人工智能可能比你更好地运行管理HVAC 系统

如果你是商业建筑的所有者或运营商，那么你很可能已经投资了楼宇自动化系统 (BAS) 或楼宇能源管理系统 (BEMS)。建筑物是提高效率的成熟目标，而效率优化能够带来可观的成本节约。

事实上，根据美国能源部的数据，商业建筑产生的碳排放量约占总碳排放量的五分之一，其中暖通空调系统占建筑能耗的 40% 。

随着先进计算硬件和分析的出现，建筑业主可以利用人工智能来优化 HVAC 操作。通过将自主 AI 引入建筑环境，现有的 HVAC 系统将成为一个预测大脑，它可以精确地学习如何使用更少的能源来优化所有区域的舒适度。

基于 AI 的 BAS 和 BEMS 解决方案已在全球范围内采用。例如，ABB Ability BE Sustainable with Efficiency AI目前管理着超过 275 座建筑，总面积超过 1 亿平方英尺。总的来说，这些装置每年可节省超过 100 万吨 CO 2，所有这些都是通过利用已经进行的楼宇自动化投资来实现的。

人工智能应用的巨大潜力

虽然较旧的建筑在储蓄方面具有更大的上升潜力，但现代建筑拥有更多的技术，可以实现更精细的控制。因此，将人工智能应用于任何建筑物都可能产生结果。潜力巨大：据 ABB 合作伙伴Brainbox AI称，能源成本最多可降低 25%，碳足迹最多可减少 40%，资产寿命最多可延长 50% 。对于新建筑，智能 HVAC 还提供了一种满足能源相关法规要求的方法。

目标是在保留所有现有 BAS 和 BEMS 功能的同时，使 HVAC 系统能够自我纠正而不是预测。例如，虚拟计量允许建筑运营商在设备级别跟踪能源使用——无需物理硬件——通过从 BEMS 捕获数据元素，如湿度水平、送风和回风速度和温度，以及当前恒温器温度和设定点。

再加上叠加外部数据(如天气预报)的能力，就有足够的数据供 AI 使用，不仅可以管理 HVAC 性能，还可以在出现异常时以及在故障发生之前提醒操作员潜在问题。

持续学习意味着人工智能可以实时调整数字模型，比如在安装新窗户后。这座建筑总是以其当前的形式“被理解”，并可以相应地进行优化。因此，几年前还不存在的能力，今天的人工智能解决方案可以提前两小时预测 HVAC 区域的温度，准确度高达98%。当它了解 HVAC 系统及其操作时，系统就会自我修复;也就是说，它可以在没有人为干预的情况下解决问题。

整合人工智能的第一步

要开始在建筑物中使用 AI，业主通常会聘请系统集成商来调查现有的建筑系统和资产。是否有 HVAC 图纸?是否存在 BEMS?就特定位置的人数和持续时间而言，建筑物的占用情况如何?这些问题和其他问题将使提供商能够评估人工智能解决方案是否适用于业主的建筑物。

从技术的角度来看，所有建筑业主都需要使用开放协议的联网 HVAC 控制。然后，人工智能将开始建议对 HVAC 操作进行更改，首先在虚拟环境中对其进行测试，然后再将它们部署到实时系统。供应商通常会监控 AI 的进度，并对 HVAC 运行算法的拟议变更进行健全性检查。AI 将根据建筑物的使用方式以及使用随时间的变化情况寻找优化 HVAC 资产的方法。这些工具还为 KPI 报告和供应商专家提供数据，以通知潜在问题。根据建筑物的大小，业主可以期望 AI 增强型 HVAC 控制在系统了解建筑物及其 HVAC 系统后的两到四个月内产生投资回报 (ROI)。

通过计算进步和为商业建筑的需求量身定制的应用程序使分析工具的扩散成为可能，几乎所有超过 5000 平方英尺的商业建筑都可以使用基于人工智能的复杂 HVAC 控制。我们仍处于建筑环境中人工智能应用的早期阶段，但凭借其在投资回报率和减排方面引人注目的商业案例，这些解决方案可能会在新建和改造中变得司空见惯。

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