Tác giả: Milos Manic, Dumidu Wijayasekara, Kasun Amarasinghe, J.J. Rodriguez-Andina
Ngày đăng tải: 21/03/2016
DOI: 10.1109/MIE.2015.2513749

Hệ thống tự động hóa tòa nhà (BAS) hoặc hệ thống điều khiển tòa nhà (BCS), thường bao gồm hệ thống quản lý năng lượng tòa nhà (BEMS), an ninh vật lý, kiểm soát ra vào, an toàn hỏa hoạn/tính mạng và các hệ thống khác (thang máy, thông báo công cộng, CCTV). BEMS điều khiển hệ thống sưởi, thông gió và điều hòa không khí (HVAC) và hệ thống chiếu sáng trong các tòa nhà; cụ thể hơn, chúng điều khiển các thành phần chính của HVAC như bộ xử lý không khí (AHU), thiết bị làm lạnh và bộ phận làm nóng. BEMS là thành phần thiết yếu của các tòa nhà hiện đại, được giao nhiệm vụ với các yêu cầu dường như trái ngược nhau – giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng trong khi vẫn duy trì sự thoải mái cho người sử dụng. Tại Hoa Kỳ, khoảng 40% tổng năng lượng tiêu thụ và 70% điện năng tiêu thụ được chi cho các tòa nhà hàng năm. Những con số này có thể so sánh với thống kê toàn cầu rằng khoảng 30% tổng mức tiêu thụ năng lượng và 60% mức tiêu thụ điện được dành cho các tòa nhà. Các tòa nhà là một phần không thể thiếu của hệ thống vật lý mạng toàn cầu (thành phố thông minh) và phát triển cũng như tương tác với môi trường xung quanh. Khi các tòa nhà trải qua nhiều năm khai thác, các đặc tính nhiệt giảm đi, không gian trong nhà (đặc biệt là trong các tòa nhà thương mại) được sắp xếp lại và mô hình sử dụng thay đổi. Theo thời gian, khí hậu bên trong (và bên ngoài) của chúng điều chỉnh theo những thay đổi của các tòa nhà xung quanh, các mô hình bóng đổ và khí hậu thành phố, chưa kể đến việc trang bị thêm cho tòa nhà. Do đó, ngay cả trong các trường hợp hệ thống BEMS/HVAC được thiết kế “lý tưởng”, do môi trường trong nhà và ngoài trời luôn thay đổi và không chắc chắn, hiệu suất của chúng thường không như mong đợi. Thật không may, sự phức tạp của BEMS, lượng lớn dữ liệu thay đổi liên tục và mối tương quan đang phát triển giữa các nguồn cấp cảm biến khiến việc xác định các hành vi dưới mức tối ưu này trở nên khó khăn. Do đó, các thuật toán khai thác dữ liệu truyền thống và các công cụ phân tích dữ liệu thường không đủ.

Link: Research Gate | IEEE Xplore