전 세계 에너지 부족과 ‘이중 탄소’ 목표에 따라, 친환경 건물은 건설 산업의 변혁을 위한 중심 방향이 되었습니다. 그러나 느린 반응, 정확성 부족, 인간 경험 의존 등의 문제로 에너지 절약과 인간의 편안함 사이의 균형을 이루기 어렵습니다. 이 글에서는 여러 인공지능 알고리즘을 통합한 친환경 건물 에너지 효율 최적화 및 스마트 제어 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 데이터 수집, 모델링, 동적 최적화, 피드백 적응의 네 단계 방식을 통해 효율적인 에너지 소비를 가능하게 합니다. 첫째, 다차원 센서를 통해 건물의 에너지 소비, 환경 매개변수 및 사용자 행동에 대한 데이터를 수집합니다. 둘째, LSTM 모델을 구축하여 에너지 소비를 예측하고 강화 학습 최적화 모델을 통해 에너지 소비 추세를 정확하게 예측하고 제어 전략을 조정합니다. 마지막으로, 동적 유닛은 실시간 피드백 메커니즘을 통해 운영 매개변수를 수정합니다. 상업용 건물의 총 에너지 소비와 관련하여, 대조군(상업 단지)은 가장 높은 평균 일일 에너지 소비량(218.4 kWh/일)을 기록했으며, 실험군의 에너지 소비량은 174.5 kWh/일로 감소했습니다. 이러한 건물은 쇼핑몰과 사무실과 같은 다양한 상업적 환경을 포함하고 있습니다. 장비의 운영 부하가 높아 전통적인 고정 PID 제어 방식은 쉽게 중복된 에너지 소비를 발생시킵니다. 이 글에서 제안하는 시스템은 동적 적응을 통해 정확한 에너지 절약을 달성합니다.
동 왕(목요일)은 이 질문을 연구했습니다.