基于数字孪生(DT)技术的冷凝锅炉智能供暖系统优化研究：提升能效与实现碳中和的关键路径

本研究针对住宅供暖能效提升难题，开发了基于数字孪生(DT)技术的冷凝锅炉智能供暖系统，通过实时数据交互与模型优化，实现6.6%的锅炉效率提升。研究人员采用EnergyPlus建模与Python仿真，验证了低温供暖(65/40°C)和间歇供暖的节能潜力，为建筑领域碳中和目标提供了创新解决方案。

　　

在全球建筑能耗占比达40%、碳排放超30%的严峻形势下，提升供暖系统能效成为实现碳中和目标的关键突破口。传统冷凝锅炉虽可通过回收烟气潜热提高效率，但其性能高度依赖回水温度等实时工况参数，现有模型却难以动态反映系统真实状态。这种"数据孤岛"现象导致欧洲每年损失约15%的潜在节能空间，亟需创新技术打破僵局。

基辅某研究团队开创性地将数字孪生(DT)技术应用于幼儿园供暖系统改造，构建了包含边缘计算、云平台和应用层的三级架构。该系统以Raspberry Pi为硬件核心，通过Node-RED实现传感器数据与InfluxDB数据库的实时交互，结合EnergyPlus动态仿真和Python算法优化，首次实现了冷凝锅炉在真实工况下的能效精准调控。这项发表于《Smart Energy》的研究，为建筑能源管理提供了可复用的技术范式。

关键技术包括：1) 基于DesignBuilder建立建筑三维模型，通过EnergyPlus进行动态热负荷模拟；2) 采用MQTT协议实现边缘设备与云平台数据同步；3) 利用热损失系数(HLC=2.38 kW/K)量化建筑围护结构性能；4) 开发自适应算法计算最优供水/回水温度曲线。

【热性能分析】
通过典型气象年(TMY)数据模拟发现，目标建筑(基辅某幼儿园)在-15°C极端天气下最大热负荷达90.5 kW。验证显示EnergyPlus模型与实际能耗偏差仅3%，显著优于传统准稳态算法15%的误差范围，证实了动态仿真的可靠性。

【低温供暖优化】
当系统从传统85/65°C切换至65/40°C低温模式时，锅炉效率提升曲线呈现显著分化：在30%负荷工况下，效率从0.89跃升至0.95。全年数据分析表明，低温运行使季节能效比从0.90提升至0.96，天然气消耗减少15 MWh(6.6%)。

【间歇供暖策略】
设定日间21°C/夜间16°C的温控方案后，系统在非工作时间自动降低负荷。有趣的是，即便在-10°C低温环境，间歇运行仍使锅炉峰值效率达到0.97，季节能效提升1.5%，年节气量达34 MWh(13.9%)，印证了"精准控温"的倍增效应。

该研究突破了传统能源系统"重硬件轻数据"的局限，首次实现冷凝锅炉数字孪生系统的全链条验证。特别值得注意的是，6.6%的能效提升幅度已接近理论极限值(8%)的82.5%，这主要归功于DT技术对回水温度的毫米级调控。研究者提出的三级架构设计，为5G时代建筑物联网(IoT)部署提供了标准化模板。未来若将方案推广至乌克兰全部幼儿园，预计年减排CO₂可达4.2万吨，经济价值超200万美元。这些发现为《欧洲绿色新政》中"建筑能效翻新"目标提供了关键技术支撑。