基于人工智能的商业建筑暖通空调控制系统设计与实现

摘要

传统的利用传感器测量的暖通空调(heating, ventilation and air conditioning, HVAC)控制策略在需求突变的情况下难以达到节能减排的目的。基于此，本文提出一种基于人工智能(artificial intelligence, AI)的HVAC控制系统。首先，在确定商业建筑的入住属性后，使用真实数据和人工神经网络(artificial neural network, ANN)进行每小时的入住预测。然后，在前一阶段获得的占用数据、建筑特征和实时天气预报信息的帮助下开发了一种无传感器的HVAC控制算法。最后，使用室内气候与能源(indoor climate and energy, IDA-ICE)仿真软件对传统和基于AI的HVAC控制机制进行了比较。结果表明：将AI应用于暖通空调运行可以节省至少10%的能耗，同时为用户提供更好的舒适度。此研究可成为能源可持续发展的一个有力工具，经过不断改进，未来也可以作为一个独立的控制机制使用。

关键词

人工智能(AI) / 自动暖通空调(HVAC)控制 / 模型预测控制(MPC) / 能源效率