基于可解释深度学习模型的建筑能效分类与绿色改造策略研究

本研究针对建筑能效评估与改造策略优化问题，提出一种融合深度神经网络与SHAP可解释性分析的人工智能模型。该模型利用意大利伦巴第地区EPC数据集，通过SMOTE平衡技术和L2正则化训练，实现了99.98%的能效分类准确率，并为D-G类建筑提供个性化改造建议，对推动欧盟可持续建筑发展具有重要实践意义。

　　

在全球能源消耗结构中，建筑行业贡献了约40%的能源消费和36%的二氧化碳排放（欧盟数据），成为应对气候变化的关键领域。为加速低碳转型，欧盟自2021年起强制推行能源绩效证书（Energy Performance Certificate, EPC）数据库系统，旨在通过标准化评估推动建筑节能改造。然而，传统物理模拟方法存在计算成本高、可扩展性差等问题，而黑箱式人工智能模型虽在预测精度上有优势，却缺乏可解释性，难以被政策制定者和投资者信任。

在此背景下，Maria Anastasiadou等人于《Energy and Buildings》发表研究，提出了一种基于可解释深度学习（Explainable AI, XAI）的能效分类与改造推荐模型。该研究以意大利伦巴第地区EPC数据库为基础，通过对建筑能效特征的智能解析，不仅实现了近乎完美的分类准确率，更通过可解释技术揭示了影响能效的关键因素，为精准化改造提供了科学依据。

研究采用的核心技术方法包括：1）从CENED+2数据库获取2021年后伦巴第地区23,156条建筑记录，包含195项特征；2）应用合成少数类过采样技术（SMOTE）解决A4高效建筑与D-G低效建筑的比例失衡（原始数据93% vs 7%）；3）构建深度神经网络（DNN）模型，采用L2正则化、Dropout层和学习率调度策略；4）利用SHAP（Shapley Additive Explanations）进行特征重要性分析和反事实解释生成。

研究结果

5.1.1 Explainability with SHAP analysis

SHAP分析显示，非可再生能源消耗（EP_GL_NREN）、供暖需求（EP_H_ND）和能源性能指数（CI_EPNREN）是影响能效分类的最关键特征。机械通风系统、光伏发电使用率等系统特性也显著贡献于模型决策。

5.1.2 Suggested retrofitting measures

基于特征重要性分析，研究提出针对性改造措施：升级供暖系统、加强绝缘层、安装能量回收通风装置、推广光伏发电和LED照明系统。这些措施直接关联SHAP值最高的特征变量。

5.2.1 Case Study: A4-Classified Energy-Efficient building

以米兰1961年建的36户住宅为例，该建筑通过综合改造实现A4评级。其关键特征包括：极低的供暖需求、机械通风系统、最小化天然气消耗和高光伏使用率，与SHAP分析结果高度一致。

5.2.2 Comparative evaluation of AI-based retrofitting frameworks

与物理信息神经网络（PINNs）和城市建筑能源模型（UBEM）等方法相比，本研究模型在准确率（99.98%）和可解释性方面表现更优，且直接支持联合国可持续发展目标SDG7的实现。

结论与讨论

该研究成功开发了兼具高精度与高可解释性的深度学习模型，不仅实现了近乎完美的能效分类，更通过SHAP分析揭示了影响建筑能效的核心因素。研究发现，供暖系统效率、绝缘性能、通风技术和可再生能源应用是提升能效的关键抓手。相较于传统方法，该模型能提供个性化改造建议，如将燃气供暖替换为热泵、加装光伏系统等，显著提升了改造策略的针对性和经济性。

研究的创新性在于将XAI技术引入建筑能效领域，解决了AI模型的可信度问题。通过反事实解释技术，模型能够直观展示如何通过特定改造使低效建筑达到A4标准，为政策制定者和业主提供了 actionable 的决策支持。此外，采用SMOTE技术有效克服了数据不平衡问题，确保模型对少数类（高效建筑）的识别能力。

尽管模型在伦巴第地区表现出色，但作者指出其存在局限性：模型训练基于特定地区数据，在气候条件和建筑标准差异较大的地区可能需重新验证；将多类别EPC等级简化为二元分类可能丢失中间等级的细微差异；静态数据特征未能考虑 occupant behavior 等动态因素。未来研究可探索多目标优化框架，整合经济成本和实施可行性分析，进一步提升模型的实践价值。

该研究的推出标志着人工智能在建筑节能领域从预测工具向决策支持工具的重要转变，为全球碳中和目标提供了技术支撑，也为AI在可持续发展领域的应用树立了范本。