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城市化背后能耗惊人建筑能耗管理势在必行 万物

  城市化是文明的象征。然而随着高楼拔地而起,光鲜背后是全球41%的能耗与21%的二氧化碳排放量。城市化进程加快、全球气候变暖、资源日益匮乏,这让全社会开始关注建筑节能改造。

  建筑能耗在社会整体能耗中占相当大的比例,因此建筑节能在能源管理领域是一个很重要的课题。

  据相关机构统计,全球有超过40%的能源消耗和21%的温室气体排放来源于建筑,而传统建筑中能耗最大的是照明和空调系统,约占总能耗的40%——60%。

  建筑的能源系统很复杂,因为它受到很多因素的影响,如环境气象、建筑特性、居住者及其行为,HVAC系统(即Heating,Ventilating and Air-Conditioning,加热、通风和空调系统)这些分段部分的运行。

  因为复杂特性使然,使得物业管理人员想快速、精准地进行建筑能耗测算,或是完成能源系统故障检测,都非常困难。

  在人工智能算法快速发展的今天,智慧城市的建设如火如荼,具有“网格拓扑、云计算、分布式智能、可软件定义、全自动控制、应用即服务”等特征的IoT技术也渗透到了各行各业,推动着对传统产业的技术升级和改造。

  作为智慧城市的重要组成部分,新一代智慧楼宇正凭借AI+IoT技术实现脱胎换骨。

  随着智能设备的快速增加,越来越多生活数据正得到完整收集和针对性处理,用户的能源消耗、碳排放指标和生活需求都能被量化统计,这就为物业管理中心收集、整理和挖掘数据提供了便利。

  以IoT设备完成能源网络搭建,再通过AI驱动的大数据分析,楼宇管理者可以根据不同能源用途和用能区域,对建筑能耗进行分时段计量和分项计量,分别计算电、水、油、气等能源的使用,并且对未来能耗进行预测。通过系统梳理不同能源的消耗情况,以及不同用户对能源的需求,并通过合理算法对能源进行有效分配,即可实现对能源的高效管理。

  上述智能管理模式可以大幅降低建筑能耗,并能够对建筑内部的能源系统保持良好监管,降低故障发生的可能性,即便发生了也能通过数据节点排查第一时间找到问题源头,有效降低建筑节能诊断的难度,提升基础设施的使用寿命。

  除了智能驱动,“被动房”也是智慧楼宇的另一大方向。这是在德国兴起的一种全新节能建筑概念,是指适应气候特征和自然条件,通过保温隔热性能和气密性能更高的围护结构,采用高效新风热回收技术,最大程度地降低建筑供暖供冷需求,并充分利用可再生能源,以更少的能源消耗提供舒适室内环境的建筑。

  在这一领域,聚焦智慧楼宇管理系统的德国企业班尼戈是个中代表。班尼戈有一个名为ALEXTAN的温控系统,通过在地下铺设球形地面管道和室内的新风系统,依靠纯自然的热交换实现制冷和供暖。通过在浅层地表埋设球膜注膜管,再经由新风系统的热回收传到房内,冬季室内温度可以达到18度,夏季室内温度可以保持在20度。无需任何锅炉空调,全靠搬运大自然的能量。

  被动式建筑要追求超低能耗的运行结果,采用的节能技术设备比较多样,彼此之间的配合也比较复杂,同时又需要这些设备拥有较高的运行效率和能源效率。这些特点与AI和IoT驱动的建筑能源管理系统不谋而合,两种理念的结合正成为智慧楼宇的主流。

  近期,华盛顿大学研究组在《ICLR 2019》上发表了一篇利用深度学习算法,推导出“建筑能源管理最优控制策略”的新论文。

  通过将深度学习应用到最优控制理论中,研究人员大幅提升了对建筑能耗管理的控制效率和准确度。

  研究人员将一栋大楼的分时能耗数据及各个分区的传感器数据(如室内温度、人流量、空调设定温度等)作为输入特征,训练神经网络模型ICRNN,通过设置楼宇在一定时间段内的温度范围,并满足相应约束的前提下,实现楼宇能耗的最优化。

  实验结果表面,这一控制方法保证房间温度维持在 19—24 摄氏度区间内的前提下,相比平时节约了 20% 的建筑能耗。如果设置更大的温度波动区间 (16到 27 摄氏度),甚至可以帮助楼宇节约近 40% 能耗。

  目前,华盛顿大学的Paul Allen Center电子工程与计算机大楼正在安装与该算法配套的传感器,并计划将该控制方案用于大楼内部HAVC系统的实时控制。相信在不久的将来,基于深度学习的楼宇能源控制系统会有更广阔的应用空间。

  建筑业规模巨大、能耗和排放高、管理复杂性高,传统的管理方法有着极大的缺陷。随着人工智能的快速发展,智慧楼宇正日益成为AI+IoT的成熟应用方向之一。

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