HVAC 算法能為建築物住戶提供舒適體感，同時減少碳排放
背景
隨著組織致力於減少能源消耗和相關的碳排放，室內供暖和冷卻仍然是需要最佳化的領域之一。事實上供暖、通風和空調（HVAC）在平均情況下佔據建築物總能源使用量的 40%左右。能夠節約電力並同時為工作人員提供舒適的室內環境的方法，對於應對氣候變化至關重要。
研究發現
大阪大學的研究人員透過應用一種新的人工智慧驅動的算法來控制 HVAC 系統，實現了顯著的節能效果。這種方法不需要複雜的物理建模，甚至不需要對建築物本身的詳細理解。研究結果發表在《Applied Energy》期刊上。
感測器無法準確測定供暖停止的時機
在寒冷的天氣中，傳統基於感測器的系統有時很難判斷何時應該關閉供暖。這是由於來自照明、裝置甚至工作人員本身產生的熱干擾。這可能導致 HVAC 在不應該執行時被啟動，浪費能源。
基於資料預測的方法
為了克服這些障礙，研究人員採用了一種基於收集資料的控制算法來預測建築物的熱力學響應。這種方法比試圖明確計算可能影響溫度的諸多複雜因素（如絕緣和熱生成）更為有效。因此在獲得足夠的訊息下，“資料驅動”方法通常可以超越複雜的模型。
符號關係學習的 HVAC 控制系統
在這項研究中，HVAC 控制系統設計為“學習”變數之間的符號關係，包括功耗，基於大資料集。該算法在保證建築物住戶舒適的同時實現節能效果。首席作者 Dafang Zhao 表示：“我們的自主系統透過利用機器學習的預測能力來最佳化 HVAC 執行時間，實現了顯著的節能效果，對於辦公大樓來說節能率可達 30%以上。”資深作者 Ittetsu Taniguchi 補充道：“重要的是，儘管是冬天，房間的溫暖度適宜。”
深度分析
透過這項研究，大阪大學的研究人員展示了一種能夠為建築物住戶提供舒適體感的 HVAC 算法。該算法基於資料預測，能夠節省能源並降低碳排放，同時確保室內溫度的準確性。
對抗氣候變遷的利器
隨著碳中和經濟目標的共同實現，各企業很可能需要成為創新的先鋒。研究人員指出，他們的方法在能源成本上升時可能會迅速被廣泛應用，這對環境和企業的可行性都是好訊息。
編輯觀點和建議
開始供希望減少碳排放的機構進行節能
從這項研究可以看出，HVAC 算法可以在節省能源和碳排放方面發揮重要作用。對於企業和機構來說應該開始考慮匯入這種新的控制算法來最佳化建築物的供暖和冷卻系統。
資料驅動方法的優勢
與傳統的基於感測器的系統相比，基於資料預測的方法可能更加準確和高效。這種方法不僅可以避免由於熱干擾而浪費能源，還可以更好地控制建築物的溫度。它利用大資料集來學習和最佳化供暖和冷卻操作，實現節能效果。
可最佳化供暖和冷卻成本
儘管 HVAC 系統的執行需要大量能源，但透過使用這種新的算法，可以實現顯著的節能。這不僅可以對企業的環境目標產生積極影響，還可以減少供暖和冷卻方面的費用。順應能源價格的波動，最佳化 HVAC 系統可以使企業更具競爭力且更具可持續性。
結語
大阪大學的研究人員透過應用新的 HVAC 算法，展示了一種節能且能為建築物住戶提供舒適體感的方法。這項研究為企業和機構提供了一個最佳化供暖和冷卻系統的革新方法，減少能源消耗和碳排放，同時確保室內溫度的準確性。這種資料驅動的方法有望成為實現碳中和目標的重要工具。
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