ИИ можно использовать для анализа и оптимизации энергоэффективности здания по отношению к окружающему городскому контексту и микроклимату следующими способами:
1. Сбор данных: ИИ может автоматически собирать и объединять данные из различных источников, таких как метеостанции, спутниковые снимки, и датчики IoT, встроенные в здание и окружающую среду. Эти данные включают температуру, влажность, скорость ветра, солнечную радиацию и модели потребления энергии.
2. Моделирование и симуляция. Алгоритмы ИИ могут анализировать и прогнозировать, как различные конструктивные и эксплуатационные параметры влияют на энергоэффективность здания в его городском контексте. Создавая сложные 3D-модели, ИИ может имитировать потоки энергии, схемы вентиляции и определять области притока или потери тепла.
3. Оптимальный дизайн: ИИ может помочь архитекторам и инженерам в проектировании зданий, которые лучше подходят для их окружения. Принимая во внимание микроклимат и факторы окружающей среды, такие как тени, каналы ветра и воздействие солнечных лучей, алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь оптимизировать такие факторы, как ориентация здания, размер, форма, расположение окон и затеняющие устройства для максимальной энергоэффективности.
4. Управление энергопотреблением: ИИ может активно отслеживать и управлять энергетическими системами здания в режиме реального времени. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать модели потребления энергии, прогнозировать будущее потребление и соответствующим образом оптимизировать системы отопления, охлаждения и освещения, чтобы сократить потери энергии и затраты. ИИ также может управлять интеллектуальными устройствами, такими как термостаты и системы освещения, в зависимости от занятости и внешних условий.
5. Адаптивная оптимизация. Благодаря постоянному мониторингу и обратной связи алгоритмы искусственного интеллекта могут адаптивно оптимизировать энергетические характеристики здания в зависимости от меняющихся условий окружающей среды и моделей занятости. Изучая исторические данные и данные в реальном времени, модели ИИ могут делать точные прогнозы и корректировать системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, энергопотребление и внутреннее освещение, чтобы минимизировать потребление энергии при сохранении комфорта жильцов.
6. Системы рекомендаций. ИИ может давать рекомендации по энергоэффективным технологиям, материалам и стратегиям для зданий на основе исторических данных, моделирования и лучших отраслевых практик. Эти рекомендации могут помочь архитекторам, инженерам и владельцам зданий в выборе наиболее эффективных энергосберегающих решений.
В целом ИИ предоставляет мощный набор инструментов для анализа, оптимизации и управления энергоэффективностью здания в окружающем его городском контексте и микроклимате, что приводит к повышению энергоэффективности, снижению воздействия на окружающую среду и экономии средств.
Дата публикации: