Je zcela evidentní, že boj proti klimatickým změnám je v plném proudu a úsilí pro snížení emisí CO2 začínají nabírat jasnějších obrysů. Komerční budovy přispívají ke světovým emisím CO2 zhruba z 20 % a představují tedy velký potenciál pro jejich snížení. V tomto článku se budeme zabývat potenciálem energetických úspor, a tedy snížení podílu emisí CO2 v komerčních budovách a proč je výhodné pro tento úkol použít umělou inteligenci.
Každá komerční budova obsahuje soubor HVAC (vytápění, chlazení a větrání) technologií. Technologie jako vzduchotechnické jednotky jsou řízeny programovatelnými (PLC) regulátory s předprogramovanými algoritmy a dle aktuálních požadavků jsou měněny příslušné polohy ventilů či klapek. Představme si situaci, kdy máme administrativní budovu a v jedné z kanceláří je někomu zima a rozhodne se zvýšit žádanou hodnotu na místním termostatu. Co bude následovat?
Po změně žádané hodnoty na termostatu dojde ke změně polohy ventilu na průtoku otopné vody v místní FCU jednotce (předpokládejme, že jsou použity FCU pro řízení vnitřního mikroklimatu) a ke zvýšení otáček ventilátoru, který vhání teplý vzduchu do místnosti. Toto místní zvýšení si následně vyžádá zvýšení výkonu jednotky (např. kotel) pro tvorbu topné vody. Zároveň budova obsahuje vzduchotechnické jednotky, které slouží k přívodu čerstvého vzduchu o určitých parametrech (teplota, vlhkost a CO2), který je vháněn do místností, a naopak k odvodu vzduchu použitého. Tím, že vzduchotechnika bude odvádět teplejší vzduch, tak to ovlivní funkci zpětného získávání tepla, směšování a výkon výměníku ve vzduchotechnice. Na tomto velmi zjednodušeném příkladu jsem chtěl zjednodušeně popsat, co se stane v HVAC technologiích, pokud dojde ke změně jedné jediné žádané teploty v rámci budovy. A nyní si představme, že v budově bude 300 kanceláří a několik stovek lidí, kteří rovněž vydávají teplo. Najednou se celý systém stává extrémně komplikovaný.
Kde umělá inteligence může nejvíce přispět ke snížení energií a tím i emisí CO2, je právě propojení jednotlivých HVAC technologií v rámci budovy a stanovení správných žádaných hodnot pro každé zařízení v danou chvíli. Znamená to najít optimální stav pro spolupráci různých technologických systémů v budově. Většina technologií je napojena na Building Management System (BMS), kde může operátor sledovat jednotlivé technologie a měnit nastavené žádané hodnoty. Pokud však vezmeme v úvahu komplexnost celého systému, můžeme velmi rychle dojít k závěru, že není v lidských silách udělat tolik změn, na rozdíl od výpočetního výkonu, který dokáže každou hodinu udělat tisíce úprav. Jednoduchý důkaz? Jak dlouho bude trvat člověku provést podobné výpočty a jak dlouho počítači?
5 x 5 = 25
16 x 13 = 208
532 x 423 = 225 036
3 526 x 1 386 = 4 887 036
Není důvod se obávat využití umělé inteligence v budovách, která pomůže optimalizovat provoz instalovaných HVAC technologií prostřednictvím systému BMS. Pokud vezmeme v úvahu, že tyto optimalizační nástroje dokážou ušetřit v průměru 15 – 25 % nákladů na energie s téměř nulovou počáteční investicí, není z pohledu majitele co ztratit. Proč ne? Řešení založená na umělé inteligenci jsou již nasazena v komerčních budovách s prokázanými výsledky, což se s cenami energií v současné době stává ještě důležitější. Například R8 Digital Operator je placen z dosažených úspor, takže majitel vlastně nemusí dávat žádné peníze předem.
Proč nevyužít něco, kde je návratnost investice v průměru tři měsíce, a ještě pomáhá chránit cenné zdroje a planetu pro naše děti?
Máte-li zájem začít šetřit, neváhejte nás kontaktovat a začněte okamžitě šetřit energii, emise CO2, peníze a naši planetu.
Více o produktu zde.
