周寅奥
报告题目
面向暖通工程多源信息融合的RAG建筑设备故障诊断助手构建与应用
报告摘要
建筑设备运行管理中存在故障规则复杂、历史事件分散、专家经验难以复用等问题，导致故障报警结果难以解释，运维处置效率受限。本报告围绕建筑设备故障检测与诊断场景，介绍一种基于大语言模型和检索增强生成技术的RAG智能诊断助手。该方法整合FDD规则库、历史事件库、领域知识库和专家经验卡片，通过混合检索、语义重排和结构化生成，实现对报警原因、规则逻辑、历史异常特征和排查建议的综合解释，并结合AHU故障诊断案例展示其在建筑运维辅助决策中的应用潜力。
个人简介
周寅奥，清华大学建筑学院建筑节能研究中心博士研究生，研究方向包括建筑能耗模拟、建筑能耗领域的AI应用、建筑能耗领域的大语言模型应用。围绕建筑运维与故障诊断场景，开展了基于大语言模型和检索增强生成技术的智能诊断助手研究，探索其在报警解释、故障原因分析和运维辅助决策中的应用。