Подпишитесь

Самообучающаяся система управления отоплением экономит энергию

Обычные термостаты включаются только тогда, когда становится прохладнее. Интеллектуальный контроллер может заранее включать отопление, таким образом, экономить энергию.

Самообучающаяся система управления отоплением экономит энергию

Могут ли здания научиться экономить энергоресурсы сами? Исследователи Швейцарской федеральной лаборатории материаловедения и технологий (Empa) думают что, смогут. В своих экспериментах они снабжали новую самообучающуюся систему управления отоплением данными о температуре за предыдущий год и текущим прогнозом погоды. «Умная» система управления была способна оценить поведение здания и действовать с хорошим предвидением. Результат: больший комфорт, меньшие затраты энергии.

Интеллектуальная система управления обогревом и охлаждением 

  • Умное охлаждение - благодаря прогнозу погоды
  • Больше комфорта с меньшими затратами энергии

Заводские цеха, аэровокзалы и высотные офисные здания часто оснащены автоматическими системами «предварительного обогрева». Они работают по заранее определенным сценариям, специально рассчитанным для здания, и помогают владельцам зданий сэкономить много тепловой энергии. Однако такое индивидуальное программирование слишком дорого для отдельных квартир и частных домов.

Прошлым летом группа исследователей Empa впервые доказала, что это действительно может быть намного проще. Интеллектуальное управление нагревом и охлаждением не обязательно должно быть запрограммировано, система может так же легко научиться сокращать расходы самостоятельно и на основе данных прошлых недель и месяцев. Специалисты по программированию больше не нужны. Благодаря этому трюку технология, позволяющая экономить средства, скоро будет доступна и для любых пользователей.

Самообучающаяся система управления отоплением экономит энергию

Решающий эксперимент был проведен в исследовательском корпусе Empa NEST. Подразделение UMAR (Urban Mining and Recycling) предлагает отличные условия для этого теста: большая обеденная кухня с обеих сторон обрамлена двумя комнатами для студентов. Обе комнаты 18 квадратных метров каждая. Весь фасад окна смотрит на юго-восток в сторону утреннего солнца. В блоке UMAR нагретая или предварительно охлажденная вода протекает через потолочную облицовку из нержавеющей стали и обеспечивает желаемую температуру в помещении. Энергия, используемая для отопления и охлаждения, может быть рассчитана для каждой отдельной комнаты с использованием соответствующих положений клапана.

Умное охлаждение - благодаря прогнозу погоды

Поскольку руководитель проекта Феликс Бюннинг и его коллега Бенджамин Хубер не хотели ждать отопительного периода, они начали эксперимент по охлаждению в июне 2019 года. Неделя с 20 по 26 июня началась с двух солнечных, но все еще довольно прохладных дней, за которыми последовал пасмурный день, и наконец, в Дюбендорфе стало солнечно и температура достигла 40 градусов.

В двух спальных комнатах температура не должна превышать отметки 25 градусов днем, ночью установлен предел в 23 градуса. Обычный термостатический клапан обеспечивал охлаждение в одной комнате. В другой комнате, работала экспериментальная система управления, оснащенная искусственным интеллектом (AI), разработанная Бюннингом, Хубером и их командой. ИИ был снабжен данными за последние десять месяцев - и он знал текущий прогноз погоды от MeteoSwiss.

Больше комфорта с меньшими затратами энергии

Результат был чистым: интеллектуальная система управления обогревом и охлаждением гораздо более точно соответствовала заданным параметрам комфорта - при этом потребляло на 25% меньше энергии. Это произошло главным образом потому, что утром, когда солнце светило через окна, система заранее охлаждала комнаты. С другой стороны, обычный термостат во второй комнате мог реагировать только после того, как температура поднялась до предела. Слишком поздно и с полной силой. В ноябре 2019 года, в прохладный месяц с небольшим солнцем, большим количеством дождей и прохладными ветрами, Беннинг и Хубер повторили эксперимент. Теперь все было связано с отоплением двух комнат. На момент публикации этой статьи оценка еще продолжалась. Но Бюннинг убежден, что его система прогнозируемого управления отоплением также хорошо справится.

Команда Empa уже подготовила следующий шаг: «Чтобы протестировать систему в реальных условиях, мы запланировали более масштабные полевые испытания в здании с 60 квартирами. Мы оснастим четыре из этих квартир нашим интеллектуальным отоплением и системой управления охлаждением. «Я думаю, что новые контроллеры, основанные на машинном обучении, открывают огромные возможности. С помощью этого метода мы можем построить хорошее, энергосберегающее решение для модернизации существующих систем отопления, используя относительно простые средства и записанные данные». опубликовано econet.ru по материалам techxplore.com

Подписывайтесь на наш youtube канал!

Подписывайтесь на наш канал Яндекс Дзен!

P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление - мы вместе изменяем мир! © econet

Источник: https://econet.ru/

Понравилась статья? Напишите свое мнение в комментариях.
Подпишитесь на наш ФБ:
, чтобы видеть ЛУЧШИЕ материалы у себя в ленте!
Комментарии (Всего: 0)

    Добавить комментарий

    То несправедливое, что я делаю другому человеку, становится моей собственной судьбой. Берт Хеллингер
    Что-то интересное