Исследование показало, что технологии BrainBox AI и WattTime также сокращают выбросы углерода на 15% в периоды сокращения использования возобновляемых источников энергии.
Краткое описание погружения:
- Университет Лойолы внедрил технологию HVAC на основе искусственного интеллекта вместе с автоматизированным алгоритмом сокращения выбросов в Центре Шрайбера, 10-этажном здании смешанного назначения площадью 150 000 квадратных футов, используемом его Школой бизнеса Куинлана в Чикаго. Система является частью годового проекта по проверке концепции для дальнейшей декарбонизации здания.
- Университет интегрировал систему BrainBox AI с существующими элементами управления HVAC и использовал данные о предельных выбросах некоммерческой организации WattTime, занимающейся экологическими технологиями, в качестве сигнала для понимания воздействия на окружающую среду использования электроэнергии в разное время, говорится в исследовании BrainBox AI . Эти усилия привели к последовательному сокращению на 10% как затрат на электроэнергию, связанную с HVAC, так и выбросов в эквиваленте углекислого газа ежегодно. Это также привело к сокращению выбросов углерода на 15% во время событий предельных выбросов, включая периоды сокращения возобновляемой энергии в сети, при использовании в сочетании с алгоритмами WattTime, согласно результатам исследования, объявленным в пресс-релизе от 8 мая .
- «Новое применение автономного ИИ для систем управления HVAC в застроенной среде является захватывающим, учитывая его масштабируемость, низкие первоначальные затраты и влияние относительно целей декарбонизации», — сказал в интервью генеральный директор BrainBox AI Сэм Рамадори. «Что еще более захватывающе в этом исследовании, так это то, что мы можем использовать автономный ИИ для изменения поведения систем HVAC, чтобы они потребляли электроэнергию в то время дня, когда ее больше вырабатывают возобновляемые источники энергии, чем ископаемое топливо».
Обзор погружения:
По мере того, как возобновляемые источники энергии становятся все более важной частью общего объема поставок электроэнергии в США, эффективное управление распределением и потреблением энергии становится все более важным для предотвращения растраты возобновляемых источников энергии, говорится в пресс-релизе BrainBox AI от 8 мая.
Технология сигнала предельного уровня рабочих выбросов WattTime детально анализирует электросети, прогнозируя периоды, когда возобновляемая энергия избыточна, сказал BrainBox AI. В эти периоды перегрузки сети передача избыточной энергии из возобновляемых источников сокращается или прекращается — практика, известная как сокращение, которая способствует беспокойству об энергоснабжении, а также экологических и финансовых проблемах, возникающих из-за бесполезной траты возобновляемой энергии, сказал BrainBox AI.
В рандомизированном контролируемом исследовании сравнивались три режима системы управления зданием, заявила BrainBox AI. В дополнение к результатам работы алгоритма AER в сочетании с алгоритмами оптимизации HVAC от BrainBox AI, исследование показало, что само здание может хранить дополнительную энергию во время событий сокращения возобновляемой энергии в сети и последующих четырехчасовых периодов после сокращения , согласно пресс-релизу.
В исследовании говорится, что, выявляя моменты низких предельных выбросов с помощью эмпирически обоснованной модели предельных выбросов WattTime, потребление электроэнергии зданием можно было бы «стратегически сместить» на периоды, когда возобновляемая энергия имеется в изобилии, но не используется в полной мере из-за ограничений.
В исследовании отмечается, что во время этих событий с низким уровнем выбросов заданное значение температуры в помещении было немного снижено, что фактически предварительно охлаждало здание перед тем, как заданное значение было возвращено к норме. Это позволило зданию действовать как тепловой аккумулятор, сохраняя энергию в форме «прохлады», которую можно было использовать позже, что привело к снижению потребления энергии в «более грязные периоды, когда преобладали угольные и газовые источники энергии», говорится в исследовании.
Представитель BrainBox AI сообщил, что это первый проект, ставший результатом партнерства BrainBox AI с WattTime.
В прошлом году результаты этого проекта были признаны Центром по изучению антропогенной среды в США, а также включены в Руководство ASHRAE по роли интерактивности сетей в декарбонизации, сообщает BrainBox AI.
Рекомендуемая литература
- KPF проектирует первое в Нью-Йорке полностью электрифицированное здание академической исследовательской лаборатории в Колумбийском университете
Услуги Дайвинг - Высшие учебные заведения прибегают к соглашениям о закупках и другим мерам по достижению целей по сокращению выбросов углерода
Услуги Дайвинг - Schneider Electric и Mainspring Energy объединяются в сфере микросетей и других технологий для повышения устойчивости и гибкости энергоснабжения
Услуги Дайвинг
Sourse: www.constructiondive.com
