随着城市化进程的加快和建筑能耗的持续增长，暖通空调系统（HVAC）在现代建筑中的能耗占比日益显著。多联机系统（VRF，Variable Refrigerant Flow）因其灵活控制、高效节能等优势，被广泛应用于商业楼宇、住宅及公共设施中。然而，传统多联机系统的运行策略多依赖经验设定或简单的温度反馈控制，难以实现精细化管理，尤其在负荷波动频繁的场景下，容易造成能源浪费与设备损耗。因此，如何准确预测多联机系统的冷热负荷需求，成为提升系统能效的关键问题。

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为建筑能耗预测提供了新的解决方案。基于机器学习与深度学习的算法，能够从海量历史运行数据中挖掘出复杂的非线性关系，有效捕捉环境变量、用户行为、建筑特性等因素对负荷的影响。相较于传统的物理模型或统计方法，AI算法具备更强的自适应能力与泛化性能，尤其适用于多变量、非稳态的复杂系统建模。

在多联机负荷预测中，常用的AI算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、长短期记忆网络（LSTM）以及图神经网络（GNN）等。其中，LSTM因其擅长处理时间序列数据，在负荷预测领域表现尤为突出。它能够记忆长时间跨度的负荷变化趋势，有效应对天气突变、作息规律变化等动态因素。通过输入历史室内外温度、湿度、太阳辐射强度、人员密度、设备运行状态等多维特征，LSTM模型可实现对未来数小时甚至一天内的负荷需求进行高精度预测。

此外，考虑到多联机系统通常服务于多个独立区域，各区域之间存在热耦合与使用模式差异，单一全局模型可能无法充分反映局部特性。为此，研究者提出了“分区域—整体协同”的混合预测架构。该方法首先利用图神经网络建模各室内机之间的空间关联关系，将建筑拓扑结构融入模型训练过程；随后，结合LSTM提取时间维度特征，构建时空联合预测模型。实验表明，该方法在典型办公建筑场景下的预测误差（RMSE）相比传统ARIMA模型降低了约42%，显著提升了预测精度。

值得注意的是，AI模型的性能高度依赖于数据质量与特征工程。在实际应用中，需对原始数据进行清洗、归一化与异常值剔除，并引入合理的特征构造策略。例如，将工作日/节假日、季节性因子、早晚高峰等语义信息编码为分类特征，有助于模型理解人类活动规律对负荷的影响。同时，采用滑动窗口法生成训练样本，可增强模型对动态变化的响应能力。

为了实现预测结果向实际控制的闭环转化，还需将负荷预测模块与多联机控制系统深度集成。基于预测结果，系统可提前调整压缩机频率、分配制冷剂流量、优化启停时序，从而避免瞬时高负荷冲击，延长设备寿命。此外，结合电价信息，还可实现需求响应调度，在用电低谷时段预冷/预热，进一步降低运行成本。

当然，AI驱动的负荷预测方法仍面临一些挑战。例如，模型在新建筑或使用模式发生重大变更时可能出现“冷启动”问题；过度依赖历史数据可能导致对极端天气事件的预测偏差；模型的可解释性不足也限制了其在工程实践中的信任度。为此，未来的研究方向应聚焦于小样本学习、迁移学习与可解释AI（XAI）技术的融合，提升模型的鲁棒性与透明度。

综上所述，基于AI算法的多联机负荷预测新方法，通过深度融合数据驱动与系统特性，显著提升了预测精度与系统能效。随着边缘计算与物联网技术的普及，这类智能预测模型有望在更多实际项目中落地应用，推动暖通空调系统向智能化、低碳化方向发展。未来，随着算法不断优化与数据生态的完善，AI将在建筑能源管理中扮演更加核心的角色，助力实现“双碳”目标下的可持续发展愿景。