基于人工智能的送风端优化策略

创科方案 基于人工智能的送风端优化策略
(编号 : S-0568)
已配对创科愿望
试验项目
方案特点
  • 送风端节能优化策略将基于一个应用了前沿人工智能、大数据分析和物联网等技术的智慧建筑数位化平台。
  • 完善的机器学习模型综合考虑占用率、环境变化等各种参数，以揭示隐藏的规律并提供操作建议。
  • 从人流统计摄像头和CCTV视频分析所取得的人流数据将被推入机器学习模型辅助送风端参数设置分析。
  • 一种基于自然选择的算法将用于类比迭代，以在满足制冷负载需求、不牺牲舒适度的前提下减少送风端能耗。
  • 系统的中央数据平台可以连接到包括Tableau和Power BI在内的数据分析软件对送风端设置参数建议进行可视化。
试验应用及预期成果
  • 部署这套系统后，AHU等设备的实时数据可通过开放协议自动采集，并在数据湖泊中整合人流数据进行处理以待分析。
  • 采集的数据将先进行筛选再放入数据分析模型中发掘深层关系，进而发现送风端节能机会给出运营策略建议。
  • 通过运用Tableau、PowerBI等数据处理软件，送风端数据分析结果可及时以可视化方式展现，实现快速决策。
  • 于鲜风控制系统实行节能措施后，采集回的数据可在系统的已有介面中进行可视化显示以对节能表现进行评估。
  • 将对运行效率和能耗数据进行长期采集以实行持续校验，从而对与预期效果间的差距进行比对完成进一步优化。
附加方案资料 Arup Neuron Introduction for EMSD InnoportalSubmission.pdf
方案提供者资料
方案提供者:奥雅纳工程顾问
地址:九龙塘达之路80号又一城五楼
联络人:Tracy Yeung
职位:Consultant
电话: 2908 4364
电子邮件: tracy.yeung@arup.com

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