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基于无人机红外与数字孪生的城市建筑能耗动态监测平台研发
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作者：周明、杨雪、高翔、李雪 摘要：为实现城市建筑能耗与性能的实时监测与动态优化，研发融合无人机红外与数字孪生技术的平台。通过无人机定期采集建筑外表面红外热数据（更新频率1次/月），作为数字孪生模型的输入；结合实时能耗监测数据（智能电表、空调控制器）与机器学习预测模型，在数字孪生平台上动态展示“红外热状态-能耗水平-性能变化”的关联关系（如红外温度异常→能耗突增预警）。以雄安新区100栋公共建筑为试点，结果表明平台可实现异常事件响应时间≤1小时，能耗预测误差≤8%，为城市级建筑的全周期性能管理提供了数字化工具。 |
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(2025-6-4)
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