近年来，随着建筑智能化和节能需求的不断提升，多联机空调系统（VRF，Variable Refrigerant Flow）在商业楼宇、住宅及公共设施中的应用日益广泛。作为现代暖通空调系统的重要组成部分，多联机系统以其高效、灵活、可分区控制等优势，成为中央空调领域的主流选择之一。然而，面对复杂的运行环境和多样化的用户需求，传统多联机系统的控制策略逐渐暴露出响应滞后、能效波动大、用户体验不一致等问题。为此，基于人工智能与大数据技术的“自学习运行模式”应运而生，并成为多联机系统智能化升级的核心方向。

所谓“自学习运行模式”，是指系统通过采集运行数据、环境参数和用户行为习惯，利用机器学习算法不断优化控制逻辑，实现自动调节制冷/制热能力、风速、启停时间等参数，从而在保障舒适度的前提下最大化能效比。该模式的核心在于“感知—分析—决策—反馈”的闭环控制机制。目前，国内外多家主流空调制造商已相继启动相关技术研发，并取得阶段性成果。

在数据采集层面，新型多联机系统普遍配备了高精度传感器网络，能够实时监测室内外温度、湿度、CO₂浓度、人员活动状态以及设备运行电流、压力、流量等关键参数。同时，通过与楼宇管理系统（BMS）或智能家居平台的数据对接，系统还可获取作息规律、天气预报、电价峰谷信息等外部数据，为后续分析提供丰富输入。部分高端机型还引入了红外人体感应或Wi-Fi探针技术，用于识别空间 occupancy（占用率），进一步提升负荷预测的准确性。

在算法建模方面，研究团队主要采用监督学习、强化学习与时间序列预测相结合的方法。例如，通过历史运行数据训练神经网络模型，识别不同工况下的最优运行曲线；利用强化学习框架让系统在实际运行中不断试错，自主探索能耗最低的控制策略；结合LSTM（长短期记忆网络）对温度变化趋势进行预测，提前调整压缩机频率和电子膨胀阀开度，避免频繁启停造成的能量浪费。实验数据显示，在典型办公场景下，引入自学习模式后，系统综合能效比（IPLV）平均提升12%~18%，且室内温差波动由±1.5℃缩小至±0.6℃以内，显著改善了热舒适性。

值得一提的是，自学习系统的“个性化适配”能力正逐步增强。早期系统多依赖预设模板或通用模型，难以适应不同用户的使用偏好。而现在，系统可通过长期观察用户手动调节行为（如调温、开关机时间、模式切换等），建立个体化画像，并据此动态调整默认设置。例如，某用户习惯在下午3点将办公室温度调低1℃，系统在学习该规律后，可在未来相同时间段自动提前降温，无需人工干预。这种“无感智能”不仅提升了便利性，也减少了因误操作导致的能源浪费。

在工程应用方面，已有多个试点项目验证了自学习模式的可行性与经济性。某华东地区大型写字楼在完成多联机系统智能化改造后，全年空调能耗同比下降21%，维护成本降低约15%，且故障预警准确率达到90%以上。此外，系统还能根据季节更替自动切换运行策略，如春季优先启用通风换气模式，冬季则加强防冻保护与热量回收，体现出较强的环境适应能力。

当然，该技术仍面临一些挑战。首先是数据安全与隐私保护问题，大量用户行为数据的收集需符合相关法规要求；其次是算法泛化能力不足，在极端气候或建筑结构差异较大的场景中可能出现预测偏差；此外，初期部署成本较高，限制了其在中小型项目中的普及速度。

展望未来，随着边缘计算、5G通信和数字孪生技术的发展，多联机自学习系统将进一步向“云端协同、全域优化”的方向演进。通过构建区域级能效管理平台，实现多台机组间的协同调度与负荷均衡，有望在更大范围内释放节能潜力。同时，结合碳排放计量功能，系统还可为绿色建筑认证提供数据支撑，助力“双碳”目标的实现。

总体而言，多联机自学习运行模式的研发已从概念验证迈入规模化应用阶段，正在重塑暖通空调系统的控制范式。随着算法持续优化与硬件成本下降，这一技术有望在未来三到五年内成为中高端多联机产品的标配，推动整个行业向更智能、更高效、更可持续的方向发展。