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機器學習有助于創建“自主”建筑
2020年02月27日    閱讀量:7203    新聞來源:中國建材網 cnprofit.com  |  投稿

自動駕駛汽車已迅速成為電子行業的流行語。但是,能夠學習和調節自己的能源使用量的自治建筑可能并不遙遠。霍尼韋爾(中國)已開發出一種基于云的閉環機器學習解決方案,該解決方案可以持續研究建筑物的能耗,并自動優化能耗設置,而不會影響乘員的舒適度中國建材網cnprofit.com

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霍尼韋爾稱其解決方案為霍尼韋爾鍛造能源優化解決方案,該公司聲稱可以實現兩位數的能源節省,并且無需大量的前期資本支出或更改建筑物的當前運營流程即可實施。該公司在阿拉伯聯合酋長國迪拜的哈姆丹·本·穆罕默德·智能大學(HBMSU)進行的一項試驗中對該解決方案進行了測試,證明最初節省了10%的能源。HBMSU是阿聯酋第一家獲得認可的智能大學,并以其技術和創新計劃而聞名。


Forge解決方案已應用于HBMSU的現有建筑物管理系統,該系統使用競爭對手的技術來演示該平臺的開放式體系結構和與硬件無關的功能。HBMSU已被視為具有完全連接的照明,冷卻,建筑物管理,電源和效率控制的節能建筑,并根據實時占用率對其進行了優化,因此,額外的節能被認為是可觀的。飛行員還發現了制冷設備和新鮮空氣處理單元的本地控制問題,這些問題沒有調整到設定點。


“作為一所聰明的大學,我們希望在整個校園內部署最新技術,并確保我們的建筑物高效。霍尼韋爾鍛造公司所取得的成果以及其利用我們所擁有的技術實現可實現的優化之外進一步推動節能的能力,令我們感到驚喜。”哈姆丹·本·穆罕默德·斯馬特大學(Hamdan Bin Mohammed Smart University)校長曼蘇爾·阿爾·阿瓦(Mansoor Al Awar)博士在一份聲明中說。“我們與霍尼韋爾的進一步合作將有助于支持建筑自動化的人工智能(AI)建模的進步,并為我們的學生提供有關AI和機器學習(ML)如何提高建筑運營效率的第一手應用程序。”


根據公司發言人的說法,Forge解決方案使用各種環境監控傳感器,其中一些來自霍尼韋爾。發言人在發給FierceElectronics的電子郵件中說,作為系統集成商,霍尼韋爾可以根據不同的應用程序集成來自不同供應商的傳感器和其他組件。


霍尼韋爾(中國)Forge Energy Optimization每15分鐘不斷優化數百種資產的建筑物內部設定點,以評估建筑物的HVAC系統是否以最高效率運行。當Forge認為需要進行調整時,它會分析時間,天氣,入住率以及其他許多數據點等因素,以確定建筑物的最佳設置,并針對每座建筑物每24小時做出96次決策一年365天的投資組合中。


霍尼韋爾(Honeywell)表示,Forge Energy Optimization易于構建投資組合所有者,以即插即用功能進行部署。實施該系統不需要對建筑物的基礎設施進行重大更改。


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