電腦也會選溫度 AI控制空調 辦公室削減5成能耗

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"個人對溫度的偏好不同、辦公型態多元,使得辦公室樓層內部的溫度狀況,越來越難一概而定。東京建物總部7樓的辦公室樓層實驗如何用AI控制空調,實驗的結果發現:透過AI而非人為的空調控制,能夠解決溫度不均的問題,並減少5成的能源消費。"

東京建物八重州大廈7樓的辦公室樓層。圖片來源:東京建物新聞稿

  對許多台灣人來說,建築裡的節能可能還只停留在少開燈、少開冷氣。而在日本,伴隨著推動「零能源消費房屋」(Zero Energy House,簡稱ZEH淨電力收支小於零的房屋)的政策,許多新穎的建築節能產品與服務都相繼推出。

 

個人偏好、辦公型態多元  空調控溫不易

  東京建物、TOKAI Communications、內田洋行等三家公司,於去年(2020)7至11月期間進行合作,在東京建物八重州大廈7樓的辦公室樓層(東京建物總部)實驗如何用AI控制空調,達成節能目標。實驗的結果發現,透過AI而非人為的空調控制,能夠解決溫度不均的問題,並減少5成的能源消費。

  這項實驗的背景,起於採用個別空調(而非中央空調)的辦公室樓層裡,不同位置的各台空調,往往會因為個人的偏好而設定不同的溫度。

  另一方面,辦公室樓層內部的溫度狀況,越來越難一概而定。辦公室的工作型態越來越多元,特別是最近因為疫情,在家工作或遠端工作的人增加了,或者像開放式空間等等。且樓層裡不同的地方,有多少整天坐在裡面的人,有多少電腦維持長時間開機等等,每天狀況都不一樣。

  因此,按照每個人的偏好去調整空調,也越來越難符合辦公室裡人員與辦公室設備的各種動態與需要。此外,當相鄰的空調各自設定的溫度不同時,一台空調努力維持某種溫度設定,另一台努力維持另一種溫度,彼此會持續扞格,增加不必要的能源浪費與電費,造成辦公室在管理上的問題。

 

AI每六分鐘控溫一次 解決耗能和溫度不均問題

  為了解決上述問題,實驗樓層裝設了65個無線感測器,依照它們測得的數據,調整樓層內39台空調的溫度設定。

從個別控制到AI統籌控制。圖片來源:東京建物新聞稿

  實驗第一階段是以夏天和秋天的空調為對象,實驗時間為2020年7月27日至11月27日。透過無線傳輸等通訊技術,以全樓層24-28度(26度正負兩度)為控制目標,讓經過事前學習的AI調整全樓層的空調。AI具備學習能力,隨著運用的時間越長,控制的精準度也越高。

比起AI控制即時調整,人為控制會有溫度持續不均的狀況。圖片來源:東京建物新聞稿

  實驗結果顯示,先前夏季與秋季(2020 年7月27日至11月27日)溫度不均,也就是某個地方特別冷的問題即時解決了。秋季時,與由人為控制、未經實驗的的8到10樓相比,實驗樓層的7樓,減少了5成的能耗。

  造成兩者差距的原因在於,實驗樓層除了早上之外幾乎都沒有開暖氣,其他時間的冷氣都維持在26度的關係。相反地,在人為控制的樓層,有的辦公室員工會因為個人覺得熱,就自己把空調調到20度,超出控制目標的26度。

  因此,不依據個人感覺,而是依據整體數據調整空調,加上AI每六分鐘調整一次的頻率,比人為敏銳,是辦公室樓層成功利用AI節能的關鍵。

 

討論電力的同時 勿忘節能的可觀

  為了今後一年四季都能透過AI適當地調整空調設定,該計畫預定在冬季與春季時再實驗一次,讓辦公室空調能夠因應不同時期的人口密度等變化。未來實驗的樓層也將擴大,讓數據更為完整。透過實驗數據的收集,找到適當的調整依據(參數),可以讓辦公室工作人員得到更舒服的工作空間,同時實現節能減碳的目標。

  目前許多關於能源的爭論,多半圍繞在發電,而非節能政策。然而一座爭議的電廠,可能只占全國用電的些微比例。反之,節能若能全面推行,影響可能會更為可觀。

  從東京建物等三家公司的實驗,可以想見節能減碳的潛力無限。或許民眾對於發電的關切,可以分一點給節能政策的實現。

 

台達50周年節用厚生倡議:https://delta50.deltaww.com/initiative/

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加入時間: 2007.11.14

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