מחקר: שילוב AI בניהול מבנים מפחית את צריכת האנרגיה בעד 22%

שילוב בינה מלאכותית במערכות חכמות לניהול מבנים מפחית את צריכת האנרגיה הכוללת של המבנה בעד 22% – בהשוואה למערכת ניהול ובקרת מבנה (BMS) מסורתית. נתון זה עולה ממחקר חדש של שניידר אלקטריק.

המחקר בחן את השפעת השימוש ב-AI לאופטימיזציה של מערכות חימום, אוורור ומיזוג אוויר (HVAC) על מודל של בניין משרדים מסחרי בינוני, בן שלוש קומות, בעל שטח כולל של כ-5,000 מ"ר. המודל נבחן בשלוש ערים בעולם שבהן צריכת האנרגיה מושפעת מצורכי הקירור: בריסביין שבאוסטרליה, מיאמי שבארצות הברית ומומביי שבהודו.

במחקר הושוו ארבע תצורות של אותו בניין: מערכת BMS מסורתית; מערכת BMS חכמה ודיגיטלית, המחוברת ל-IoT; מערכת חכמה עם בקרה מבוססת AI, הפועלת בקצה הרשת; ומערכת חכמה עם שכבת AI מבוססת ענן.

והרי התוצאות

תוצאות המחקר העלו שהמערכת המשלבת AI מבוססת ענן הביאה להפחתה של צריכת האנרגיה השנתית הכוללת של הבניין ב-22% בהשוואה למערכת BMS מסורתית. מערכת BMS חכמה, בלא AI, השיגה חיסכון של בין 9% ל-12%. לפי המחקר, הוספת אופטימיזציית HVAC מבוססת AI למערכת החכמה יכולה לתרום לחיסכון נוסף, של 7%-13%, בצריכת האנרגיה של המבנה.

החיסכון בא לידי ביטוי גם בכמות האנרגיה הנצרכת: פתרון הבינה המלאכותית מבוסס הענן חסך בממוצע כ-203 מגה-ואט שעה בשנה, לעומת כ-169 מגה-ואט שעה בפתרון הקצה. זאת, לעומת צריכת האנרגיה השנתית של הבניין שנבחן במחקר, שעומדת על כ-750 מגה-ואט שעה.

לפי שניידר אלקטריק, "בתרחישים שנבדקו, החיסכון באנרגיה עשוי להתבטא בחיסכון שנתי של בין 13,600 ל-49,300 דולר בהוצאות האנרגיה למבנה. נמצא כי ניתן למנוע פליטה של עד כ-60 טונות פחמן בשנה למבנה".

אילוסטרציה. צילום: שניידר אלקטריק

המחקר בחן גם את השאלה האם התועלת הסביבתית מהפעלת הבינה המלאכותית עולה על טביעת הפחמן של המערכת עצמה. הממצאים הראו שהפליטות הקשורות להפעלת פתרון ה-AI ולחומרה שהוקצתה לו היו פחות מ-1% מהפחתת הפליטות שהושגה כתוצאה מהשיפור בביצועי מערכות החימום, אוורור ומיזוג האוויר (HVAC) של הבניין.

"חשיבות מיוחדת גם עבור מבנים קטנים ובינוניים"

מערכות הבינה המלאכותית שנבדקו במחקר מנתחות מידע ממקורות שונים, ובהם דפוסי תפוסה, מזג אוויר, ביצועי ציוד ונתונים תפעוליים, כדי לבצע אופטימיזציה מתמשכת של מערכות ה-HVAC. בניגוד למערכות בקרה מסורתיות, שנשענות בעיקר על לוחות זמנים וכללים שנקבעו מראש, מערכות מבוססות AI יכולות ללמוד את דפוסי הפעילות של המבנה ולהתאים את פעולת מערכות המיזוג לתנאים המשתנים.

"ליכולות אלו עשויה להיות חשיבות מיוחדת גם עבור מבנים קטנים או בינוניים בגודלם, בהם מערכות אוטומציה מתקדמות ומומחיות ייעודית לניהול אנרגיה לא תמיד זמינות", נמסר משניידר אלקטריק. "ה-AI מאפשרת לבצע באופן אוטומטי חלק מתהליכי האופטימיזציה, ובכך להנגיש יכולות מתקדמות לניהול אנרגיה למגוון רחב יותר של מבנים".

"העתיד של ניהול מבנים ייקבע על פי מידת היעילות בה ארגונים יצליחו לחבר ולהעניק הקשר לנתונים שבעבר היו כלואים במערכות נפרדות", סיכמו החוקרים. "שכבת AI שמתווספת למערכות העסקיות הקיימות יכולה להפוך מורכבות לתובנות לפעולה. כך ניתן להפחית פליטות, להקטין עלויות ולשפר ביצועים. ככל שהביקוש לאנרגיה ממשיך לגדול, היכולת להשיג את התוצאות האלה יחד, במקום לאלץ ארגונים לבחור ביניהן, תהיה קריטית להשגת היעדים העסקיים ויעדי הקיימות גם יחד".