报告概述
本报告聚焦以地热为核心的综合能源系统，提出一套面向低碳园区的生成式设计方法。研究对象覆盖地热资源评估、建筑冷热电负荷预测、多能互补系统构型生成、全年逐时仿真优化以及设计成果自动输出等环节。报告构建了“资源—负荷—系统—控制”一体化的技术路线，融合专业模型库、多源数据库和生成式智能体，形成了从项目输入到方案比选的智能化设计闭环。报告的价值在于为工程设计人员提供一种自动化、智能化的设计工具，能够大幅提升设计效率、增加可行方案数量，并为投资决策提供多维度量化依据，推动地热综合能源系统设计从人工经验驱动转向模型驱动。
报告的核心结论
地热能是低碳园区综合能源系统的重要基础能源。
报告指出，地热能具有稳定、清洁、可连续供能等优势，适合作为低碳园区综合能源系统的基础能源。在“双碳”目标背景下，建筑与供热领域是减排主战场，地热利用与热泵等清洁供热技术迎来重大政策机遇。
生成式设计是低碳园区综合能源系统设计的必然发展方向。
传统设计模式在设计周期、方案数量、参数调整、设计与运行衔接等方面存在明显痛点，难以满足快速迭代与精细化决策需求。生成式设计通过自动化建模、参数联动和多目标优化，可将设计周期从数周缩短至数小时，并一次生成数十种可行方案，显著提升设计质量与决策科学性。
构建一体化生成式设计框架可实现多方案快速生成与科学比选。
报告提出了“资源—负荷—系统—控制”一体化框架，将地热能力评估、负荷预测、系统生成、仿真优化与标准校核串联起来。通过专业模型和智能体调用，能够自动组合地热、热泵、蓄能、光伏、储能等设备，快速形成多套可行方案，并基于能耗、费用、碳排放等指标进行比选，解决传统人工设计难以枚举组合的难题。
融合多种负荷预测算法可有效解决数据不足并提升预测精度。
报告对比了循环神经网络、随机森林、长短期记忆网络等多种算法，并通过补充输入变量及融合自回归移动平均模型，使预测误差小于10%。同时，采用迁移学习和云边协同架构，利用离线建筑模型预训练参数，可有效解决运行数据缺失问题，节省训练时间并提高约20%的预测精度。
地热—热泵系统应从静态配置升级为热电协同优化配置。
通过耦合分时电价、动态碳因子与动态仿真，采用最优化计算思想，可以实现地热—热泵系统与电网协同的配置优化。这种优化能够降低年运行费用和碳排放，提高综合能效，并增强电网友好性，使系统在运行策略上具备灵活调节能力。
报告回答的关键问题
为什么园区能源系统需要以地热为核心？
地热能稳定、清洁、可连续供能，能够为园区提供可靠的冷热源基础。同时，我国政策明确推动地热能规模化开发，建筑领域降碳需求迫切，地热作为可再生能源在综合能源系统中具有独特优势，适合作为低碳园区的重要基础能源。
什么是综合能源系统的生成式设计？
生成式设计是指从资源识别、负荷预测、系统生成、仿真优化到成果输出的一体化智能设计流程。它通过自动化建模与参数联动，在方案阶段快速生成大量可行方案，并实时更新能耗、费用、碳排放等结果，支持多目标优化与智能推荐，从而改变传统‘先画方案、后做校核’的模式。
传统设计模式有哪些痛点？
传统设计模式存在设计周期长（约2-3周）、方案数量少（通常1-3套）、参数调整慢、设计与运行脱节、知识难以沉淀等痛点。多专业协同低效，调整参数需重新建模计算，难以快速响应业主需求或政策变化，决策依据不足，制约了低碳园区综合能源系统的高效设计。
AI技术如何应用于建筑能源系统设计？
AI技术通过生成式智能体实现需求理解、模型调用、参数迭代和结果解释。智能体可以调用地热换热、负荷预测、多能耦合等专业模型，自动生成与比选方案，并输出报告和图纸。目前已有代表性AI平台开始支撑场地规划、能耗分析等前期设计，但面向综合能源系统的生成式设计仍属空白，本报告填补了这一方向。
如何解决建筑负荷数据不足的问题？
报告提出了两种方法：一是融合多种算法，并通过补充输入变量及融合自回归移动平均模型，使预测误差小于10%；二是采用迁移学习与云边协同架构，利用离线建筑模型预训练参数，对目标建筑进行在线预测。实验表明，迁移学习可节省训练时间并提高约20%的预测精度。
报告中的代表性数据
全国建筑与建筑业建造碳排放总量
2022年，报告显示，2022年全国建筑与建筑业建造碳排放总量达51.3亿吨CO2，占全国能源相关碳排放的48.3%，其中建筑运行碳排放为23.1亿吨CO2，说明建筑领域是减排主战场。
城市建筑群负荷预测数据库规模
截至报告发布，报告基于TRNSYS计算形成了覆盖5个气候区、34个典型城市、8类典型建筑（办公、酒店、居住、商业、宿舍、文化场馆、学校、医院）的全年8760小时冷热负荷数据库，共272个城市建筑群数据。
负荷预测模型误差
报告实验验证，通过融合循环神经网络、随机森林、长短期记忆网络等算法，并补充输入变量及融合自回归移动平均模型，负荷预测模型误差小于10%，可有效解决运行数据缺失问题。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 研究背景与政策环境：详细阐述“双碳”目标、能源转型趋势，以及建筑领域对清洁供热技术的需求，并引用《“十四五”可再生能源发展规划》等地热相关政策，说明地热能在低碳园区中的战略地位。
- 传统设计痛点分析：系统梳理传统设计在周期、方案数量、参数调整、运行衔接和知识复用方面的不足，并与生成式设计进行对比，明确技术升级方向。
- 总体技术路线：“资源—负荷—系统—控制”一体化生成式设计框架，包括项目输入、地热能力评估、负荷预测、系统生成、仿真优化、标准校核与成果输出六个环节，以及支撑该框架的七大数据库。
- 地埋管系统模型构建：从地勘报告到可计算模型的方法，包括单管换热算法、管群换热算法、长期热平衡计算，以及井数、井距、布置方式等设计支撑参数。
- 负荷预测与逐时仿真：介绍全国34城市8类建筑负荷数据库，对比RNN、RF、LSTM、ARMAX等算法，并展示迁移学习与云边协同在负荷预测中的应用，以及8760小时逐时仿真与多目标评价方法。
- 电网协同配置优化：基于GenOpt/MPC和TRNSYS的热电协同优化框架，耦合分时电价、碳因子与动态仿真，实现设备容量、地热承担比例和蓄能规模的优化，并给出多场景对比案例。
- 生成式设计智能体架构：展示智能体如何调用模型、实现参数迭代与结果解释，构建“可输入、可计算、可生成、可校核、可交付”的智能设计流程。
- 现有AI计算设计平台基础：介绍已建成的建筑负荷云计算、地埋管地源热泵计算、日前负荷预测、热电智能协同、多能源系统配置优化等平台功能，以及后续开发的地质参数导入、系统构型生成、成果自动输出等模块。
- 总结与展望：提出形成“一套专业模型库、一个方案生成器、一套优化工具链”的目标，实现从人工经验设计到模型驱动生成的转变，支撑低碳园区综合能源系统的快速设计与工程交付。
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