Künstliche Intelligenz kann HLK-Systeme möglicherweise besser betreiben und verwalten als Sie

Wenn Sie Eigentümer oder Betreiber eines Gewerbegebäudes sind, dann haben Sie höchstwahrscheinlich in ein Gebäudeautomationssystem (BAS) oder ein Gebäudeenergiemanagementsystem (BEMS) investiert. . Gebäude sind geeignete Ziele für Effizienzsteigerungen, und Effizienzoptimierung kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.

Tatsächlich verursachen Gewerbegebäude nach Angaben des US-Energieministeriums etwa ein Fünftel aller Kohlenstoffemissionen, wobei HVAC-Systeme 40 % des Energieverbrauchs des Gebäudes ausmachen.

Mit der Einführung fortschrittlicher Computerhardware und Analysen können Gebäudeeigentümer künstliche Intelligenz nutzen, um den HLK-Betrieb zu optimieren. Durch die Einbindung autonomer KI in die gebaute Umgebung werden bestehende HVAC-Systeme zu einem prädiktiven Gehirn, das genau lernt, wie man weniger Energie verbraucht, um den Komfort in allen Bereichen zu optimieren.

KI-basierte BAS- und BEMS-Lösungen wurden weltweit übernommen. Beispielsweise verwaltet ABB Ability BE Sustainable with Efficiency AI derzeit mehr als 275 Gebäude mit einer Gesamtfläche von mehr als 100 Millionen Quadratmetern. Zusammengenommen sparen die Anlagen mehr als 1 Million Tonnen CO 2 pro Jahr ein, und zwar durch die Nutzung bereits getätigter Investitionen in die Gebäudeautomation.

Das enorme Potenzial von Anwendungen der künstlichen Intelligenz

Während ältere Gebäude ein größeres Einsparpotenzial haben, verfügen moderne Gebäude über mehr Technologie, die eine komplexere Steuerung ermöglicht. Daher kann die Anwendung künstlicher Intelligenz auf jedes Gebäude zu Ergebnissen führen. Das Potenzial ist riesig: Laut ABB-Partner Brainbox AI können die Energiekosten um bis zu 25 % gesenkt, der CO2-Fußabdruck um bis zu 40 % reduziert und die Lebensdauer der Anlagen um bis zu 50 % verlängert werden. Für neue Gebäude bietet intelligente HVAC auch eine Möglichkeit, energiebezogene Vorschriften zu erfüllen.

Das Ziel bestand darin, das HVAC-System eher selbstkorrigierend als vorausschauend zu gestalten und gleichzeitig alle vorhandenen BAS- und BEMS-Funktionen beizubehalten. Mit der virtuellen Messung können Gebäudebetreiber beispielsweise den Energieverbrauch auf Geräteebene verfolgen – ohne dass physische Hardware erforderlich ist –, indem sie Datenelemente von BEMS erfassen, wie z. B. Luftfeuchtigkeit, Zu- und Rückluftgeschwindigkeiten und -temperaturen sowie aktuelle Thermostattemperaturen und -sollwerte . .

In Verbindung mit der Möglichkeit, externe Daten (z. B. Wettervorhersagen) zu überlagern, stehen der KI genügend Daten zur Verfügung, um nicht nur die HVAC-Leistung zu verwalten, sondern auch den Betrieb zu warnen, wenn Anomalien auftreten und bevor Ausfälle potenzielle Probleme verursachen Mitarbeiter.

Kontinuierliches Lernen bedeutet, dass die KI das digitale Modell in Echtzeit anpassen kann, beispielsweise nach dem Einbau eines neuen Fensters. Das Gebäude wird immer in seiner aktuellen Form „verstanden“ und kann entsprechend optimiert werden. Mit einer Fähigkeit, die es vor ein paar Jahren noch nicht gab, können heutige KI-Lösungen die Temperatur einer HVAC-Zone zwei Stunden im Voraus mit einer Genauigkeit von bis zu 98 % vorhersagen. Wenn es etwas über das HVAC-System und seinen Betrieb lernt, führt es eine Selbstheilung durch; das heißt, es kann Probleme ohne menschliches Eingreifen lösen.

Der erste Schritt zur Integration künstlicher Intelligenz

Um mit dem Einsatz von KI in einem Gebäude zu beginnen, beauftragen Eigentümer in der Regel einen Systemintegrator mit der Überwachung bestehender Gebäudesysteme und -anlagen. Sind HLK-Zeichnungen vorhanden? Wie stark ist das Gebäude in Bezug auf die Anzahl der Personen und die Dauer an einem bestimmten Standort belegt? Mithilfe dieser und anderer Fragen können Anbieter beurteilen, ob eine KI-Lösung für das Gebäude eines Eigentümers geeignet ist.

Aus technologischer Sicht benötigen alle Gebäudeeigentümer vernetzte HVAC-Steuerungen mit offenen Protokollen. Die KI beginnt dann damit, Änderungen am HVAC-Betrieb zu empfehlen und testet sie zunächst in einer virtuellen Umgebung, bevor sie sie im Live-System bereitstellt. Anbieter überwachen in der Regel den Fortschritt der KI und führen Plausibilitätsprüfungen für vorgeschlagene Änderungen an HVAC-Betriebsalgorithmen durch. KI wird Wege finden, HVAC-Anlagen basierend auf der Nutzung des Gebäudes und den Nutzungsänderungen im Laufe der Zeit zu optimieren. Diese Tools liefern auch Daten für die KPI-Berichterstattung und Lieferantenexperten, um potenzielle Probleme zu melden. Abhängig von der Größe des Gebäudes können Eigentümer davon ausgehen, dass KI-gestützte HVAC-Steuerungen innerhalb von zwei bis vier Monaten, nachdem das System das Gebäude und seine HVAC-Systeme kennengelernt hat, einen Return on Investment (ROI) generieren.

Durch die Verbreitung von Analysetools, die durch rechnerische Fortschritte und Anwendungen ermöglicht werden, die auf die Bedürfnisse von Gewerbegebäuden zugeschnitten sind, können fast alle Gewerbegebäude über 5.000 Quadratfuß hochentwickelte KI-basierte HVAC-Steuerungen nutzen. Wir befinden uns noch im Anfangsstadium der Anwendung künstlicher Intelligenz in der gebauten Umwelt, aber mit überzeugenden Geschäftsszenarien in Bezug auf ROI und Emissionsreduzierung könnten diese Lösungen bei Neubauten und Nachrüstungen alltäglich werden.

Heutzutage ist grüner Umweltschutz zu einem der Entwicklungsziele der aktuellen Bauindustrie geworden. Der 23. China International Building Intelligence Summit im Jahr 2022, veranstaltet von Qianjia.com, wird in naher Zukunft offiziell beginnen Das Thema dieses Gipfels lautet „Stärkung digitaler Intelligenz, Schaffung einer neuen CO2-Zukunft“, wobei die Frage, wie kohlenstoffärmere, umweltfreundlichere intelligente Gebäude geschaffen werden können, eines der Hauptthemen dieses Gipfels sein wird.

Der Gipfel wird vom 8. November bis 8. Dezember 2022 im großen Stil in den fünf Großstädten Xi'an, Chengdu, Peking, Shanghai und Guangzhou stattfinden. Zu diesem Zeitpunkt werden wir mit weltbekannten Building-Intelligence-Marken und -Experten zusammenarbeiten, um aktuelle Themen und die neuesten Technologieanwendungen wie KI, Cloud Computing, Big Data, IoT, Smart Cities, Smart Homes und Smart Security auszutauschen und zu diskutieren Wie man ein „kohlenstoffärmeres“ Klima schafft. Eine sicherere, stabilere und offenere Industrieökologie wird dazu beitragen, das „doppelte Kohlenstoff“-Ziel zu erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz kann HLK-Systeme möglicherweise besser betreiben und verwalten als Sie. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!