Binolarda energiya

AKLI QO'LLAB-QUVVAT TEXNIKALARI

BMSlar tomonidan qabul qilingan energiyani tejash siyosati juda katta farq qilishi mumkin va qabul qilingan strategiyalarning murakkabligiga qarab, sun'iy intellekt usullaridan foydalanishni talab qilishi mumkin.
Adabiyotda taqdim etilgan ko'plab ishlar foydalanuvchi profilini yaratish, nazorat qilinadigan binolarning bandlik holatini bashorat qilish yoki foydalanuvchilarning faoliyat shakllarini aniqlash kabi turli xil intellektual funktsiyalarni loyihalashga qaratilgan.
Ushbu bo'limda energiya tejamkorligi uchun BMSga qo'shilishi mumkin bo'lgan aqlli funksiyalar tavsiflanadi, shu bilan birga ularni amalda amalga oshirish uchun foydalaniladigan asosiy AI yondashuvlariga e'tibor qaratiladi. Xuddi shu texnikadan turli maqsadlarda foydalanish mumkin; Xuddi shunday, bir maqsadga erishish uchun turli xil texnikalar foydali bo'lishi mumkin. Ushbu bo'limda birinchi navbatda BMSni ishlab chiqishda uning funktsional talablaridan boshlab istalgan maqsadlar muhokama qilinadi. Asosiy usullar va ularning maqsadi o'rtasidagi muvofiqlik III-jadvalda keltirilgan.

1. 
   Bandlik/faoliyatni aniqlash va bashorat qilish
   

Kontekstli ma'lumotlar binolarda energiya tejash uchun mo'ljallangan tizimlarda asosiy hisoblanadi.
Eng dolzarb ma'lumotlar foydalanuvchilarning qiziqish sohalarida mavjudligi va amalga oshirilayotgan faoliyat
bilan bog'liq. Foydalanuvchi mavjudligi haqidagi ma'lumotlardan uy xo'jaligini boshqaruvchi tizimni foydalanuvchilar yo'qligida kam iste'mol rejimiga o'tkazish uchun foydalanish mumkin. Bunday tizimlar o'ta ishonchli va reaktiv bo'lishi kerak, shuningdek, qachon bo'sh qolgan hududlarni to'g'ri aniqlash tufayli qabul qilib bo'lmaydigan
qulaylik yoki foydasiz energiya sarfini idrok etmaslik uchun monitoring qilinadigan saytga foydalanuvchining kelishini o'z vaqtida aniqlashi kerak.
Davom etayotgan faoliyatni aniqlash foydalanuvchilarni aniqlash tizimlarining evolyutsiyasini ifodalaydi; mavjudligini aniqlash haqiqatan ham faoliyatni aniqlashning o'ziga xos holati sifatida qaralishi mumkin, bunda foydalanuvchi bilan bog'liq "holat" faqat ikkita qiymatni qabul qilishi mumkin: "yo'q" yoki "hozir". Faoliyat

ACM Computing Surveys, jild. V, ÿ N, A maqola, nashr etilgan sana: YYYY yanvar.

A: 20 A. De Paola va boshqalar.

2. 
   
   jadval. BMS-ni qo'llab-quvvatlash uchun ilg'or funktsiyalar va tegishli AI texnikasi o'rtasida moslik.
   

LOSHA
aniqlash sezgi darajasida ham, xulosa chiqarish darajasida ham nozikroq tafsilotlarni talab qiladi. Agar BMS foydalanuvchilar tomonidan amalga oshiriladigan faoliyatni aniqlash/prognozlash modulini o'z ichiga olsa, foydalanuvchi ehtiyojlariga chambarchas mos kelish yoki umumiy energiya sarfini qisman bo'lsa ham kamaytirish uchun har bir faoliyat bo'yicha aktuatorlarni sozlash mumkin.
Adabiyotda keltirilgan echimlarning aksariyati markazlashtirilgan boshqaruv mantig'i bilan arxitekturaga integratsiya qilish uchun mos keladi va ishlatiladigan sensor qurilmalarga va o'quv jarayonida foydalanuvchilar tomonidan qabul qilingan noqulaylikka qarab turli darajadagi intruzivlikni taqdim etadi. Ushbu ishlarning ba'zilarini sifat jihatidan baholash 9-rasmda keltirilgan, unda turli tizimlar ikkita sifat o'lchovi bo'yicha baholanadi. Birinchi mezon - jismoniy qurilmalar va o'rganish bosqichida foydalanuvchining noqulayligi tufayli umumiy intruzivlik; ikkinchi mezon - qabul qilingan energiyani tejash strategiyasining murakkabligi, tegishli aktuatorlar to'plami tomonidan faollashtirilgan. Harakat sensorlari, eshik sensorlari yoki audio datchiklardan tashkil topgan biroz intruziv sensorli infratuzilmani qabul qiluvchi bir nechta yondashuvlar mavjud.

Keyinchalik dasturiy ta'minot infratuzilmasining murakkabligi energiya tejash strategiyalarining kengroq to'plami nuqtai nazaridan uni qoplaydi.

1. 
   Amalga oshirish yondashuvlari. Istalgan maqsad shunchaki kuzatilayotgan hududlarning bandligini aniqlash bo'lishi mumkin bo'lsa-da, harakat yoki eshik sensorlari kabi oddiy sensorlar tomonidan taqdim etilgan ma'lumotlar ishonchlilik darajasida juda dolzarb ma'lumotlarni olib yuradi. Masalan, bu yondashuv [Agarval va boshq. 2010], bu harakat sensorlari va eshik sensorlaridan foydalanuvchi mavjudligini aniqlash uchun oddiy qoidaga asoslangan yondashuvdan foydalanishni taklif qiladi. 9-rasmda ko'rsatilganidek, bunday yechim bashoratli energiya tejashni qo'llab- quvvatlash uchun hali ham juda sodda va faqat reaktiv xatti-harakatlarga imkon beradi.
   

Foydalanuvchi mavjudligini aniqlashdan tashqari, odatda statistik shaklda yoki qoidalar to'plamida ifodalangan foydalanuvchi xatti-harakatlariga asoslangan holda, uni bashorat qilish tizimini amalga oshirish mumkin. Buning eng oson yo'li statik bashorat modeli sifatida foydalanish uchun atrof-muhitning kasbiy profilini yaratish uchun o'tmishdagi hissiy ma'lumotlardan foydalanishdan iborat. Bunday modeldan atrof- muhitni boshqarish tizimi (odatda, HVAC tizimlari uchun) uchun optimal konfiguratsiyalarni aniqlash uchun foydalanish mumkin, ammo bunday konfiguratsiyalar vaqt o'tishi bilan o'zgarmaydi va minimal bo'lsa-da, o'zgarishlarga moslashmaydi. Statik muhit kasbining namunaviy modelini 10-rasmda ko'rsatilganidek [Gao

va Uaytxaus 2009] da topish mumkin. [Vazquez va Kastner 2011] da statistik kasbiy profilni qurish klasterlash usullari orqali taklif qilingan, ulardan naqshlarni ajratib olish uchun foydalaniladi. katta hajmdagi ma'lumotlar. Mualliflar sensorli ma'lumotlarni to'plashni taklif qilishdi

ACM Computing Surveys, jild. V, ÿ N, A maqola, nashr etilgan sana: YYYY yanvar.

Binolarda energiya tejamkorligi uchun intellektual boshqaruv tizimlari: tadqiqot
A: 21

DINAMIK TO'G'LOVLILIK/ FAOLLIK BASHORATI