在基礎(chǔ)設(shè)施老化和建筑物的智能控制日趨成熟的時(shí)代，迄今為止，預(yù)測(cè)建筑物如何使用能源以及能源使用量的能力仍然難以捉摸。

來(lái)自沙特阿拉伯，中國(guó)和美國(guó)的研究人員合作開(kāi)發(fā)了一種更智能的方法，通過(guò)一種涉及人工系統(tǒng)，計(jì)算實(shí)驗(yàn)和并行計(jì)算的方法來(lái)預(yù)測(cè)能源使用。他們?cè)贗EEE / CAA自動(dòng)化學(xué)報(bào)上發(fā)表了他們的研究結(jié)果。

論文信息: Abdulaziz Almalaq et al. Parallel building: a complex system approach for smart building energy management,IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. Volume: 6 , Issue: 6 , November 2019. ieeexplore.ieee.org/document/8894753    

沙特阿拉伯海爾大學(xué)工程學(xué)院電氣工程系博士論文作者兼助理教授Abdulaziz Almalaq表示：“通常，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)建筑物的能耗非常困難，因?yàn)榕c能耗相關(guān)的許多影響環(huán)境因素，例如室外溫度、濕度、日期和特殊事件。”

“雖然環(huán)境參數(shù)是能源消耗預(yù)測(cè)的有用資源，但是，與僅使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行的預(yù)測(cè)相比，使用建筑物的大量運(yùn)行參數(shù)（例如室溫、主要設(shè)備以及供暖、通風(fēng)和空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)參數(shù)）進(jìn)行預(yù)測(cè)是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題。”

據(jù)Almalaq稱，環(huán)境參數(shù)是有用的，但有限。例如，基于建筑物的使用方式，處于相同設(shè)置的兩個(gè)相同建筑物可能具有非常不同的能耗。即使兩座建筑物都保持在相同的溫度下，但如果一棟建筑物要舉行數(shù)百人的活動(dòng)，則一棟建筑物的HVAC系統(tǒng)將需要消耗更多的能源。

Almalaq說(shuō)：“準(zhǔn)確預(yù)測(cè)外部和內(nèi)部許多條件下在特定時(shí)間的能耗，對(duì)于提高智能建筑的能源效率和管理至關(guān)重要。”

Almalaq和他的團(tuán)隊(duì)使用了混合深度學(xué)習(xí)算法，并結(jié)合了基于復(fù)雜但通用系統(tǒng)的人工系統(tǒng)，計(jì)算實(shí)驗(yàn)和并行計(jì)算理論。當(dāng)在科羅拉多大學(xué)丹佛分校使用實(shí)際建筑進(jìn)行測(cè)試時(shí)，該方法極大地有助于改善能源管理。

“本文進(jìn)行的分析表明，混合深度學(xué)習(xí)模型是用于建模多變量復(fù)雜系統(tǒng)的強(qiáng)大人工智能工具，” Almalaq說(shuō)。 “它有潛力在智能辦公，智能家居和智能城市等不同領(lǐng)域得到應(yīng)用。”