人工智能可以幫助提高效率和減少碳排放

人工智能可以幫助提高效率和減少碳排放

人工智能,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案,是使建筑業(yè)主和管理者提高績效的關(guān)鍵。此外,還可以降低能源使用、成本和碳排放。

智能建筑被定義為采用互聯(lián)數(shù)字和自動(dòng)化技術(shù)來優(yōu)化性能的建筑,正迅速被認(rèn)為是建筑環(huán)境脫碳和將本世紀(jì)全球氣溫上升限制在1.5°C以內(nèi)的關(guān)鍵。

根據(jù)國際能源署(IEA)《2020年全球現(xiàn)狀報(bào)告》,建筑施工和運(yùn)營占全球能源相關(guān)二氧化碳排放總量的38%。全球76%的溫室氣體是由能源生產(chǎn)產(chǎn)生的。此外,單獨(dú)建筑運(yùn)營的數(shù)字已增加到與能源有關(guān)的二氧化碳排放量的28%,創(chuàng)歷史新高。

在埃及沙姆沙伊赫舉行的第27屆聯(lián)合國氣候大會(huì)上,人們認(rèn)識(shí)到建筑脫碳日益重要,以及人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)解決方案等創(chuàng)新的作用,其中140多場(chǎng)活動(dòng)集中在房地產(chǎn)和建筑領(lǐng)域。

基于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的智能、適用的建筑解決方案在確保世界建筑存量的長期生存能力方面發(fā)揮著重要作用,正如《2021年全球建筑和建筑業(yè)現(xiàn)狀報(bào)告》所指出的那樣,到20504年,世界建筑存量需要達(dá)到凈零排放。

智能技術(shù)可用于監(jiān)控和利用建筑和設(shè)施管理的各個(gè)方面,從供暖、通風(fēng)和空調(diào)(HVAC)到能源的使用和分配。人工智能有能力使事情更進(jìn)一步,升級(jí)建筑系統(tǒng),使之能夠?qū)W習(xí)、推理甚至解決問題,從而實(shí)現(xiàn)更大的優(yōu)化和脫碳基礎(chǔ)設(shè)施。

人工智能如何使智能建筑系統(tǒng)成為可能?

毫無疑問,我們都遇到過人工智能,其已經(jīng)嵌入了我們?nèi)粘I畹脑S多方面,無論是在社交媒體上,還是在娛樂流媒體服務(wù)上。在工業(yè)環(huán)境中,人工智能可以快速跟蹤社會(huì)走向碳中和。

根據(jù)Capgemini研究所的數(shù)據(jù),到2030年,人工智能可能會(huì)將溫室氣體排放總量減少16%。據(jù)估計(jì),人工智能已幫助各組織實(shí)現(xiàn)了《巴黎協(xié)定》目標(biāo)的45%。

以暖通空調(diào)系統(tǒng)為例,說明其工作原理。在普通商業(yè)建筑中,僅暖通空調(diào)和照明就占到能源消耗的50%左右,因此,在節(jié)約能源和減少廢物方面,實(shí)施中央和自動(dòng)化控制具有重大影響。

使用無人工智能基本非可編程恒溫器設(shè)置所需溫度,當(dāng)溫度偏離此設(shè)置時(shí),系統(tǒng)會(huì)通過電氣連接自動(dòng)觸發(fā)加熱或空調(diào)。這種功能很常見,即使對(duì)于大型建筑物中的暖通空調(diào)系統(tǒng)也是如此。

然而,通過利用現(xiàn)成的人工智能技術(shù),現(xiàn)有的暖通空調(diào)設(shè)備可以升級(jí),以學(xué)習(xí)、推理甚至解決問題。以辦公室大廳為例,其安裝了旋轉(zhuǎn)門,讓外面的空氣進(jìn)入。標(biāo)準(zhǔn)的暖通空調(diào)系統(tǒng)會(huì)浪費(fèi)能源來調(diào)節(jié)波動(dòng)的溫度,但安裝了人工智能后,升級(jí)后的系統(tǒng)可以快速學(xué)習(xí)、適應(yīng)并對(duì)不斷變化的環(huán)境做出反應(yīng),從而提供高效、經(jīng)濟(jì)的供暖和制冷。

通過機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能不僅可以推斷出,隨著更多的員工聚集在辦公室的公共區(qū)域,午餐時(shí)間會(huì)變得更溫暖,而且還可以在午餐時(shí)間前主動(dòng)調(diào)整空調(diào),從而保持該區(qū)域?qū)幼≌叩氖孢m。

這種快速、準(zhǔn)確的自動(dòng)調(diào)整不僅可以節(jié)省能源,還可以減輕負(fù)責(zé)管理辦公室工作人員舒適度的人員的負(fù)擔(dān),從而騰出時(shí)間用于其他地方。

協(xié)作是節(jié)能人工智能的關(guān)鍵

氣候變化是每個(gè)人的問題,除了智能技術(shù)系統(tǒng)之外,所有行業(yè)利益相關(guān)者之間的合作和知識(shí)共享也同樣重要。

作為數(shù)字、自動(dòng)化和電氣化解決方案的開發(fā)商,深入研究企業(yè)在全球范圍內(nèi)可以在基礎(chǔ)設(shè)施中部署人工智能和物聯(lián)網(wǎng),以及其可以產(chǎn)生最大影響的領(lǐng)域。

在一項(xiàng)舉措中,通過與總部位于蒙特利爾的人工智能先驅(qū)BrainBox AI合作,開發(fā)了預(yù)測(cè)性、自適應(yīng)和可擴(kuò)展的基于云的人工智能解決方案,有助于減少能源使用,成本和碳排放,從商業(yè)建筑的暖通空調(diào)系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域。

該平臺(tái)旨在為智能建筑的業(yè)主提供一種優(yōu)化能源消耗的簡(jiǎn)單方法。安裝后,其通過觀察關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)了解建筑物暖通空調(diào)系統(tǒng)的模式,建立暖通空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行模式的可行地圖,然后收集提高效率的想法。

在初步分析之后,該解決方案會(huì)檢查影響內(nèi)部環(huán)境的其他外部因素,例如天氣、占用趨勢(shì)、當(dāng)?shù)仉妰r(jià)甚至室外污染。

該解決方案目前用于全球約1億平方英尺的商業(yè)地產(chǎn),并有可能減少高達(dá)40%7的碳足跡和高達(dá)25%的能源成本。

在美國、澳大利亞、加拿大和英國處于領(lǐng)先地位

以零售環(huán)境為例,澳大利亞一個(gè)27.5萬平方英尺的購物中心,每年的暖通空調(diào)節(jié)能達(dá)到36%,每年減少388公噸的碳排放。緊隨其后,另一家澳大利亞購物中心現(xiàn)在也利用這種人工智能技術(shù)的預(yù)測(cè)和自適應(yīng)能力,利用人工智能、云計(jì)算和定制算法,使其暖通空調(diào)系統(tǒng)完全自動(dòng)化,僅在五個(gè)月后就節(jié)省了43,73千瓦時(shí)的電力,即16%。

與此同時(shí),在加拿大安大略省,一幢30萬平方英尺的辦公樓的業(yè)主通過人工智能集成,將暖通空調(diào)的年能耗減少了29%,年化碳排放量減少了218公噸。在紐約花園城的一個(gè)82,500平方英尺的醫(yī)療中心,該解決方案控制了新鮮空氣處理單元和下游可變風(fēng)量,顯著減少了資產(chǎn)和設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間,以及暖通空調(diào)的能耗,相當(dāng)于在短短六個(gè)月內(nèi)節(jié)省了39%的暖通空調(diào)設(shè)備電力(*9)。

我們?cè)跉W洲看到了類似的創(chuàng)新,包括英國。在英國大學(xué)“人與地球聯(lián)盟”中排名第一的曼徹斯特城市大學(xué)安裝了一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的建筑管理系統(tǒng)(BMS),該系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問,以支持能源效率,同時(shí)最大限度地降低運(yùn)營和維護(hù)成本。

BMS提供自動(dòng)控制和24/7網(wǎng)絡(luò)瀏覽器訪問溫度、照明和空氣質(zhì)量的警報(bào)、趨勢(shì)和計(jì)劃,并幫助該大學(xué)的新格羅夫納東大樓在英國建筑研究機(jī)構(gòu)環(huán)境評(píng)估方法(BREEAM)下獲得優(yōu)秀認(rèn)證。

應(yīng)對(duì)氣候變化的智能解決方案

總之,可以看到,將暖通空調(diào)等建筑設(shè)施系統(tǒng)引入智能、自主、支持人工智能的數(shù)字平臺(tái),并將其無縫集成在一起,可以為企業(yè)提供一個(gè)單一的、整體的視角,了解其基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)行效率和有效性。

有了這些數(shù)據(jù),管理人員可以采取措施優(yōu)化能源使用、削減排放和成本,并減少碳足跡。然而,越來越多的智能建筑人工智能解決方案正在將此類決策從員工手中解放出來,從而節(jié)省了大量人力和成本。

換句話說,高產(chǎn)人工智能足夠聰明,可以利用機(jī)器和深度學(xué)習(xí),一年365天、每天24小時(shí)繼續(xù)提供環(huán)境和經(jīng)濟(jì)效益。通過促進(jìn)我們生活和工作空間的智能管理,減少能源消耗和排放,人工智能有能力為我們所有人確保一個(gè)更安全、更可持續(xù)的未來。

極客網(wǎng)企業(yè)會(huì)員

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2023-06-05
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