摘要: 工业园区能源系统具有多能耦合、非线性、强波动特征，传统管理方法难以适配高维优化与动态调度需求。进化深度学习通过融合进化算法的全局搜索能力与深度学习的非线性建模能力，实现模型结构、参数的自适应优化，为工业园区能源管理提供新范式。本文系统梳理其在负荷预测、多能协同调度、能效诊断、分布式能源控制四大核心场景的创新应用，分析落地中存在的数据突变干扰、计算效率瓶颈、决策可解释性不足等问题，提出“数据－模型－决策”一体化框架、场景驱动进化机制等工程化路径，为提升工业园区能源利用效率与智能化管理水平提供支撑。