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由于气候变化及其后果，建筑综合能源系统的效率、灵活性和弹性受到运营环境不可预测变化的挑战。另一方面，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的快速发展使建筑具备了学习能力。许多研究致力于针对建筑生命周期特定阶段的特定机器学习应用。这些评论通常采用特定的技术视角，而没有在整个系统层面上整合智能技术的愿景。特别是，缺乏关于自主人工智能代理和训练环境在复杂且突然变化的运营环境中促进学习过程的作用的讨论。这篇评论文章从系统级的角度讨论了建筑物的学习能力，并概述了为建筑能源管理做出独立决策的自主机器学习应用。我们得出结论，可以通过人工智能发起的学习过程和使用数字孪生作为训练环境，在系统层面增强建筑物对不可预测变化的适应性。通过在 HVAC 控制和电力市场参与的时间尺度上整合适应性解决方案，可以实现能源效率提高的最大潜力。
智能建筑机器学习应用概述
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