为深入推动“人工智能+新能源+机电控制”跨领域融合，提升师生对智慧能源系统的理解与应用能力，2026年5月28日，机电工程学院举办了主题为《给建筑装上智慧大脑：人工智能如何让北方供暖更聪明》的学术汇报讲座。本次讲座由学院教师罗志高主讲，围绕其团队承担的广东省普通高校重点领域专项课题《基于卷积神经网络优化的太阳能热泵复合采暖系统应用研究》展开。
讲座现场
讲座伊始，罗志高老师从北方农村冬季取暖的现实困境切入，指出传统燃煤供暖存在污染重、成本高、操作繁琐等“三座大山”。通过对比太阳能与空气源热泵各自的优势与短板，他引出了项目核心创新方向：构建“光-储-充-热”四层联动的太阳能热泵复合采暖系统。
在技术讲解环节，罗老师详细介绍了系统的四大功能层：“能源采集层”通过平板太阳能集热器与超低温空气源热泵实现太阳能优先、热泵补能；“能量缓冲层”利用蓄热水箱与蓄电池实现热能与电能的时空转移；“能源输出层”覆盖采暖、热水与充电等多场景需求；而“智慧调控层”则依托卷积神经网络（CNN）与智能调度算法，实现从“被动响应”到“主动预测”的智慧升级。
罗老师特别强调，CNN在系统中的核心作用是对温度、光照、用热等多维数据进行特征提取与负荷预测，辅助系统在极寒天气、电价波动等复杂条件下自动优化运行策略。项目团队已在河北某6039平方米住宅小区完成完整采暖季的实测验证，结果显示：在-21℃极端低温下，系统稳定运行，室内温度保持21℃以上，机组COP达3.07，能量平衡误差仅1.47%，运行费用比燃煤锅炉节省44.1%，一个采暖季可替代燃煤180吨，减排CO₂达287.4吨。
讲座还从产教融合的角度，系统梳理了该项目为学生带来的技能成长、竞赛锻炼与就业机会。罗老师指出，项目涉及热泵系统实操、PLC智能控制、云平台运维、AI算法对接等多个技术环节，契合机电一体化、新能源汽车、智能制造等专业方向。依托该项目，学生可参与“挑战杯”“互联网+”等赛事，申请广东省“攀登计划”立项，并进入快速扩张的热泵行业就业。
讲座最后，罗老师以“学好新技术，让天空更蓝，让祖国更暖”寄语在场同学，并布置了课后思考题：比较CNN与LSTM在数据特征提取上的差异、探讨系统在广东地区的适配改造、以及结合新能源行业需求规划重点学习课程。
本次讲座是机电工程学院推动“人工智能+新能源”跨学科融合、深化产教融合的重要举措。学院将继续依托重点课题与校企合作平台，培养更多懂硬件、通软件、擅智能控制的复合型技术人才。
