聚焦大型公共建筑尤其是体育场馆的智慧低碳运维问题,针对当前运维过程中存在的数据割裂、认知鸿沟与流程非标准化等痛点,提出了以大模型为核心的“AI as Hub”运维模式,并构建了数据标准化、认知标准化与流程标准化三位一体的“DCP”...聚焦大型公共建筑尤其是体育场馆的智慧低碳运维问题,针对当前运维过程中存在的数据割裂、认知鸿沟与流程非标准化等痛点,提出了以大模型为核心的“AI as Hub”运维模式,并构建了数据标准化、认知标准化与流程标准化三位一体的“DCP”架构。通过建立标准数据管理体系,实现从数据采集、建模、传输到开放的规范化;通过增强认知框架,将复杂物理实体逐级降维为大模型可理解的语义信息;并在流程层面形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环机制。以杭州奥体中心的实践为例,体系化介绍了所述方法的应用过程与措施层面的实现。结果显示,场馆年度节电约517万kW·h,运营期能耗费用降低18%,碳排放降低2634 tCO_(2),并实现碳资产开发与交易,形成经济与环境双重效益。展开更多
文摘聚焦大型公共建筑尤其是体育场馆的智慧低碳运维问题,针对当前运维过程中存在的数据割裂、认知鸿沟与流程非标准化等痛点,提出了以大模型为核心的“AI as Hub”运维模式,并构建了数据标准化、认知标准化与流程标准化三位一体的“DCP”架构。通过建立标准数据管理体系,实现从数据采集、建模、传输到开放的规范化;通过增强认知框架,将复杂物理实体逐级降维为大模型可理解的语义信息;并在流程层面形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环机制。以杭州奥体中心的实践为例,体系化介绍了所述方法的应用过程与措施层面的实现。结果显示,场馆年度节电约517万kW·h,运营期能耗费用降低18%,碳排放降低2634 tCO_(2),并实现碳资产开发与交易,形成经济与环境双重效益。
