基于Few-shot学习与DeepAR模型的能源-水资源协同优化：成本与碳排放双目标优化研究

本研究针对能源-水资源管理中的数据稀缺问题，创新性结合Few-shot learning（FSL）与DeepAR模型，构建多目标线性规划（MOLP）框架，通过GAN数据增强将8个场景扩展至800个，实现预测精度提升33%，显著降低碳排放与运营成本，为可持续资源管理提供AI驱动新范式。

　　

全球正面临能源短缺与水资源危机的双重挑战，建筑能耗占全球总量40%，而气候变化加剧了资源管理复杂性。传统深度学习方法依赖海量数据，但在能源-水资源领域，数据获取成本高且样本稀缺。荷兰作为典型案例，其多变的气候条件对可再生能源系统（如光伏、风电）和雨水收集系统提出更高要求。如何在小样本条件下实现精准预测与优化，成为横跨环境科学与人工智能的交叉难题。

针对这一挑战，研究人员开展了一项融合Few-shot learning（FSL）与深度概率预测模型DeepAR的创新研究。通过构建多目标线性规划（MOLP）模型，同步优化成本（Obj1）和碳排放（Obj2）双目标，并引入生成对抗网络（GAN）将原始8个气象场景数据增强至800组。实验证明，该方法在荷兰多变气候条件下，预测精度较传统模型提升33%，成功实现从"8场景"到"800场景"的泛化能力突破。

关键技术包括：1）基于ε约束法的多目标优化框架；2）高斯噪声注入（δ=1%-10%）的数据增强；3）Wasserstein GAN生成合成数据；4）DeepAR的概率性时间序列预测（采用LSTM网络参数化高斯似然函数）；5）ADF/K-S/Wilcoxon统计验证。

研究结果揭示：

1. 应用场景与数学模型
   构建的Net-Zero Energy Building（nZEB）系统整合光伏、风电、雨水回收等模块，数学建模显示灰色水回收可使水成本降低28%。

2. 数据增强与生成网络
   ADF检验证实所有场景数据平稳性（p<0.05），GAN生成数据与原始分布无显著差异（K-S检验p>0.01）。噪声增强使RMSE波动控制在7.4%以内。

3. DeepAR多变量预测
   在春季大风场景（S1）中，DeepAR对Obj1的预测R²
   达0.9684，显著优于线性回归（12.22%）和LSTM（8.57%）。CO₂
   预测误差降低49.99%，证明其处理非线性关系优势。

4. 场景与结果分析
   极端气候场景（如S5深冬冰冻）显示模型鲁棒性，尽管生物质锅炉导致碳排放波动，DeepAR仍保持RMSE 0.0857-0.8894，优于传统方法36.04%。

结论表明，FSL与DeepAR的协同应用突破了小样本限制，其创新性体现在：1）首次将FSL引入能源-水资源优化领域；2）通过GAN解决OR（运筹学）数据稀缺痛点；3）概率预测提升决策可靠性。该研究为《Journal of Environmental Management》提供了AI驱动可持续管理的范式转移，政策上建议推广AutoML（自动化机器学习）在混合能源系统的应用。讨论部分指出，未来需在模型泛化性（如适应热带气候）和循环经济策略（如专利分析的UV处理系统优化）方向深化研究。