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模型進行建筑冷負荷預測
關鍵字：模型,解讀,負荷,數據,建筑
文章來源：大數據文摘
內容字數：6014字

內容摘要：

大數據文摘授權轉載自HyperAI超神經
作者：加零
編輯：李寶珠、三羊
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市大學的研究人員，提出了一

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