基於人工智能的送風端優化策略

創科方案 基於人工智能的送風端優化策略
(編號: S-0568)
已配對創科願望
試驗項目
方案特點
  • 送風端節能優化策略將基於一個應用了前沿人工智能、大數據分析和物聯網等技術的智慧建築數位化平臺。
  • 完善的機器學習模型綜合考慮佔用率、環境變化等各種參數，以揭示隱藏的規律並提供操作建議。
  • 從人流統計攝像頭和CCTV視頻分析所取得的人流數據將被推入機器學習模型輔助送風端參數設置分析。
  • 一種基於自然選擇的算法將用於類比迭代，以在滿足製冷負載需求、不犧牲舒適度的前提下減少送風端能耗。
  • 系統的中央數據平臺可以連接到包括Tableau和Power BI在內的數據分析軟件對送風端設置參數建議進行可視化。
試驗應用及預期成果
  • 部署這套系統後，AHU等設備的實時數據可通過開放協議自動採集，並在數據湖泊中整合人流數據進行處理以待分析。
  • 採集的數據將先進行篩選再放入數據分析模型中發掘深層關係，進而發現送風端節能機會給出運營策略建議。
  • 通過運用Tableau、PowerBI等數據處理軟件，送風端數據分析結果可及時以可視化方式展現，實現快速決策。
  • 於鮮風控制系統實行節能措施後，採集回的數據可在系統的已有介面中進行可視化顯示以對節能表現進行評估。
  • 將對運行效率和能耗數據進行長期採集以實行持續校驗，從而對與預期效果間的差距進行比對完成進一步優化。
附加方案資料 Arup Neuron Introduction for EMSD InnoportalSubmission.pdf
方案提供者資料
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
聯絡人:Tracy Yeung
職位:Consultant
電話:2908 4364
電子郵件: tracy.yeung@arup.com

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