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自学习加热控制系统节省能源

科技2020-03-11 11:19:02
最佳答案建筑物能学会自己拯救吗?Empa的研究人员是这么认为的。在他们的实验中,他们用前一年的温度数据和当前的天气预报,给一个新的自学习加热控制系统喂食。“智能”控制系统随后能够评估

建筑物能学会自己拯救吗?Empa的研究人员是这么认为的。在他们的实验中,他们用前一年的温度数据和当前的天气预报,给一个新的自学习加热控制系统喂食。“智能”控制系统随后能够评估建筑物的行为,并在良好的预期下采取行动。其结果是:更舒适,更低的能源成本。

工厂厂房、机场候机楼和高层办公楼通常都装有自动“预调”供暖系统。这些工作与预先定义的场景特别为建筑计算,并帮助节省业主大量的热能。然而,这种个人规划对于个人公寓和私人住宅来说太贵了。

去年夏天,一群电子探针研究人员首次证明了它确实可以更简单:智能加热和冷却控制并不一定必须被编程,系统可以很容易学会降低成本本身,基于过去的几周和几个月的数据。不再需要编程专家。有了这个窍门,这种节省成本的技术很快也将适用于家庭和单身人士。

重要的实验是在Empa的研究建筑NEST中进行的。UMAR单元(城市采矿和回收)为这个测试提供了最好的条件:一个大型的可食用的厨房由两个学生房间组成。两个房间各18平方米。整个窗户面向东南东的朝阳。在UMAR单元中,加热或预冷的水通过不锈钢天花板覆盖层流动,确保所需的室温。用于加热和冷却的能量可以根据每个房间各自的阀门位置计算出来。

多亏了天气预报,这真是个聪明的主意

由于项目负责人Felix Bunning和他的同事Benjamin Huber不想等到加热期,他们在2019年6月开始了冷却实验。从6月20日到26日的这一周,开始时有两个晴朗但仍相当凉爽的日子,接着是一个阴天,最后太阳在杜本多夫上空燃烧,把外面的温度提高到接近40度。

在两个卧室里,白天的温度不应超过25度的标志,晚上的温度限制为23度。一个传统的恒温阀提供一个房间的冷却。在另一个房间里,由Bunning和Huber及其团队开发的带有人工智能(AI)的实验控制系统正在工作。人工智能从过去10个月的数据中获取信息,并从MeteoSwiss获得当前的天气预报。

更舒适和更少的能量

结果是非常清楚的:智能加热和冷却控制系统与预先设定的舒适规格更加紧密地结合在一起,同时减少了大约25%的能耗。这主要是因为早晨,当阳光透过窗户照射进来时,空调系统会预先给房间降温。另一方面,第二个房间里的传统恒温器,只能在温度升到天花板时才会发生反应。太迟了,太忙了,而且精力充沛。在2019年11月,一个凉爽的月份,太阳很少,雨水很多,寒风凛冽,邦宁和休伯重复了这个实验。现在一切都是为了给两个房间供暖。到本期付印时,评估仍在进行中。但邦宁相信,他的预测加热控制系统也在这里收集点。

Empa团队已经准备好下一步:“为了在现实环境中测试该系统,我们计划在一栋有60套公寓的大楼里进行一次更大规模的实地测试。我们将为其中四套公寓配备智能冷暖控制系统。”邦宁对结果很好奇。“我认为基于机器学习的新控制器提供了巨大的机会。用这种方法,我们可以用相对简单的方法和记录的数据,为现有的供暖系统构建一个良好的、节能的改造方案。”


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