是提供个性化气象信息服务：结合气象数据提供实时天气信息，帮助用户根据气候变化合理调整室内环境，实现节能减排。
作者：朱建中、刘昊、孔娜、孔令军、张又丹、吴泽福、周培、朱亚江、张莉、余瑞睿、丁红艳
作者单位：新疆维吾尔自治区科学技术馆、自治区科学技术协会机关服务中心、自治区科技项目服务中心、自治区科普活动中心、新疆大学、新疆建设工程质量安全检测中心、新疆天山职业技术大学
本文获2024年研究成果鉴定一等奖
