一种基于数字孪生的建筑能效动态仿真方法及系统

本发明涉及仿真优化和模拟技术领域，具体为一种基于数字孪生的建筑能效动态仿真方法及系统，通过神经符号方法设计建筑能效数字孪生模型，能根据实时数据和外部变化，利用强化学习进行交互仿真自主生成能效优化策略。为确保模型准确性，所有数据被赋予统一语义框架与知识关联，并利用机器学习算法实现模型的自动化同步更新和全维度自适应修正，包括状态变量、模型参数和结构信息的修正。还可以进行未来能耗预测，生成未来控制动作序列，事件驱动型MPC算法针对关键事件，生成高层级指令实现智能化控制，达到建筑能耗最低并满足各项约束条件的目标。该方法充分利用数据驱动与模型驱动的优势，提升了建筑能效管理的智能化水平。