A 21. századi építészeti miliő virágzó határvidékén az épített környezet energiafogyasztásának átalakulása azonnali figyelmünket követeli. A fenntarthatóság elérésének kézzelfogható kényszere az energiahatékony módszerek széles körének megjelenéséhez vezetett, kihasználva a prediktív (előrejelző) elemzés robusztus lehetőségeit.

kapcsolódó cikkek

• Energiahatékonysági megoldások az épületüzemeltetésben
• Az adatkorszak hajnala és bevezetése az építőiparban
• Az épületautomatizálás környezeti előnyei

Ez az úttörő tudományág, bár a laikusok számára gyakran nehezen érthető, alapvetően arról szól, hogy a múltbeli adatok felhasználásával megalapozott előrejelzéseket készítünk a jövőbeli forgatókönyvekről (prediktív elemzés). Ez nélkülözhetetlen eszköz a küldetésünkben, hogy drasztikusan csökkentsük a régi és új épületek környezeti (ökológiai) lábnyomát.

A nagy adatok (big data) és a gépi tanulás szerepe az energiahatékonysági előrejelző elemzésben

A big data és a gépi tanulás virágzó korszakából eredően a prediktív elemzés páratlan perspektívát kínál az építészeti tervezés, az energiafelhasználás és a környezeti fenntarthatóság közötti kölcsönhatásra. Az építőiparban a “big data” a különböző forrásokból, például időjárás-állomásokból, energiafogyasztásmérőkből és épületirányítási rendszerekből összegyűjtött hatalmas mennyiségű információra utal.

A gépi tanulás viszont a mesterséges intelligencia egy olyan részhalmaza, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy ezekből az adatokból tanuljanak, és azok alapján hozzanak döntéseket.

A prediktív analitika (PDF) ezeket az eszközöket alkalmazza, hogy dinamikus modellt hozzon létre egy épület energiafogyasztási mintázatáról. A modell figyelembe veszi a külső hatásokat, például az időjárási körülményeket és a belső változókat, például a foglaltsági arányt, az épület használatát és a HVAC (fűtés, szellőzés és légkondicionálás) beállításait.

Ha megértjük, hogy ezek a tényezők hogyan befolyásolják az energiafelhasználást, olyan, adatokkal alátámasztott döntéseket hozhatunk, amelyek jelentősen javítják az energiahatékonyságot.

Integráló tervezés és előrejelző elemzés

Ahogy mélyebbre merülünk az építészeti energiaoptimalizálás területén, nyilvánvalóvá válik, hogy a tervezés és az előrejelző elemzés nem különálló elemek; ehelyett összeolvadnak, és egy “integratív tervezési folyamatot” alkotnak. Ez a folyamat túllép a hagyományos tervezési módszereken, és már a kezdetektől fogva előrejelző modelleket használ a tervezéshez.

Az építészek és mérnökök például már a tervezési szakaszban felhasználhatják a prediktív modelleket annak értékelésére, hogy a különböző tervezési döntések – az épület tájolásától az ablakok elhelyezéséig – hogyan befolyásolják az épület energiafelhasználását.

Ha a tervezők ezeket a modelleket használják döntéseikhez, akkor az esztétikai integritás és a funkcionalitás veszélyeztetése nélkül biztosíthatják az optimális energiahatékonyságot.

Épületenergiagazdálkodási rendszerek (BEMS) és prediktív vezérlések

Az energiahatékonysággal kapcsolatos prediktív elemzés nem lehet teljes az épületek energiagazdálkodási rendszereinek (building energy management system, BEMS) említése nélkül. A BEMS-ek, az épületgépészeti szolgáltatásokat (HVAC, világítás stb.) vezérlő és felügyelő kifinomult szoftverek, gyakran használnak előrejelző modelleket az energiafelhasználás optimalizálására.

A prediktív vezérlések integrálása ezekbe a rendszerekbe lehetővé teszi számukra, hogy előre jelezzék az időjárás vagy a kihasználtság változását, és proaktívan állítsák be működésüket. Ez nemcsak az energiafogyasztást optimalizálja, hanem a lakók kényelmét is növeli – ami a sikeres, fenntartható épített környezet kulcsfontosságú eleme.

Előrejelző karbantartás és energiahatékonyság

Az energiahatékonyság gyakran figyelmen kívül hagyott szempontja a karbantartás. Hagyományosan a karbantartás reaktív – akkor javítjuk meg a dolgokat, amikor elromlanak. A prediktív elemzés azonban megnyitja az utat a “prediktív karbantartás” előtt, ahol az adatvezérelt meglátások már a lehetséges berendezések meghibásodásának bekövetkezése előtt azonosítani tudják a lehetséges meghibásodásokat.

A megelőző intézkedések nemcsak a hirtelen rendszerösszeomlásokat előzik meg, hanem biztosítják az épületrendszerek hatékonyságát is. Például egy meghibásodott komponensű HVAC-rendszer több energiát fogyaszt a kívánt beltéri feltételek fenntartásához. Az ilyen problémák korai felismerésével és javításával a megelőző karbantartás jelentős energiamegtakarítást eredményezhet.

A lakók viselkedésének modellezésének ereje az energiahatékonyságban

Bár az energiahatékonyságról szóló viták többsége a technológiai fejlesztésekre összpontosít, nem szabad alábecsülni az emberi viselkedés szerepét. Egy épület energiafelhasználását nagymértékben befolyásolja a lakók viselkedése – az általuk preferált szobahőmérséklettől a világítás kikapcsolásával kapcsolatos szokásokig.

A prediktív analitika képes ezeket a viselkedési szempontokat beépíteni az energiafelhasználási modellekbe, így pontosabb képet adva a valós élethelyzetekről.

Ezen túlmenően a lakók viselkedésének megértésével olyan stratégiákat dolgozhatnak ki, amelyekkel a lakókat energiahatékonyabb viselkedésre ösztönözhetik.

Milyen szoftverek és hardverek gondoskodnak egy épület prediktív rendszeréről ?

Az épületek előrejelző rendszerei szoftver- és hardverkomponensek összetett, sokrétű együttesét foglalják magukban, amelyek összehangoltan dolgoznak az energiahatékonyság és a fenntarthatóság érdekében hozott, adatokkal alátámasztott döntések meghozatalában. Minden egyes komponens meghatározott célt szolgál a prediktív épületirányítás nagyzenekarában.

A hardverfronton:

• Érzékelők: Ezek a prediktív rendszerek szemei, orrai és fülei, amelyek valós idejű információkat szolgáltatnak különböző fizikai paraméterekről, például a hőmérsékletről, a páratartalomról, a fényszintekről, a foglaltságról és az energiafogyasztásról. A hőmérséklet-érzékelők például rögzítik a környezeti hőmérsékletet a HVAC-szabályozáshoz, míg a mozgásérzékelők érzékelik a foglaltságot az automatikus világításvezérléshez.

  ---

• Aktuátorok: Ha az érzékelők a bemeneti egységek, akkor az aktuátorok alkotják a kimeneti megfelelőket. Ők alakítják át az előrejelző rendszer jeleit fizikai cselekvésekké, például a HVAC-beállítások módosítására vagy a világítás tompítására a kapott bemenetek alapján.

  ---

• Vezérlők: Ezek lényegében a művelet agyát alkotják, és interfészként működnek az érzékelők és a működtetők között. A vezérlők feldolgozzák az érzékelőktől származó adatokat, és előrejelző algoritmusok alapján döntéseket hoznak, amelyeket aztán a működtetők hajtanak végre.

  ---

• Adattároló eszközök: A számos érzékelőtől érkező adatáradat miatt a robusztus és biztonságos tárolási megoldások létfontosságúak (szerverek). Ezek a hardverkomponensek tárolják a múltbeli adatokat, amelyek a gépi tanulási modellek képzésének alapját képezik a prediktív elemzés során.

A szoftveres oldalon:

Ez egy átfogó szoftveralkalmazás-csomag, amelyet az épület-szolgáltatások, például a HVAC, a világítás és az energiarendszerek vezérlésére és felügyeletére terveztek. A BEMS-ek előrejelző modelleket használnak az energiafelhasználás optimalizálására, fejlett gépi tanulási algoritmusokat alkalmazva az időjárás, a használat és az energiaigény változásainak megértésére és előrejelzésére.

• Adatelemzési eszközök: Az olyan szoftverek, mint a Hadoop vagy a Spark, a különböző érzékelőkből és eszközökből gyűjtött nagy mennyiségű adat feldolgozását és elemzését végzik. Ezek az eszközök segítenek a gépi tanulási modellek képzésében és futtatásában is, amelyek az előrejelző elemzés gerincét alkotják.

  ---

• Előrejelző karbantartási szoftverek: Az ilyen alkalmazások a korábbi karbantartási adatokon és a valós idejű érzékelők leolvasásain kiképzett gépi tanulási modellek felhasználásával még a berendezések lehetséges meghibásodását jelzik előre, mielőtt azok bekövetkeznének.

  ---

• Foglaltsági viselkedést modellező szoftverek: Ezek a szoftvereszközök prediktív elemzést használnak a lakók viselkedésének modellezésére, és ezeket az adatokat beépítik az energiafelhasználási modellekbe, hogy a valós életbeli energiafogyasztást pontosabban ábrázolják.

  ---

• Tervezési szimulációs szoftverek: Az olyan eszközök, mint az EnergyPlus vagy az Autodesk Revit, platformot biztosítanak az építészek és mérnökök számára, hogy előrejelző modellek segítségével szimulálják az energiafelhasználást különböző tervezési forgatókönyvek esetén, segítve ezzel az energiahatékony tervek kidolgozását.

  ---

• Kiberbiztonsági szoftverek: A digitális rendszerekre való egyre nagyobb támaszkodással az adatok védelme kiemelkedő fontosságúvá vált. A kiberbiztonsági szoftverek biztosítják az összegyűjtött adatok integritását és bizalmas jellegét, és megvédik az előrejelző rendszereket a potenciális biztonsági fenyegetésektől.

E szoftver- és hardverelemek megvalósítása multidiszciplináris megközelítést igényel, amelyben nemcsak építészek és mérnökök, hanem adattudósok, informatikai szakemberek és kiberbiztonsági szakértők is részt vesznek.

A sikeres prediktív épületmenedzsment a zökkenőmentes integráción, a gondos karbantartáson, valamint a fejlődő technológiákhoz és a legjobb gyakorlatokhoz való folyamatos alkalmazkodáson múlik.

Az előrejelző elemzés alkalmazása a fenntartható jövő érdekében

A prediktív elemzés és az energiahatékonyság metszéspontja a fenntarthatóságra való törekvésünkben rejlő lehetőségek kihasználása.

Ez az általános, szabályos megközelítésekről a személyre szabott, adatvezérelt stratégiák felé való elmozdulást jelzi, amelyek figyelembe veszik az egyes épületek és használóik egyedi jellemzőit.

Az épített környezet fenntarthatóbb jövője felé vezető út bonyolult és kihívásokkal teli. De az előrejelző elemzés erejével és a fenntarthatóság iránti rendíthetetlen elkötelezettséggel felvértezve magabiztosan járhatjuk be ezt az utat. A prediktív elemzés által kínált meglátások gazdag forrásainak kiaknázásával nem csak optimistán tekintünk a jövőbe, hanem aktívan alakítjuk is azt.