随着全球建筑能耗与碳排放持续攀升，我国办公建筑空调系统年耗电量增长率达 5%—8%，夏季高峰制冷需求激增导致电网供需失衡，传统制冷调度策略因忽视建筑热惯性与管网热延迟特性，难以实现供需精准匹配。当前需求响应策略多依赖经验数据与主观热舒适偏好，缺乏对建筑动态热特性的深度融合；多时间尺度调度框架亦未充分考虑热延迟影响，导致制冷供给与实际需求脱节，成为制约建筑能源高效利用的核心瓶颈。因此，亟需构建融合建筑热动态特性与多能互补调度逻辑的智能化优化体系，破解制冷系统供需错配难题，为建筑能源高效利用与电网削峰填谷提供技术支撑。

孙健副教授课题组针对办公建筑制冷系统优化的技术痛点，提出融合建筑热惯性的需求响应机制与含负荷延迟校正的多时间尺度优化调度策略。该研究突破传统调度局限，通过建立建筑虚拟蓄热模型量化热惯性影响，基于改进遗传算法实现电力市场价格信号与建筑热特性的动态协同，创新采用日间 1 小时步长前瞻调度与日内 30 分钟滚动优化的两阶段模式，结合高斯滤波与热延迟校正的负荷预测方法，实现制冷负荷的精准调控与设备协同运行。实验验证表明，该策略使办公建筑运行成本降低 28.02%，高峰负荷占比从 32.54% 降至 23.89%，同时将电网功率波动标准差从 105.56kW 降至 94.07kW，热舒适指数 TSENS 优化至 - 0.25，在削峰填谷、成本控制与舒适保障方面实现多目标共赢，为多能互补能源系统优化调度提供了全新技术路径。

▲建筑制冷系统多能流智能调度框架图

▲系统经济性分析图

2025年11月，该研究工作的成果以“Dynamic cooling optimization for office buildings: Integrating demand response and multi-time-scale scheduling” 为题在线发表在国际权威二区SCI期刊Journal of Building Engineering上，论文通讯作者是新能源电力系统全国重点实验室孙健副教授，新能源电力系统全国重点实验室是论文唯一通讯单位。

该研究工作得到国家自然科学基金重大项目（52090062）的资助，2025年获批国家科技计划雄安创新专项课题（2024XAGG0022）。

Reference： Sun, J., Sun, B., Gu, Z., Jia, L., Hu, Y., & Xue, J. (2026). Dynamic cooling optimization for office buildings: Integrating demand response and multi-time-scale scheduling. Journal of Building Engineering, Vol. 117, DOI: 10.1016/j.jobe.2025.114791

初审：李美琪

复审：张洪

终审：齐波