人工智慧自动化商办空调系统

持久、自动化、互动式空调系统最佳化
test
Client 财富美国 500 强公司
Project Title 财富美国 500 强公司旧金山办公司空调系统最佳化
Duration/Time 2018年10月24日 00:00:01 至 2018年10月31日 23:59:59
Summary

凭借空调系统最佳化达到 19% 节能效果,同时提升 30 万美元生产力

 

简介

绿铜科技为智慧能源及建筑自动化服务供应商。

建筑自动化具备三大需求:能源及占用率精准预测、建筑情形及管理员目标。

绿铜科技推出的传感器每秒可监测能源使用量上千次。本公司的AI系统会导入当地天气、电费费率、建筑管理系统(BMS)数据及其他可用资料集。无法取得资料时,绿铜科技的AI系统可以推估的方式取得。在此模拟中,绿铜科技的AI系统可透过观测保全徽章模式了解建筑的占用率。

本报告模拟以某财富美国500强公司建筑空调系统自动化及最佳化为例显示相关结果。这些控制方案可由设施管理员调整,以得知住户舒适度及成本效率。

因绿铜科技会即时监测建筑能源使用量,其效率数据均可量化、审计且可信赖。

建筑行业分类: 办公室/实验室混合用途

资料来源:

  • 天气 (即时)
  • 大楼管理系统 (历史室内温度)
  • 用电量 – 8kHz 高频扫描、即时上传的传感器
  • 电费费率
  • 利用率

模型推论:

  • 室内温度预测
  • 用电量预测
  • 占用率预测

结果:

  • 用电量 – 持续性自动化空调系统节能提升18.7%
  • 能源成本- 持续性自动化空调系统成本节约22.7-33.7%,取决于最佳化标准。
  • 舒适度 - 有机会从ASHRAE-55操作标准中目前4.5%的「占用时间」提升至全时段维持最佳生产力性能。
  • 生产力影响 – 根据公开薪资数据及保守的占用率估算,确定至少带来30万美元的生产力价值。计算范例如附件。
  • 专案回收 – 节能价值及所提升生产力合计专案回收期为一年。
  • 投资报酬 – 五年整体投资报酬率将可成长五倍。

问题说明

当今最先进的建筑及环境控制系统均未能达到设施及营运管理。这些建筑效率低,而住户享受到的服务也不足。

建筑基础设施及管理技术未能跟上建筑环境复杂度提升的脚步。建筑能源需求及住户需求与日俱增,其外在因素主要有:季节性建筑使用量、日光节约或气候现象。

随之而来的,是建筑的运作时间拉长以支援更为广泛的终端用途及更高层级的经济生产力,使得错误的容许度更低了。

另外,分割的诱因阻碍了对解决方案的投资。举例来说,租赁设施中,房东往往会安装市面上成本最低廉的空调系统,因为他们知道电费及维修费是由房客支付的,而非由房东负担。因此,不合宜的设备就成了承租人的问题。这些相互冲突的激励措施对能源效率、碳排放及人身造成重大的下游影响。

强行纠正措施的人工成本往往令人却步。为使住户住得舒适,并节省成本及能源,对动态机器辅助的需求应运而生。

解决方案

绿铜科技发展了一套解决方案可自动将空调系统能源使用量降到最低,同时维持住户舒适度,并可适用内在及外在环境。本公司的模型共有三(3)组可调整参数。这些参数系用来衡量使用者对于以下因素的关心程度:

  1. 能源消耗
  2. 稳定运作温度1
  3. 住户舒适度

方案存取:

本解决方案采用云端存取,用户可随时取用模拟结果及环境系统服务。

输入:

绿铜科技的模型系人工智慧引擎根据真实世界资料建构模型。

  • 绿铜科技的传感器提供即时能源。
  • 绿铜科技的电费费率使用自订费率架构。2
  • 绿铜科技所使用的天气资讯来自可信赖的第三方提供者。
  • 绿铜科技使用财富美国 500 强公司徽章资讯估算建筑占用率。
  • 绿铜科技使用符合 ASHRAE 55 的模型及财富美国500强公司建筑管理系统数据3模拟建筑舒适度需求。

输出:

绿铜科技的模型提供了以下重要功能:

  • 用户可获得时间序列建筑占用率估计资料。
  • 用户可获得根据占用及节费目标打造的空调系统最佳化方案。
  • 用户可获得符合 ASHRAE 温度舒适准则的空调系统最佳化相关建议。
  • 用户可获得每月报告,以了解实施空调系统最佳化对费用之影响。
ASHRAE-55 舒适区间
范例 ASHRAE-55 舒适区间以蓝色表示

结果

本公司于一周内运行模型,以展示每日差异4。该模型运行时有三个参数选项:

  1. 于住户舒适温度区内进行温度稳定性最佳化
  2. 于住户舒适温度区内进行住户互动性最佳化
  3. 平衡目标的最佳化5

以下结果显示绿铜科技电表所量测到三种策略的能源消耗与实际能源消耗的比较。

选项一:于住户舒适温度区内进行温度稳定性最佳化

Selection 1 Image

上图中红线表示建筑中所有空调系统之总和并显示模拟期间实际空调系统电路能源消耗。模型结果则以橘色表示。本模型显示空调系统最佳化后,维持符合住户舒适区间的稳定室内温度的能源消耗。

选项二:于住户舒适温度区内进行住户互动性最佳化

Selection 2 Image

上图中红线表示建筑中所有空调系统之总和并显示模拟期间实际空调系统电路能源消耗。模型结果则以绿色表示。本模型显示空调系统最佳化后,因应建筑占用情形变动做出调整后的能源消耗。

选项三:平衡目标的最佳化

Selection 3 Image

上图中红线表示建筑中所有空调系统之总和并显示模拟期间实际空调系统电路能源消耗。模型结果则以蓝色表示。本模型显示空调系统最佳化后,平衡6 稳定温度及住户互动因素的能源消耗。

温度舒适表现(使用前)

本公司根据 ASHRAE 55 分析目前空调系统运作下,室内温度是否能维持于住户舒适区间内。本公司采样期间为4月5日至4月11日这一周7

下图即显示采样期间根据建筑管理系统室内温度的舒适指数。指数为 1 时,即表示符合舒适区间。指数为 0 时,则表示不符合舒适区间。此分析显示,该设施运作期间仅有 10.5% 的时间符合舒适区间。

Selection 3 Image

下图为该时间段内的室内温度图。图中显示平均温度约 21C (约 70F)。ASHRAE 55 标准要求的温度下限为23C(约 73.4F)。室内温度过低可能降低舒适度并进而影响生产力。

Selection 3 Image

温度舒适表现(使用后)

本公司根据 ASHRAE 55 估计经由绿铜科技AI最佳化运作后,室内温度是否能维持于住户舒适区间内。 下图即显示模拟期间,绿铜科技AI最佳化运作三大选项下的室内温度的舒适指数。

Selection 3 Image

在稳定温度及平衡目标两种情境下,AI引擎均能严格遵守ASHRAE 55要求之舒适区间,100%符合舒适目标。而在住户互动最佳化情景下,本公司估计温度在少数时段会低于舒适区间。前述时段均为AI引擎预测建筑占用率极低之时段。

  目前情形 温度稳定情景 住户互动情景 平衡目标情景
符合ASHRAE 55规定之舒适区间时间 总计 10.5% 100% 89.3% 100%
符合ASHRAE 55规定之舒适区间时间 占用时数8 4.5% 100% 100% 100%
符合ASHRAE 55规定之舒适区间时间 标准化为占用率 3.2% 100% 98.8% 100%
“不舒适” 时数 未分析 10月27日(六)上午一时至七时、10月28日(日)上午一时至九时、10月29日(一)上午四时、10月31日(三)上午四时9

观察

Selection 3 Image

图中所有模型均显示出目前财富美国500强公司建筑空调系统最佳化的潜力。举例来说,空调系统可在周末占用率较低时持续运作,以提升住户舒适度。借由参数比重的调整,绿铜科技的模型可为各式建筑需求提供不同建议。

附录

空调系统成本及节支图加计模拟期间各情境之冷、暖气及通风费用。模拟情景均已包含各费率结构。

  实际情形 温度稳定情景 住户互动情景 平衡目标情景
kWh 2087 2174 1695 1702
成本(美金) $424.03 $327.89 $281.03 $281.98

上表为净节省电费之实际用电量比较。舒适值为负数主系因此策略需消耗较多电力将室内温度保持在舒适区间内。表中各情景受惠于用电高峰减少策略均能节支电费。

  实际情形 温度稳定情景 住户互动情景 平衡目标情景
kWh 0 -87.5 391 385
CO2 0 -54 243 238
CH4 0 -3.2 14.4 14.1
N2O 0 -0.39 1.76 1.73
CO2e 0 -54.4 243 240
石化燃料 CO2 0 -82.7 370 364
省电率 0 -0.04% 18.7% 18.4%
节省金额 0 $96.14 $143.00 $142.05
节省金额率 (%)10 0 22.7% 33.7% 33.5%

预测内部建筑温度及天气标准化

一套有效的建筑自动化解决方案,必须能预测室内温度管理外部天气条件之影响。现代建筑管理系统虽能提供历史数据,却不能预测室内温度。

绿铜科技可利用统计方法推测室外天气对室内温度之影响,并进而透过天气预报推估建筑室内温度。下图即演示周间室内温度预测与最舒适温度之差异。

Selection 3 Image

此模式显示了天气及室内温度间的周期性变化,其与一般认知相同,亦即美国财富500强建筑的室内、外温度差异于白天最小,而夜晚最大。

预测占用率

占用率系透过随机模型推导,而该模型系利用伽玛分布预估人员待在建筑内的时间。系统合并财富美国500强公司建筑数据后即可推估占用率。

下图中,占用率较低的周末期间很容易便能辨识,占用率曲线形状也大致相同,周末期间人们会于相似时间进入建筑,而人数则明显较少。

Selection 3 Image11

讨论

本模型从建筑管理系统获得之数据期间与绿铜科技能源数据相同时,较能模拟出与现实情形相符之情境,因其有利于本模型了解用电量如何影响建筑舒适指标,并使空调系统模拟更为准确。本模型中,空调系统运作模式系借由用电量推断。建筑管理系统及空调系统数据的整合有利于实际空调系统运作的模拟。这些结果可纳入模型中以提出更精准的建议。 未来推出的自动化模型可与绿铜科技智慧警报配对以自动监测运作参数之异常情形。建筑具备相容于绿铜科技智慧控制演算法之建筑管理系统,即可将占用率互动、温度稳定及成本节支自动化。控制演算法及最佳化模型可为更多设施开发或纳入更多标准。

注解:

1. 工作温度的稳定有时可能为重要的条件,举例来说,数据中心或工厂中即需维持稳定的工作温度。
2. 已考量用电量及尖峰电费,惟费率表为机密资讯,故不公开。
3. 历史室内温度由建筑管理系统撷取,并可透过整合进行自动化处理。未来室内温度系透过附录所述之方法预测。
4. 随着每周、每月或每季占用率及建筑管理系统数据增加,结果越显著。占用率数据取样自前一年度,建筑管理系统数据则取样自四月。
5. 刻意将能源效率最佳化之情境。本情境表示「全部关闭」为省电之最佳方法。
6. 平衡情境应为实务上最常用之情况。举例来说,于夜间或周末应给予住户一定的照护。
7. 财富美国500强建筑之建筑管理系统数据为截至2018年4月
8. 周一二三四五六日 上午九时至下午七时
9. 住户互动情境中全数「不舒适」时段均座落于占用率低的午夜或周末时段。
10. 节省电费率系以节省电费除实际成本计算之
11. 1表特定期间可用数据推断之最大占用率 、0则为最小占用率。