IT News פורטל המחשוב העסקי וההייטק של ישראל
המחקר בחן מודל של בניין משרדים בינוני בן 3 קומות ובשטח של כ-5,000 מ"ר; פתרון AI מבוסס ענן שנבדק במחקר חסך בממוצע כ-203 מגה-וואט שעה חשמל בשנה
שניידר אלקטריק, מובילה עולמית בטכנולוגיות אנרגיה, פרסמה מחקר חדש שממנו עולה כי שילוב בינה מלאכותית במערכות חכמות לניהול מבנים יכול להפחית את צריכת האנרגיה הכוללת של המבנה בעד 22 אחוזים בהשוואה למערכת ניהול ובקרת מבנה (BMS) מסורתית.
המחקר בחן את השפעת השימוש ב-AI לאופטימיזציה של מערכות חימום, אוורור ומיזוג אוויר (HVAC) במודל של בניין משרדים מסחרי בינוני בן 3 קומות ובשטח כולל של כ-5,000 מ"ר. המודל נבחן בשלושה מיקומים בעלי אקלים שבו צריכת האנרגיה מושפעת מצורכי הקירור – בריסביין שבאוסטרליה, מיאמי שבארצות הברית ומומבאי שבהודו.
במסגרת המחקר 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 (Edge); ומערכת חכמה עם שכבת AI מבוססת ענן.
התוצאות הראו כי המערכת המשלבת AI מבוסס ענן הפחית את צריכת האנרגיה השנתית הכוללת של הבניין ב-21.7% עד 22.4% בהשוואה למערכת BMS מסורתית. לשם השוואה, מערכת BMS חכמה ללא AI השיגה חיסכון של כ-9.3% עד 11.8%. על פי המחקר, הוספת אופטימיזציית HVAC מבוססת AI למערכת החכמה יכולה לתרום חיסכון נוסף של 7.2% עד 12.7% בצריכת האנרגיה של המבנה.
החיסכון בא לידי ביטוי גם בכמות האנרגיה הנצרכת: פתרון ה-AI מבוסס הענן חסך בממוצע כ-203 מגה-ואט שעה בשנה, לעומת כ-169 מגה-ואט שעה בפתרון ה-Edge. מדובר בחיסכון משמעותי ביחס לצריכת אנרגיה שנתית של כ-750 מגה-ואט שעה בבניין הייחוס שנבחן במחקר.
על פי שניידר אלקטריק, בתרחישים שנבדקו החיסכון באנרגיה עשוי להתבטא גם בחיסכון שנתי של בין 13,600 ל-49,300 דולר בהוצאות האנרגיה למבנה, בהתאם לתעריפי האנרגיה המסחריים שנבחנו. בנוסף, נימצא כי ניתן למנוע פליטה של עד כ-60 טונות פחמן בשנה למבנה.
המחקר בחן גם את השאלה האם התועלת הסביבתית מהפעלת ה-AI עולה על טביעת הפחמן של המערכת עצמה. הממצאים הראו כי הפליטות 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.
מערכות ה-AI 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 הנשענות בעיקר על לוחות זמנים וכללים שנקבעו מראש, מערכות מבוססות AI יכולות ללמוד את דפוסי הפעילות של המבנה ולהתאים את פעולת מערכות המיזוג לתנאים המשתנים.
בשניידר אלקטריק מציינים כי ליכולות אלה עשויה להיות חשיבות מיוחדת גם עבור מבנים יחסית קטנים או בינוניים בגודלם, שבהם מערכות אוטומציה מתקדמות ומומחיות ייעודית לניהול אנרגיה אינן תמיד זמינות. AI מאפשר לבצע באופן אוטומטי חלק מתהליכי האופטימיזציה, ובכך להנגיש יכולות מתקדמות לניהול אנרגיה למגוון רחב יותר של מבנים.
פנקאג' שארמה, סגן נשיא בכיר לתוכנה ושירותים בשניידר אלקטריק, ציין: "העתיד של ניהול מבנים ייקבע על פי מידת היעילות שבה ארגונים יצליחו לחבר ולהעניק הקשר לנתונים שבעבר היו כלואים במערכות נפרדות. שכבת AI המתווספת למערכות העסקיות הקיימות יכולה להפוך מורכבות לתובנות ואת התובנות לפעולה – 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".
