Dirbtinio intelekto taikymas šildymo, vėdinimo ir oro kondicionavimo sistemoms optimizuoti: galimybės, iššūkiai ir perspektyvos

Abstract

Dirbtinio intelekto (DI) technologijos sparčiai tobulėja, o jų taikymas optimizuojant šildymo, vėdinimo ir oro kondicionavimo (ŠVOK) sistemų veikimą tampa vis plačiau paplitęs. ŠVOK sistemos naudoja apie 40 % pastatų energijos, tad jų gedimai ar netinkamas valdymas gali nulemti dideles CO2 emisijas. DI technologijos suteikia galimybę užtikrinti efektyvų energijos vartojimą, pagerinti komforto parametrus ir prisidėti prie tvarumo didinimo. Pasitelkiant realiojo laiko duomenų analizę ir prognozavimo metodus, DI gali optimizuoti ŠVOK sistemų veikimą, sumažinti energijos sąnaudas ir didinti sistemų patikimumą, taip prailginant jų eksploatavimo trukmę. Be to, DI padeda prognozuoti gedimus, tai leidžia laiku pritaikyti prevencines priemones ir išvengti galimų įrangos remonto išlaidų. Straipsnyje pateikiama naujausios literatūros analizė, kurioje išsamiai nagrinėjami pagrindiniai DI modeliai ir jų taikymas ŠVOK sistemoms. Nors technologijų pažanga didėja sparčiai, vis dar išlieka nemažai iššūkių, tokių kaip modelių tikslumas, pritaikomumas, gebėjimas generalizuoti, integracija su esamomis sistemomis, duomenų kokybė ir trūkumas, modelių interpretavimas, aukštos diegimo sąnaudos ir galutinių vartotojų komforto užtikrinimas. Nepaisant šių iššūkių, dirbtinis intelektas neabejotinai atveria didžiules galimybes ir jau dabar neišvengiamai tampa ŠVOK sistemų dalimi. Nors šiuo metu susiduriama su tam tikromis kliūtimis, technologijų tobulėjimas ir nuolatinis naujų sprendimų diegimas leis dar labiau pritaikyti DI, todėl jo integracija į ŠVOK sistemų valdymą yra ne tik technologinis progresas, bet ir svarbus žingsnis link tvaresnės, efektyvesnės ir komfortiškesnės aplinkos ateityje.

Artificial Intelligence (AI) technologies are rapidly advancing, and their application in optimizing the heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems operation is becoming more and more common. HVAC systems are using a significant portion of a building‘s energy consumption, moreover systems failures or poor management can lead to substantial energy losses. AI technologies offer a potential to ensure efficient energy use, improve user thermal comfort parameters, and contribute to sustainability efforts. By utilizing real-time data analysis and forecasting methods, AI can optimize HVAC system performance, reduce energy usage, and enhance system reliability, also extend their operational lifespan, by effectively predicting failures, enabling preventive measures and avoiding costly repair expenses. This paper presents a review of the latest literature, examining key AI models and their applications to HVAC systems. Despite the progress in these technologies, multiple challenges still remain, such as model accuracy, adaptability, integration with existing systems, lack of data or it’s quality, model interpretation, high implementation costs, and ensuring user comfort. Nevertheless, AI undoubtedly opens up a lot of new opportunities and become an inevitable part of the future of HVAC systems. Although certain obstacles are currently encountered, technological advancements and the continuous implementation of new solutions will enable even greater application of AI. Therefore, its integration into HVAC systems is not only a technological advancement but also a significant step toward a more sustainable, efficient, and comfortable environment in the future.