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AI 賦能綠色制冷,香港嶺南大學開發 DEMMFL 模型進行建筑冷負荷預測

AIGC動態2年前 (2024)發布 HyperAI超神經
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AI 賦能綠色制冷,香港嶺南大學開發 DEMMFL 模型進行建筑冷負荷預測

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原標題:AI 賦能綠色制冷,香港嶺南大學開發 DEMMFL 模型進行建筑負荷預測
關鍵字:模型,負荷,數據,建筑,研究人員
文章來源:HyperAI超神經
內容字數:6004字

內容摘要:


作者:加零
編輯:李寶珠、三羊
為實現節能,香港嶺南大學開發 DEMMFL 模型用于建筑冷負荷預測。近年來,城市化進程加速所帶來的碳排放量驟增,已經嚴重威脅到了全球環境。多個國家均已給出了「碳達峰,碳中和」的明確時間點,一場覆蓋全球、全行業的「綠色」已經拉開序幕。在一眾行業中,建筑是當之無愧的能耗大戶,其中又以暖通空調 (Heating, ventilation, and air-conditioning, HVAC) 系統為「重災區」。相關數據顯示,供暖、通風和空調 (HVAC) 占全球建筑物能源消耗的 38%。
針對居高不下的建筑能耗,業內往往通過優化設備運行效率,以及智能控制來實時調控能耗。其中,針對冷水機組運行控制方面,冷負荷預測是優化冷水機組排序控制的重要途徑,其能夠忽略冷負荷的臨時變化,避免不必要地開關暖通空調設備和冷水機組,從而減少由于啟停引起的消耗。
此外,不同地區的氣候條件不同,導致其在 HVAC 方面的消耗亦有所不同,例如香港處于熱帶氣候條件,HVAC 的能耗占比更高。在香港特別行政區機電工程署舉辦的「建造機電設施的全球人工智能挑戰」中,來自香港嶺南大學和香港城


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