Повышение энергоэффективности эксплуатируемых зданий

Цифровизация зданий

 

Цифровизация и информационное моделирование зданий. Применение систем искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве для повышения энергоэффективности и энергосбережения эксплуатируемых зданий.

 

Внедрение цифровых технологий и инноваций для цифровизации строительного производства дает возможность сократить расходы на потребляемую энергию до 30%, а в отдельных случаях до 50% в сфере коммерческой недвижимости, офисных и производственных зданий, а также улучшить уровень комфорта для посетителей здания. Отопление, вентиляция и кондиционирование ( ОВиК) составляют 50% в общем объеме энергопотреблении здания. В систему ОВиК входят: кондиционеры, котлы отопления, тепловые насосы, обогреватели, чиллеры. ОВиК здания в большинстве случаев представляет совокупность разобщенного оборудования, работающего по заданным алгоритмам.

 

Традиционный подход к энергоэффективности рассматривает систему ОВиК как совокупность отдельного оборудования, управляемого системой автоматизации и управления здания (АСУЗ).

В то же время на работу системы влияет совокупность различных факторов, погодные условия, количество посетителей внутри здания, температура и вентиляция соседних помещений.На сегодняшний день основная часть энергии поступающей в здание расходуется впустую и теряется в окружающей среде.

АСУЗ не дает возможность оценить изменение эффективности работы оборудования со временем, появление износа отдельных компонентов, что приводит к повышенному энергопотреблению и расходам на ремонт оборудования.

Невозможность проактивного изменения параметров оборудования в зависимости от внешних условий (погодных, количества посетителей и пр.) приводит к перерасходу энергии и к ухудшению комфорта для находящихся в здании.

 

Современный подход рассматривает здание как термодинамическую систему, в которой происходят процессы нагревания и охлаждения. Все компоненты этой системы взаимосвязаны.

Важной задачей является нахождение баланса между экономией энергоресурсов и комфортным нахождением посетителей здания.  Анализ больших данных дает возможность рекомендовать и динамически изменять настройки оборудования ОВиК с целью снижения энергозатрат и повышения уровня комфорта посетителей. Таким образом можно сократить энергозатраты на 30%.

 

Для того чтобы термодинамическая система здания находилась в равновесии необходим баланс между поступающей энергией внутрь здания и тепловыми потерями такими как например вентиляция. В ручную контролировать и постоянно изменять настройки оборудования ОВиК сложно. С помощью ИИ можно предсказывать поведение термодинамической системы здания и заранее изменять параметры.

ИИ дает возможность предсказать расход энергии в течение суток в зависимости от погодных условий, количества посетителей, настроить оптимальные параметры работы оборудования, создать комфортные условия для находящихся в здании.

 

Системы автоматизации и управления зданиями (АCУЗ) дают возможность получать и накапливать информацию о работе оборудования в отдельности. Это данные о расходе электроэнергии, газа, воды, количестве людей, находящихся в здании, данные от датчиков температуры и содержании углекислого газа.

 

Анализируя с помощью нашего ПО (программного обеспечения) данные, поступающие от ОВиК о прошедших периодах времени, о текущем периоде времени. Сопоставляя данные о настройках оборудования с текущими и будущими погодными условиями, становится возможным прогнозировать будущие параметры и давать рекомендации по регулировке оборудования ОВиК (системы отопления, вентиляции, кондиционирования). Оптимальные настройки оборудования позволяют снизить потребление электроэнергии и расходов на отопление. При этом уровень комфорта для посетителей здания будет только улучшаться.

 

Преимущества внедрения:

 

  • Окупаемость в течение 6-12 мес;
  • Короткий срок внедрения: 1-2 месяца;
  • ПО уже используется в Европе и США;
  • Нет необходимости подключения дополнительного оборудования-датчиков, серверов.
  • Программное обеспечение и данные находятся в облачном хранилище.

Статьи
Подписаться на рассылку
Ignition by Inductive Automation