Honeywell ha annunciato il lancio di Honeywell Forge Energy Optimization, una soluzione di machine learning basata su cloud a circuito chiuso, che studia ininterrottamente i modelli di consumo energetico di un edificio e si adatta automaticamente alle impostazioni ottimali di risparmio energetico, senza compromettere i livelli di comfort degli occupanti.
La soluzione può generare risparmi energetici a doppia cifra, ridurre i livelli di anidride carbonica di un edificio e può essere implementata senza significative spese di capitale iniziali o modifiche agli attuali processi operativi dell’edificio.
Durante un progetto pilota svolto presso la Hamdan Bin Mohammed Smart University (Hbmsu) di Dubai, Emirati Arabi Uniti, Honeywell Forge Energy Optimization ha dimostrato un risparmio energetico iniziale del 10%.
La soluzione di machine learning è stata implementata sul sistema esistente di gestione degli edifici dell’Università , basato su tecnologia di concorrenti, per dimostrare che la piattaforma utilizza un’architettura aperta ed è agnostica rispetto all’hardware.
Il risparmio energetico aggiuntivo generato è particolarmente significativo in quanto l’edificio di Hbmsu è considerato altamente intelligente ed efficiente dal punto di vista energetico, con i sistemi d’illuminazione, raffrescamento, building management e di controllo di energia e di efficienza totalmente connessi e ottimizzati in base al numero di occupanti presenti in tempo reale.
Il progetto pilota ha inoltre portato alla luce alcuni problemi di controllo locale relativi all’impianto di raffreddamento e all’unità di trattamento dell’aria, che non si stavano adeguando ai set point.
Mansoor Al Awar | Rettore Hamdan Bin Mohammed Smart University
«Come universitĂ smart, cerchiamo d’implementare le ultime tecnologie nel nostro campus e di garantire che i nostri edifici siano efficienti. Siamo rimasti piacevolmente sorpresi dai risultati di Honeywell Forge e dalla sua capacitĂ di ottenere ulteriori risparmi energetici superiori alla nostra ottimizzazione raggiungibile con le tecniche che abbiamo. La nostra ulteriore collaborazione con Honeywell contribuirĂ a supportare il progressivo sviluppo di un modello di Intelligenza Artificiale (Ai) per l’automazione degli edifici e fornirĂ ai nostri studenti applicazioni di prima mano su come l’Ai e il machine learning (Mi) stiano promuovendo l’efficienza operativa negli edifici. Il nostro obiettivo è collaborare con organizzazioni leader come Honeywell che supportano la nostra visione di istruire gli innovatori di domani».
David Trice | Vicepresidente e General Manager Honeywell Connected Buildings
«Gli edifici non sono acciaio statico e cemento: sono ecosistemi dinamici e il loro fabbisogno energetico cambia in base a variabili mutevoli, come il clima e il numero di occupanti. Con Honeywell Forge Energy Optimization, stiamo portando le operazioni degli edifici a un livello ben superiore rispetto a ciò che sarebbe possibile realizzare anche avvalendoci di un solido team di ingegneri e delle loro regole codificate all’interno del loro sistema di gestione degli edifici. Utilizzando i più recenti algoritmi di apprendimento associati al controllo autonomo, possiamo aiutare i proprietari degli edifici a ottimizzare le spese energetiche per aumentare l’efficienza e creare pratiche più sostenibili per i nostri clienti».
Risparmi energetici indipendenti dalle soluzioni di controllo degli impianti
Honeywell Forge Energy Optimization ottimizza in modo autonomo e continuo i set point interni di un edificio su centinaia di risorse ogni 15 minuti, per valutare se il sistema Hvac (impianto per il riscaldamento, la ventilazione e l’aria condizionata) di un edificio funzioni alla massima efficienza.
Quando la soluzione Honeywell rileva la necessità di effettuare una regolazione, analizza fattori quali l’ora del giorno, le condizioni climatiche, il numero di occupanti presenti e dozzine di altri punti dati per determinare le impostazioni ottimali per singolo edificio. I risultati ripetuti hanno mostrato un importante riduzione dei consumi legati all’Hvac.
Le tradizionali soluzioni di controllo degli impianti Hvac hanno diversi livelli di sofisticazione. Quello piĂą elementare si basa su set point statici che non tengono conto di fattori variabili. Il secondo livello, il piĂą comune, si basa su regolazioni programmate dei set point che utilizzano stime del numero di occupanti e delle condizioni meteo previste.
Infine, i set point possono essere gestiti da energy manager certificati; tuttavia, la maggior parte delle strutture ha rilevato che questa soluzione non produce un fattibile ritorno sugli investimenti a causa dell’elevato numero di variabili coinvolte e della difficoltà nel produrre calcoli accurati in modo scalabile.
Honeywell Forge Energy Optimization è una soluzione con funzionalitĂ plug–and–play, semplice da implementare per i proprietari degli edifici. Non sono necessarie modifiche alla struttura del business e non è necessario sostituire integralmente i sistemi per aggiungere Energy Optimization a un edificio. (vb)
