区域供冷系统规模较大、系统结构形式复杂,其优化运行和故障检测诊断一直以来是极具挑战的问题。建立精准可靠的区域供冷系统数字孪生模型可为系统的高效运维提供决策支持信息,也是实现整个系统优化运行、进行故障诊断的重要前提。数字孪生模型的建立依赖于模型校准工作。目前,围绕区域供冷系统模型校准问题学术界已经开展了大量研究,但是这些方法大多针对简单的单体模型,对于整个系统层面宏观考虑所有的单体模型在一起的非线性动态耦合情况下的模型待定方法论研究尚不完善,且未充分考虑实际系统性能随时间衰减的情况。模型校准多采用参数辨识的方法,但当前方法适用范围较为局限,当模型存在高维参数或计算过程离散时,往往难以保证待辨识参数的收敛性能。此外,传感器安装数量不足也导致模型的先验信息不充分,降低了仿真计算结果的可靠性。为克服以上问题,本研究作出了以下创新:（1）针对区域供冷系统模型高维参数辨识导致的参数收敛能力不佳的问题,提出一种基于量子遗传算法的模型参数辨识方法。该方法以态矢量的编码方式大大提升了辨识过程中参数解空间的多样性,克服了参数辨识过程中高维参数难以全局收敛的问题,建立的模型精度较传统遗传算法更高。此外,量子遗传算法的种群更新方式在优化过程中实现了更迅捷的计算和判断,提高了复杂模型参数辨识的计算效率。（2）针对由于传感器数量不足使得先验信息不充分导致的模型参数辨识结果不确定度较高的问题,提出一种基于贝叶斯优化算法的参数后验估计方法。该方法能够在实际区域供冷系统信息不充分或高度不确定情况下建立起经验知识与模型未知参数之间的概率关系,并生成缺失测点的后验估计值对参数辨识过程进行数据补足,量化了信息不充分给模型参数辨识带来的不确定性,提高了仿真计算结果的可靠性。基于区域供冷系统理论模型和实际工程系统分别对以上方法进行验证。结果表明,对于计算过程离散的区域供冷系统模型,量子遗传算法可以实现高维待定参数的可靠收敛。在理论模型观测数据集上,经量子遗传算法寻优后的参数值与真实值的误差均小于12%,辨识后的模型仿真精度均可以达到98%,经贝叶斯算法优化后的仿真结果不确定性降低2%～7%,进一步提高了模型鲁棒性。在实际系统运行数据集上,流量仿真相对误差均小于5%,冷水机组模型精度高于96%,表冷器模型精度均高于97%。以上验证说明了本研究所提出的参数辨识方法能显著提升区域供冷系统模型的精度,降低其不确定性,保障了模型的可靠性和有效性。综上所述,本研究为建立精准可靠的区域供冷系统数字孪生模型提供了新思路,为保障区域供冷系统精准高效运维提供了重要的技术支撑,对推动区域供冷系统智慧化管理具有重要的现实意义。