pod方法优化设计（优化pid算法）

国内能耗预测概况

目前国内能耗预测主要以人工经验法预测为主，即工程师根据经验，分别计算各站场、各设备功率，从而计算出总耗能量。这种方法的缺陷是，其为主观预测，客观性不强；且没有统一标准，受不同工程师预测的结果有较大差异；总体预测精度不高，预测误差一般在20%左右，且随机性很强。

预测在未来的15年即到2020年，我国还将建成约200亿平方米建筑。如果再不采取节能措施、不推行建筑节能材料，2020年建筑能耗将达到11亿吨标准煤，相当于目前建筑所消耗能源的三倍。

根据《中国建筑能耗与碳排放研究报告（2022）》，2020年全国建筑全过程能耗总量为27亿tce，占全国能源消费总量比重为45%。其中，建材生产阶段能耗1亿tce，占全国能源消费总量的比重为23%；建筑施工阶段能耗占比为9%；建筑运行阶段能耗占比为23%。

参数化流动和传热问题的Pod-Galerkin投影降阶方法

1、参数化流动和传热问题的podGalerkin投影降阶方法是一种通过构建低阶子空间来简化全阶模型，从而大幅度提高计算效率的方法。以下是关于该方法的详细解 方法背景： 计算流体动力学的瓶颈：在核工程等领域的流动与传热问题研究中，CFD模拟面临计算量大、效率低的挑战，尤其是在模拟大尺度复杂系统时。

2、侵入式方法保持原问题物理特性，数学形式严谨，泛化能力强。在有限体积框架内利用POD-Galerkin投影构建流动问题降阶模型成为研究热点。对T型接头的流场与温度场构建降阶模型，参数为入口流速。在线阶段计算效率提高1000倍，与全阶模型相比，误差分布如下。

3、POD模态分解：首先，通过POD方法对高维流场数据进行模态分解，提取出正交模态。这些模态描述了流场中的主要动态特征。Galerkin展开：然后，将流场的速度场表示为这些正交模态的线性组合，即Galerkin展开。通过这种方法，可以将原始的高维NavierStokes方程转化为低维的二次自治微分方程组。

4、在Galerkin框架下，不可压缩流服从无量纲的非定常Navier-Stokes方程。对于正交矢量场，存在一个正交基，可以由速度场的正交分解（如POD）或其他方法得到。将时间无关的速度场表示为Galerkin展开，可以得到含有一定自由度的二次自治微分方程组，该方程即为降阶模型的动力学表示。