Energieoptimierung mit künstlicher Intelligenz (KI) in HVAC-Systemen

Energieoptimierung mit künstlicher Intelligenz (KI) in HVAC-Systemen

Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HVAC) sind für einen erheblichen Energieverbrauch verantwortlich, der bis zu 40 % des Gesamtenergieverbrauchs in Gebäuden ausmacht, unabhängig davon, ob es sich um ein Geschäfts-, Wohn- oder Industriegebäude handelt. Ineffiziente und schlecht konzipierte Systeme sind kostspielig in der Verwaltung, oft ineffektiv bei der Aufrechterhaltung des Komforts und große Verursacher von Treibhausgasen. HLK-Anlagen werden von Automatisierungssystemen oder einem Gebäudemanagementsystem (BMS) gesteuert. Sie sollen die Wärme-/Kälteerzeugung sicherstellen und dafür sorgen, dass die Temperatur im gewünschten Bereich gehalten wird. Diese Automatisierungssysteme haben einen festen Betrieb und können nur nach einer programmierten Logik auf die äußere und innere Umgebung reagieren.

Zeiten des Spitzenbedarfs sind oft die teuersten Zeiten für den Energieverbrauch und treten während der heißesten Stunden des Tages auf, wenn die HLK am meisten benötigt wird. Einige Energieversorgungsunternehmen nutzen die höchsten Energieverbrauchsspitzen eines Gebäudes auch zur Festsetzung von Tarifen und zur Erhebung kostspieliger Verbrauchsgebühren. Die Möglichkeit, die verbrauchte Energiemenge, die Energiekosten und den Energieverbrauch zu Spitzenzeiten zu optimieren, hat einen großen Einfluss auf die Betriebskosten.

HLK-Techniker haben es schwer, HLK-Systeme zu steuern, da sich die Gebäudebedingungen häufig ändern. Die folgenden Aspekte sind für HLK-Techniker von Bedeutung:

- Der Bedarf an Belüftung, Heizung und Kühlung eines Gebäudes ändert sich ständig.

- Die Menschen, die das Gebäude die meiste Zeit betreten und verlassen, haben einen direkten Einfluss auf die Temperaturregelung und den Lüftungsbedarf.

- Der HLK-Bedarf hängt von den Tätigkeiten ab, die üblicherweise in Innenräumen ausgeübt werden, z. B. benötigen Großküchen mehr Kühlung und Belüftung als Büroräume der gleichen Größe.

- Es ist zu erwarten, dass sich die Außentemperatur ständig ändert. Sie wirkt sich also auf den Kühl- und Heizbedarf aus.

Es gibt zwei Strategien zur Optimierung des Betriebs von HLK-Systemen. 1) Verbesserung der Effizienz der Kältemaschinen, die 60 % des Gesamtenergieverbrauchs der HLK-Anlage ausmachen, um sicherzustellen, dass Wärme/Kälte zum richtigen Zeitpunkt erzeugt wird. 2) Die Luftbehandlungsgeräte (AHU), die die verbleibenden 40 % des Gesamtenergieverbrauchs der HLK-Anlage ausmachen, können eine Quelle zusätzlicher Energieeinsparungen sein, um sicherzustellen, dass die Wärme/Kälte in der richtigen Menge und zum richtigen Zeitpunkt geliefert wird.

Daher ist ein intelligentes Steuerungssystem in der Lage, die erfassten Daten in Echtzeit zu verarbeiten und die HLK-Systeme entsprechend anzupassen.

Um ein effizientes Energiemanagementsystem für Gebäude zu schaffen, muss neben der programmierten Logik, die einer Reihe von Regeln für einen bestimmten Betriebsplan auf der Grundlage der Tageszeit folgt, und der reaktiven Steuerung, die den Gerätebetrieb als Reaktion auf eine Wetteränderung anpasst, noch eine prädiktive Steuerung entwickelt werden, die maschinelles Lernen verwendet, um die Muster des Energieverbrauchs zu untersuchen und den Betrieb in Erwartung der sich ändernden Bedingungen anzupassen.

Die völlig autonome, selbstanpassende Software mit künstlicher Intelligenz (KI) soll erhebliche Einsparungen und eine drastische Verringerung der Kohlendioxidemissionen ermöglichen, so dass ein selbständig arbeitendes Gebäude entsteht. Ziel der Erstellung einer HLK-Simulation und der Anwendung von KI ist es, den Energieverbrauch, die Energiekosten und den Spitzenbedarf zu senken. Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in der HLK-Branche als vorteilhaft erwiesen, da sie die Umweltqualität in Innenräumen und die Energieeffizienz weiter verbessern kann. Mit KI-Anwendungen lassen sich Variablen wie der Luftstrom am besten optimieren. Auch die Erhaltung der Luftqualität in Bezug auf Luftfeuchtigkeit und Temperatur bei deutlich geringerem Energieverbrauch ist möglich.

Die mit künstlicher Intelligenz (KI) arbeitende Software zur automatischen und vorausschauenden HLK-Steuerung sammelt Daten von Maschinen, Temperatursensoren und Stromzählern. Die Daten werden in Echtzeit in Kombination mit externen Informationen, wie der Wettervorhersage, analysiert, um den Wärmebedarf vorherzusehen. Die mit künstlicher Intelligenz (KI) arbeitende automatisierte und vorausschauende HLK-Steuerungssoftware sendet die entsprechenden Befehle an die HLK-Geräte. Sie könnte die Klimaanlage im Büro automatisch herunterregeln, bevor die Raumtemperatur zu kalt wird, und so Geld sparen und gleichzeitig den Komfort verbessern. Zweitens ermöglicht sie es Gebäudemanagern, vorbeugende Wartungsarbeiten durchzuführen, Ausfallzeiten zu vermeiden und Zeit zu sparen, indem frustrierende und sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden.