物理信息融合与在线学习驱动的建筑能源系统链式仿真方法

传统物理建模方法（如 TRNSYS/Modelica）虽能在动态仿真中覆盖全域工况，但建模与校准周期长、模型库不完备且跨工况泛化不足，已难以契合“高效机房+高密度传感”的新场景。为此，本文提出一套“从组件到系统”的物理信息增强型在线学习框架：以高分辨率运行数据驱动动态仿真元（emulator），通过“链式仿真元”在组件—回路—机房—建筑多层级显式构建物理耦合关系，并借助在线学习实现参数自适应整定。

庄超群，南京工业大学教授、博士生导师，入选国家青年人才项目、江苏青年科技人才“U35培育”对象。担任 Building Simulation 与 Energy Reviews 青年编委，主要研究方向为建筑围护结构性能优化、工业建筑节能与人工环境数智营造。主持国家自然科学基金、英国图灵博士后项目及剑桥大学零碳校园项目，参与国家自然科学基金重点专项、英国科研与创新署（UKRI）、香港研究资助局（RGC）等科研项目，并承担剑桥大学三一学院、香港李众胜堂、新科制药、欧化药业等工业与公共建筑的节能与零碳改造工程。曾获供热、通风与空调国际会议最佳论文奖、图灵学术促进奖等。