Tác giả Aristotelis Ntafalias

Panagiotis Papadopoulos

Alfonso P. Ramallo-González

Antonio F. Skarmeta-Gómez

Juan Sánchez-Valverde

Maria C. Vlachou

Rafael Marín-Pérez

Alfredo Quesada-Sánchez

Fergal Purcell

Stephen Wright

Ngày đăng tải 12/04/2024
DOI https://doi.org/10.1016/j.rineng.2024.102095
Nguồn bài nghiên cứu Science Direct
Từ khóa Máy học

Tòa nhà thông minh

Thiết bị cũ

Giảm tiêu thụ năng lượng

Internet vạn vật (IoT)

1 – GIỚI THIỆU

Nhu cầu ngày càng tăng về hiệu quả năng lượng và bền vững đã đặt việc giảm tiêu thụ năng lượng trong các tòa nhà lên hàng đầu. Công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) đã chứng minh là một công cụ hiệu quả để đạt được mục tiêu này. Tuy nhiên, nhiều thiết bị cũ trong các tòa nhà thương mại và dân cư tiêu thụ nhiều năng lượng và không được kết nối, việc thay thế chúng bằng các mẫu mới, hiệu quả hơn đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu đáng kể. Bài viết này trình bày một giải pháp tích hợp thiết bị cũ như hệ thống sưởi ấm, thông gió và điều hòa không khí (HVAC) và các dịch vụ khác vào một nền tảng internet vạn vật (IoT) mới có thể tích hợp các thuật toán máy học (ML) để xác định cách hiệu quả nhất để đạt được các mục tiêu tiêu thụ năng lượng thấp. Thông qua nền tảng này, các dịch vụ linh hoạt được cung cấp, cho phép giảm chi phí năng lượng và các kết quả có lợi khác. Giải pháp đã được thử nghiệm tại các địa điểm trình diễn thực tế ở Ireland và Hy Lạp, xem xét các thách thức cụ thể ở mỗi quốc gia. Các địa điểm trình diễn tại Ireland đã cho thấy khả năng quản lý một máy nước nóng trong tòa nhà dân cư và một đơn vị CHP trong tòa nhà thương mại, dẫn đến việc giảm tiêu thụ năng lượng lên đến 39% và 61% tương ứng. Tại các địa điểm trình diễn ở Hy Lạp, giải pháp được triển khai trong tòa nhà dân cư có thể giảm tiêu thụ năng lượng lên đến 86% trong giờ cao điểm và lên đến 60% tổng thể, cung cấp mức giảm 10% hóa đơn hàng tháng.

2 – MÔ TẢ HỆ THỐNG

Nền tảng PHOENIX là một giải pháp ICT sáng tạo nhằm biến các tòa nhà thành các không gian thông minh và kết nối. Nền tảng này tích hợp các thiết bị cũ, thiết bị thông minh và hệ thống quản lý tòa nhà (BMS), cùng với các kết nối dữ liệu tích hợp với các nguồn bên ngoài như thị trường năng lượng và linh hoạt, và dự báo thời tiết. Nền tảng sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến để dự đoán chính xác các mô hình tiêu thụ và giá điện trước một ngày, cho phép tối ưu hóa chi phí năng lượng và tăng cường phúc lợi.

3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Giải pháp PHOENIX được triển khai tại các địa điểm thí điểm ở Ireland và Hy Lạp để đánh giá khả năng áp dụng và hiệu quả của giải pháp trong các bối cảnh khu vực khác nhau. Nghiên cứu bao gồm việc tích hợp thiết bị cũ với nền tảng IoT và sử dụng các dịch vụ linh hoạt để giảm chi phí năng lượng.

4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tại Ireland, việc triển khai dịch vụ linh hoạt đã giúp giảm tiêu thụ năng lượng lên đến 39% cho máy nước nóng và 61% cho đơn vị CHP. Tại Hy Lạp, dịch vụ linh hoạt giúp giảm tiêu thụ năng lượng lên đến 86% trong giờ cao điểm và 60% tổng thể, cùng với mức giảm 10% hóa đơn hàng tháng.

5 – KẾT LUẬN

Giải pháp PHOENIX là một phương pháp tiếp cận triển vọng có thể giảm đáng kể tiêu thụ và chi phí năng lượng. Các kết quả từ các nghiên cứu thí điểm cho thấy hiệu quả của dịch vụ trong nhiều bối cảnh khác nhau. Nền tảng này không chỉ tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng cho các thiết bị cụ thể mà còn quản lý tiêu thụ năng lượng trong các giai đoạn nhu cầu cao. Tuy nhiên, cần nghiên cứu thêm để xác nhận kết quả của các nghiên cứu thí điểm này trên một mẫu lớn và đa dạng hơn các tòa nhà.