随着全球能源消耗的持续增长和气候变化问题的日益严峻，建筑能耗作为能源消费的重要组成部分，其节能潜力备受关注。空调系统作为建筑中能耗最高的设备之一，通常占建筑总能耗的40%以上，尤其是在夏热冬冷及炎热地区，空调运行时间长、负荷大，成为节能减排的关键突破口。因此，构建科学合理的空调节能潜力评估模型，对于指导节能改造、优化运行策略以及制定相关政策具有重要意义。

空调节能潜力的评估涉及多个维度，包括设备能效、运行管理、用户行为、气候条件以及建筑围护结构等。传统的评估方法多依赖于经验数据或单一指标（如能效比EER），难以全面反映实际运行中的复杂性与动态变化。为此，现代评估模型趋向于采用系统化、多参数集成的方法，以提高评估的准确性与实用性。

在模型构建过程中，首先需要明确评估对象的边界与范围。通常可分为单体建筑空调系统、区域集中供冷系统或城市级空调能耗系统。不同层级的对象对应不同的数据需求与建模方法。例如，单体建筑可基于详细的设备参数与运行日志进行精细化模拟，而城市级评估则需借助统计抽样与大数据分析技术。

其次，模型应整合关键影响因素。主要包括：（1）设备层面，如空调机组的制冷效率、变频控制能力、新风处理方式等；（2）运行管理层面，包括设定温度、启停时间、维护频率等操作策略；（3）环境因素，如室外温湿度、太阳辐射强度、室内外温差等；（4）建筑特性，如建筑面积、朝向、窗墙比、保温材料性能等；（5）用户行为，如人员密度、作息规律、温度偏好等。这些因素之间存在复杂的非线性关系，需通过数据驱动与物理机理相结合的方式进行建模。

目前，主流的建模方法可分为三类：基于物理机理的仿真模型、数据驱动的统计模型以及混合模型。物理模型（如EnergyPlus、DeST等）能够精确模拟空调系统的热力学过程，适用于设计阶段的节能潜力预测，但对输入参数要求高，计算成本大。数据驱动模型（如回归分析、支持向量机、神经网络等）则依赖历史运行数据，能够捕捉实际运行中的复杂模式，适合既有建筑的节能诊断。混合模型结合两者优势，利用物理模型生成训练数据，再通过机器学习进行快速预测，已成为当前研究热点。

在模型验证方面，需采用实测数据进行对比分析，确保模型输出的可靠性。常用的验证指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）以及决定系数（R²）。此外，还需进行敏感性分析，识别对节能潜力影响最大的关键参数，为后续的优化措施提供优先级参考。

评估结果的应用是模型价值的最终体现。通过模型可以量化不同节能措施的节能量与投资回报率，例如：更换高效主机、加装智能控制系统、优化群控策略、改善建筑气密性等。同时，模型还可用于政策模拟，评估电价机制、补贴政策或碳交易制度对空调节能的激励效果。

值得注意的是，空调节能潜力并非静态不变，而是随技术进步、气候变迁和使用模式演变而动态调整。因此，评估模型应具备良好的可更新性与扩展性，能够接入实时监测数据，实现动态评估与反馈优化。

综上所述，空调节能潜力评估模型的构建是一项系统工程，需融合建筑物理、能源工程、数据分析与控制理论等多学科知识。未来的研究方向应进一步加强模型的智能化水平，推动数字孪生技术在空调系统中的应用，实现从“事后评估”向“实时预测—动态优化”的转变。同时，应注重模型的标准化与推广，建立统一的数据接口与评估框架，促进不同地区、不同类型建筑之间的横向比较与经验共享。

通过科学构建与广泛应用空调节能潜力评估模型，不仅有助于提升建筑能源利用效率，还将为实现“双碳”目标提供有力支撑，推动城市可持续发展迈向新阶段。