人工智慧自動化商辦空調系統

持久、自動化、互動式空調系統最佳化
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Client 財富美國 500 強公司
Project Title 財富美國 500 強公司舊金山辦公司空調系統最佳化
Duration/Time 2018年10月24日 00:00:01 至 2018年10月31日 23:59:59
Summary

憑藉空調系統最佳化達到 19% 節能效果,同時提升 30 萬美元生產力

 

簡介

綠銅科技為智慧能源及建築自動化服務供應商。

建築自動化具備三大需求:能源及佔用率精準預測、建築情形及管理員目標。

綠銅科技推出的傳感器每秒可監測能源使用量上千次。本公司的AI系統會導入當地天氣、電費費率、建築管理系統(BMS)數據及其他可用資料集。無法取得資料時,綠銅科技的AI系統可以推估的方式取得。在此模擬中,綠銅科技的AI系統可透過觀測保全徽章模式了解建築的佔用率。

本報告模擬以某財富美國500強公司建築空調系統自動化及最佳化為例顯示相關結果。這些控制方案可由設施管理員調整,以得知住戶舒適度及成本效率。

因綠銅科技會即時監測建築能源使用量,其效率數據均可量化、審計且可信賴。

建築行業分類: 辦公室/實驗室混合用途

資料來源:

  • 天氣 (即時)
  • 大樓管理系統 (歷史室內溫度)
  • 用電量 – 8kHz 高頻掃描、即時上傳的傳感器
  • 電費費率
  • 利用率

模型推論:

  • 室內溫度預測
  • 用電量預測
  • 佔用率預測

結果:

  • 用電量 – 持續性自動化空調系統節能提升18.7%
  • 能源成本- 持續性自動化空調系統成本節約22.7-33.7%,取決於最佳化標準。
  • 舒適度 - 有機會從ASHRAE-55操作標準中目前4.5%的「佔用時間」提升至全時段維持最佳生產力性能。
  • 生產力影響 – 根據公開薪資數據及保守的佔用率估算,確定至少帶來30萬美元的生產力價值。計算範例如附件。
  • 專案回收 – 節能價值及所提升生產力合計專案回收期為一年。
  • 投資報酬 – 五年整體投資報酬率將可成長五倍。

問題說明

當今最先進的建築及環境控制系統均未能達到設施及營運管理。這些建築效率低,而住戶享受到的服務也不足。

建築基礎設施及管理技術未能跟上建築環境複雜度提升的腳步。建築能源需求及住戶需求與日俱增,其外在因素主要有:季節性建築使用量、日光節約或氣候現象。

隨之而來的,是建築的運作時間拉長以支援更為廣泛的終端用途及更高層級的經濟生產力,使得錯誤的容許度更低了。

另外,分割的誘因阻礙了對解決方案的投資。舉例來說,租賃設施中,房東往往會安裝市面上成本最低廉的空調系統,因為他們知道電費及維修費是由房客支付的,而非由房東負擔。因此,不合宜的設備就成了承租人的問題。這些相互衝突的激勵措施對能源效率、碳排放及人身造成重大的下游影響。

強行糾正措施的人工成本往往令人卻步。為使住戶住得舒適,並節省成本及能源,對動態機器輔助的需求應運而生。

解決方案

綠銅科技發展了一套解決方案可自動將空調系統能源使用量降到最低,同時維持住戶舒適度,並可適用內在及外在環境。本公司的模型共有三(3)組可調整參數。這些參數係用來衡量使用者對於以下因素的關心程度:

  1. 能源消耗
  2. 穩定運作溫度1
  3. 住戶舒適度

方案存取:

本解決方案採用雲端存取,用戶可隨時取用模擬結果及環境系統服務。

輸入:

綠銅科技的模型係人工智慧引擎根據真實世界資料建構模型。

  • 綠銅科技的傳感器提供即時能源。
  • 綠銅科技的電費費率使用自訂費率架構。2
  • 綠銅科技所使用的天氣資訊來自可信賴的第三方提供者。
  • 綠銅科技使用財富美國 500 強公司徽章資訊估算建築佔用率。
  • 綠銅科技使用符合 ASHRAE 55 的模型及財富美國500強公司建築管理系統數據3模擬建築舒適度需求。

輸出:

綠銅科技的模型提供了以下重要功能:

  • 用戶可獲得時間序列建築佔用率估計資料。
  • 用戶可獲得根據佔用及節費目標打造的空調系統最佳化方案。
  • 用戶可獲得符合 ASHRAE 溫度舒適準則的空調系統最佳化相關建議。
  • 用戶可獲得每月報告,以了解實施空調系統最佳化對費用之影響。
ASHRAE-55 舒適區間
範例 ASHRAE-55 舒適區間以藍色表示

結果

本公司於一週內運行模型,以展示每日差異4。該模型運行時有三個參數選項:

  1. 於住戶舒適溫度區內進行溫度穩定性最佳化
  2. 於住戶舒適溫度區內進行住戶互動性最佳化
  3. 平衡目標的最佳化5

以下結果顯示綠銅科技電表所量測到三種策略的能源消耗與實際能源消耗的比較。

選項一:於住戶舒適溫度區內進行溫度穩定性最佳化

Selection 1 Image

上圖中紅線表示建築中所有空調系統之總和並顯示模擬期間實際空調系統電路能源消耗。模型結果則以橘色表示。本模型顯示空調系統最佳化後,維持符合住戶舒適區間的穩定室內溫度的能源消耗。

選項二:於住戶舒適溫度區內進行住戶互動性最佳化

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上圖中紅線表示建築中所有空調系統之總和並顯示模擬期間實際空調系統電路能源消耗。模型結果則以綠色表示。本模型顯示空調系統最佳化後,因應建築佔用情形變動做出調整後的能源消耗。

選項三:平衡目標的最佳化

Selection 3 Image

上圖中紅線表示建築中所有空調系統之總和並顯示模擬期間實際空調系統電路能源消耗。模型結果則以藍色表示。本模型顯示空調系統最佳化後,平衡6 穩定溫度及住戶互動因素的能源消耗。

溫度舒適表現(使用前)

本公司根據 ASHRAE 55 分析目前空調系統運作下,室內溫度是否能維持於住戶舒適區間內。本公司採樣期間為4月5日至4月11日這一週7

下圖即顯示採樣期間根據建築管理系統室內溫度的舒適指數。指數為 1 時,即表示符合舒適區間。指數為 0 時,則表示不符合舒適區間。此分析顯示,該設施運作期間僅有 10.5% 的時間符合舒適區間。

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下圖為該時間段內的室內溫度圖。圖中顯示平均溫度約 21C (約 70F)。ASHRAE 55 標準要求的溫度下限為23C(約 73.4F)。室內溫度過低可能降低舒適度並進而影響生產力。

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溫度舒適表現(使用後)

本公司根據 ASHRAE 55 估計經由綠銅科技AI最佳化運作後,室內溫度是否能維持於住戶舒適區間內。 下圖即顯示模擬期間,綠銅科技AI最佳化運作三大選項下的室內溫度的舒適指數。

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在穩定溫度及平衡目標兩種情境下,AI引擎均能嚴格遵守ASHRAE 55要求之舒適區間,100%符合舒適目標。而在住戶互動最佳化情景下,本公司估計溫度在少數時段會低於舒適區間。前述時段均為AI引擎預測建築佔用率極低之時段。

  目前情形 溫度穩定情景 住戶互動情景 平衡目標情景
符合ASHRAE 55規定之舒適區間時間 總計 10.5% 100% 89.3% 100%
符合ASHRAE 55規定之舒適區間時間 佔用時數8 4.5% 100% 100% 100%
符合ASHRAE 55規定之舒適區間時間 標準化為佔用率 3.2% 100% 98.8% 100%
“不舒適” 時數 未分析 10月27日(六)上午一時至七時、10月28日(日)上午一時至九時、10月29日(一)上午四時、10月31日(三)上午四時9

觀察

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圖中所有模型均顯示出目前財富美國500強公司建築空調系統最佳化的潛力。舉例來說,空調系統可在週末占用率較低時持續運作,以提升住戶舒適度。藉由參數比重的調整,綠銅科技的模型可為各式建築需求提供不同建議。

附錄

空調系統成本及節支圖加計模擬期間各情境之冷、暖氣及通風費用。模擬情景均已包含各費率結構。

  實際情形 溫度穩定情景 住戶互動情景 平衡目標情景
kWh 2087 2174 1695 1702
成本(美金) $424.03 $327.89 $281.03 $281.98

上表為淨節省電費之實際用電量比較。舒適值為負數主係因此策略需消耗較多電力將室內溫度保持在舒適區間內。表中各情景受惠於用電高峰減少策略均能節支電費。

  實際情形 溫度穩定情景 住戶互動情景 平衡目標情景
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
省電率 0 -0.04% 18.7% 18.4%
節省金額 0 $96.14 $143.00 $142.05
節省金額率 (%)10 0 22.7% 33.7% 33.5%

預測內部建築溫度及天氣標準化

一套有效的建築自動化解決方案,必須能預測室內溫度管理外部天氣條件之影響。現代建築管理系統雖能提供歷史數據,卻不能預測室內溫度。

綠銅科技可利用統計方法推測室外天氣對室內溫度之影響,並進而透過天氣預報推估建築室內溫度。下圖即演示週間室內溫度預測與最舒適溫度之差異。

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此模式顯示了天氣及室內溫度間的週期性變化,其與一般認知相同,亦即美國財富500強建築的室內、外溫度差異於白天最小,而夜晚最大。

預測佔用率

佔用率係透過隨機模型推導,而該模型係利用伽瑪分布預估人員待在建築內的時間。系統合併財富美國500強公司建築數據後即可推估佔用率。

下圖中,佔用率較低的週末期間很容易便能辨識,佔用率曲線形狀也大致相同,週末期間人們會於相似時間進入建築,而人數則明顯較少。

Selection 3 Image11

討論

本模型從建築管理系統獲得之數據期間與綠銅科技能源數據相同時,較能模擬出與現實情形相符之情境,因其有利於本模型了解用電量如何影響建築舒適指標,並使空調系統模擬更為準確。本模型中,空調系統運作模式係藉由用電量推斷。建築管理系統及空調系統數據的整合有利於實際空調系統運作的模擬。這些結果可納入模型中以提出更精準的建議。 未來推出的自動化模型可與綠銅科技智慧警報配對以自動監測運作參數之異常情形。建築具備相容於綠銅科技智慧控制演算法之建築管理系統,即可將佔用率互動、溫度穩定及成本節支自動化。控制演算法及最佳化模型可為更多設施開發或納入更多標準。

註解:

1. 工作溫度的穩定有時可能為重要的條件,舉例來說,數據中心或工廠中即需維持穩定的工作溫度。
2. 已考量用電量及尖峰電費,惟費率表為機密資訊,故不公開。
3. 歷史室內溫度由建築管理系統擷取,並可透過整合進行自動化處理。未來室內溫度係透過附錄所述之方法預測。
4. 隨著每週、每月或每季佔用率及建築管理系統數據增加,結果越顯著。佔用率數據取樣自前一年度,建築管理系統數據則取樣自四月。
5. 刻意將能源效率最佳化之情境。本情境表示「全部關閉」為省電之最佳方法。
6. 平衡情境應為實務上最常用之情況。舉例來說,於夜間或週末應給予住戶一定的照護。
7. 財富美國500強建築之建築管理系統數據為截至2018年4月
8. 週一二三四五六日 上午九時至下午七時
9. 住戶互動情境中全數「不舒適」時段均座落於佔用率低的午夜或週末時段。
10. 節省電費率係以節省電費除實際成本計算之
11. 1表特定期間可用數據推斷之最大佔用率 、0則為最小佔用率。