Как достичь декарбонизации за счет автоматизации систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха

28 Ноября 2023

Трудно спорить с тем, что человечество переживает разгар экологического кризиса. Время споров об изменении климата прошло, пришла пора действовать. Компании по всему миру, кажется, понимают это, сосредоточив внимание на новых технологиях для достижения углеродной нейтральности. Это особенно справедливо для отрасли охлаждения и отопления.

На системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (ОВК) приходится до 25% энергопотребления зданий и жилых домов, поэтому первым шагом должна стать оптимизация их производительности для снижения энергозатрат и обеспечения устойчивости.

В то время как в последние годы на рынке появились более новые и энергоэффективные кондиционеры воздуха и обогреватели, есть способы оптимизировать существующие системы ОВК, повысив их эффективность и уменьшив углеродный след без необходимости полной замены.

Существуют несколько способов достижения этого:

• Применение контроллеров кондиционирования воздуха
• Применение датчиков «Интернета вещей» (IoT)
• Автоматизация ОВК с использованием искусственного интеллекта (ИИ).

Рассмотрим каждый пункт чуть более подробно.

Контроллеры кондиционирования воздуха

Контроллеры кондиционирования воздуха — это устройства, встраивающиеся в существующую систему ОВК и управляющие ее работой в соответствии с заданными параметрами для достижения оптимальной производительности.

Один из главных способов повышения эффективности ОВК с помощью контроллеров кондиционирования воздуха — обеспечение точного управления температурой и влажностью в заданной обстановке. Они могут быть запрограммированы для поддержания температуры и влажности в определенном диапазоне, не допуская переохлаждения и перегрева.

Управляя температурой и уровнем влажности, контроллеры могут обеспечить работу системы ОВК только тогда, когда в этом есть необходимость, что способствует снижению нагрузки на систему. Это, в свою очередь, ведет к значительному энергосбережению, уменьшая бесполезную работу и расходы.

Контроллеры могут также оптимизировать воздушный поток, способствуя еще большему снижению энергопотребления. Регулируя настройки системы ОВК, контроллеры могут равномерно распределять поток воздуха по всему помещению, уменьшая потребность в дополнительном отоплении или охлаждении.

Датчики «Интернета вещей»

Датчики «Интернета вещей» — один из наиболее эффективных способов оптимизации энергопотребления систем ОВК. Эти датчики могут непрерывно отслеживать и регулировать производительность ОВК на основании таких показателей, как степень заполненности помещения, температура наружного воздуха и уровень влажности. Это подход позволяет использовать системы ОВК, только когда в этом есть необходимость, уменьшая энергопотребление, углеродные выбросы и затраты.

Датчики «Интернета вещей» могут контролировать состояние системы ОВК и заранее предупреждать о необходимости технического обслуживания. Правильно организованное техническое обслуживание гарантирует эффективную работу систем отопления, вентиляции и кондиционирования, что также снижает потребление энергии и затраты. Регулярное техническое обслуживание также помогает предотвратить поломки и продлевает срок службы оборудования, одновременно повышая его эффективность.

Системы ОВК под управлением ИИ

Искусственный интеллект, использующий оба описанных выше пункта, стал золотым стандартом оптимизации систем ОВК.

Искусственный интеллект обладает умопомрачительной способностью анализировать большие объемы данных для выработки руководств к действию. Именно это он и делает в контексте оптимизации ОВК.

Системы ОВК под управлением ИИ, например, устройства Sensibo, способны обеспечить оптимальное энергопотребление, анализируя данные о температуре, влажности, заполненности помещений и других факторах. Используя алгоритмы машинного обучения, системы под управлением ИИ могут изучать исторические данные и регулировать настройки ОВК для достижения требуемых параметров микроклимата при минимальном энергопотреблении. Это дает значительную экономию энергии (и уменьшает углеродный след).

Системы ОВК под управлением ИИ могут:

• Предсказывать степень заполненности помещений и соответствующим образом регулировать настройки системы ОВК, обеспечивая потребление энергии только там, где это необходимо, и когда это необходимо.
• Оптимизировать расписание технического обслуживания на основе анализа данных о производительности системы ОВК, предотвращая поломки и обеспечивая эффективную эксплуатацию системы.
• Интегрироваться в существующую систему автоматизации здания и регулировать настройки на основе данных, поступающих в режиме реального времени.

Последний пункт – ключевой. Искусственный интеллект зависит от данных, это значит, что чем больше данных он сможет проанализировать, тем лучше будет производительность. Доступ к уже установленным датчикам «Интернета вещей» и контроллерам кондиционирования воздуха позволяет ИИ давать более точные управляющие команды, обеспечивая более высокую степень оптимизации энергопотребления.

Заключение

Углеродная нейтральность не может быть достигнута в одночасье. Существует ряд факторов, которые приходится учитывать, принимая меры по сокращению углеродного следа. Однако изложенные выше соображения описывают практические шаги, которые могут быть предприняты для оптимизации систем ОВК. Наиболее значительные выгоды принесут системы ОВК, управляемые искусственным интеллектом, но любая мелочь может быть полезна.

Хотя все описанные способы управления и оптимизации энергопотребления уже доказали свою практическую эффективность, предприятиям не обязательно использовать их все сразу. Организации, стремящиеся к экономии энергии, могут начать с контроллеров кондиционирования воздуха, затем двигаться к «умным» датчикам («Интернета вещей»), а затем, когда будут готовы, перейти системам ОВК под управлением ИИ.