2025年9月，成都工业职业技术学院智慧城市学院建筑工程技术服务团队顺利完成为期一个月的“办公楼冷热负荷AI预测模型构建与供能策略优化”专项技术服务。该项目聚焦机关办公楼能源精细化管理需求，通过人工智能技术实现负荷精准预测与供能策略优化。

服务期间，团队深入现场开展系统调研，采集并清洗了6个月共17,520条逐时运行数据，构建了涵盖室外气象、时段特征、人员活动等23个维度的特征集。经过多种算法对比与贝叶斯超参数调优，最终交付的LightGBM预测模型在测试集上平均绝对百分比误差（MAPE）仅为13.2%，达到行业良好水平。基于预测结果，结合峰谷电价政策，团队提出了日前逐时供能调节策略，预计可降低运行能耗8%~12%。

企业反馈模型预测精度已满足实际调度参考需求，相关策略建议已被纳入试运行计划，并对学院提供的标准化数据采集流程给予高度评价。双方表示将继续深化合作，推动模型在线迭代与72小时前瞻预测功能开发，助力建筑能源管理向智能化、低碳化迈进。