旧建筑能源效率将受到人工智能的影响吗？

今天golang学习网给大家带来了《旧建筑能源效率将受到人工智能的影响吗？》，其中涉及到的知识点包括等等，无论你是小白还是老手，都适合看一看哦~有好的建议也欢迎大家在评论留言，若是看完有所收获，也希望大家能多多点赞支持呀！一起加油学习~

从智能建筑的角度来看，人工智能正在被整合到许多面向居民的技术中，以帮助改善建筑物和校园的安全、健康和功能。更重要和关键的是，结合人工智能和机器学习(ML)来监测和分析能源和碳的使用情况

尽管"智能"电气、照明和暖通空调系统已经存在一段时间了，但它们的智能程度在很大程度上仍然是静态的，并且依赖于系统操作员的输入。然而，随着人工智能/机器学习的出现，这些技术可以通过更精确地识别消费模式来发展到一个新的水平，并且可以更快地适应这些变化，将电力和加热/冷却消耗降低到极低的水平。因此，选择传承早期智能建筑基础设施技术的旧建筑运营商可能无法忽视这些技术的重要性

麻省理工学院能源效率试点凸显人工智能的力量

2023年9月，麻省理工学院宣布了一个试点计划，旨在利用人工智能和机器学习来提高校园暖通空调系统的能效。他们的目标是利用人工智能分析从物联网温度传感器、占用传感器和实时天气预报等多个来源收集的数据。一旦收集到这些训练数据，人工智能将能够随着时间的推移对其进行分析，并预测在任何给定日期和时间，建筑物的特定部分应该设置的温度目标是多少

由于每个建筑物的差异，因此需要追踪特定的数据点，例如基线占用情况、占用集群的位置、加热/冷却特定房间所需的时间以及不断变化的天气条件。随着时间的推移，人工智能可以学习这些模式和动态条件，以预测未来数小时或数天所需的精确暖通空调水平。这样做不仅有助于降低整体能耗和碳排放量，还提供了未来能源成本和暖通空调升级建议的详细信息，以实现未来更高的效率

楼宇业主/营办商需要了解哪些人工智能信息

各种形式的人工智能背后的科学相当复杂，依赖于大量的数学模型、训练数据和定制的数据中心基础设施。然而，实际上，建筑业主和运营商并不需要了解该技术的运作细节。但是，事情可能会变得复杂，需要对内部IT人员进行培训，以便他们能够有效地管理人工智能后端，使系统能够正确地分析收集到的数据并做出明智的决策。这需要全面了解每个物联网系统所收集的数据以及人工智能如何利用这些数据。在许多情况下，还需要额外的培训

为了确保这些系统在整个技术生命周期中高效运行，IT运营商必须参与物联网项目和相关人工智能的设计和部署阶段。这样，操作员可以更好地了解系统的设计方式和原因、如何保护系统免受内部/外部威胁，以及如何适当调整系统

传统建筑的暖通空调、照明和其他运营技术通常会通过调整系统的运行时间和地点或进行编程，以节省能源和减少碳排放。虽然这些静态过程已经被证明可以提高能源效率，但仍然有进一步提高效率的空间

例如，有时候暖通空调系统需要满负荷运行来供暖或制冷，即使企业计划举办活动，也有可能有90%的员工不在办公室参加活动。在这种情况下，人工智能可以通过实时占用信息来识别这种变化，并且只在剩余10%的建筑物中使用热/冷部分

尽管这个例子过于简单，但它展示了一个更智能和微调的自动化系统的重要性。每年节省5-20%的暖通空调能源使用和维护，对于这样的系统来说是非常容易的。人工智能的应用消除了人为错误的因素，通常是由于系统配置错误和手动暖通空调调整导致的能源使用过剩

最重要的是，人工智能代表了智能建筑能效技术的重大演变。尽管这些技术尚未准备好用于商业用途，并且在市场的最初几年可能会很昂贵，但现在是开始研究和规划的时候了。在智能建筑运营效率实践方面，人工智能最终将成为改变游戏规则的因素，超越现今的水平。对于尚未转向智能技术的建筑运营商来说，现在是加入的时候了

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~