Има няколко базирани на данни подхода, които могат да бъдат използвани за оптимизиране на използването на възобновяеми енергийни източници в сграда:
1. Енергиен мониторинг и анализ: Внедряване на системи за енергиен мониторинг за събиране на данни в реално време за моделите на потребление на енергия и генерирането на възобновяема енергия. След това тези данни могат да бъдат анализирани, за да се идентифицират области с високо потребление на енергия, периоди на пиково търсене и потенциални възможности за оптимизация.
2. Предсказуеми анализи: Използване на исторически данни и алгоритми за машинно обучение за прогнозиране на модели на потребление на енергия и производство на възобновяема енергия в бъдеще. Това позволява на строителните оператори проактивно да балансират търсенето и предлагането на енергия, да оптимизират използването по време на пиковите периоди на производство и да намалят зависимостта от невъзобновяеми източници.
3. Оптимизиране на отговора на търсенето: Използване на анализ на данни за оптимизиране на отговора на програмите за отговор на търсенето. Чрез анализиране на моделите на търсене на енергия, прогнози за времето и данни за цените, строителните оператори могат да коригират използването и съхранението на енергия, за да минимизират разходите и да увеличат максимално използването на възобновяеми енергийни източници по време на висока наличност.
4. Интегриране на интелигентна мрежа: Интегрирането на енергийните системи на сградата с инфраструктура на интелигентна мрежа позволява комуникация в реално време и координация с мрежата. Това позволява прехвърляне на товара, при което потреблението на енергия може да бъде синхронизирано, за да се приведе в съответствие с периодите на високо производство на възобновяема енергия, а излишната възобновяема енергия може да бъде изнесена обратно към мрежата.
5. Оптимизиране на съхранението на енергия: Използване на анализ на данни за оптимизиране на използването на системи за съхранение на енергия, като батерии или маховици. Данните в реално време за производството на възобновяема енергия, търсенето на енергия и нивата на съхранение могат да се използват за оптимизиране на циклите на зареждане и разреждане, като се гарантира максимално използване на възобновяема енергия и намаляване на зависимостта от мрежата по време на периоди на ниско производство.
6. Симулации и моделиране: Използване на енергийни симулационни модели на сгради, комбинирани с метеорологични данни и прогнози за производство на възобновяема енергия, за оптимизиране на интегрирането на системи за възобновяема енергия в сградата. Това може да помогне за оптимизиране на оразмеряването и разположението на слънчеви панели, вятърни турбини или други технологии за възобновяема енергия, за да се увеличи максимално потенциалът за генериране на енергия.
7. Анализ на заетостта и поведението: Анализиране на моделите на заетост и поведението на обитателите, като предпочитания, нива на комфорт и навици за използване на енергия, за оптимизиране на използването на възобновяема енергия. Тези данни могат да помогнат за коригиране на графиците за потребление на енергия, температурните настройки и контролите на осветлението, за да се приведат в съответствие с наличността на възобновяема енергия и да се осигури комфорт на обитателите.
Чрез използването на тези подходи, базирани на данни, сградите могат да подобрят използването на възобновяеми енергийни източници, да намалят въглеродните отпечатъци, да намалят разходите за енергия и да допринесат за по-устойчиво бъдеще.
Дата на публикуване: