•  
    Ближайшие события

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
    • Главная
    • >
    • Истории успеха
    • >
    • Прогнозирующие алгоритмы от BuildingIQ для оптимизации энергозатрат на ОВКВ в больших зданиях

    Прогнозирующие алгоритмы от BuildingIQ для оптимизации энергозатрат на ОВКВ в больших зданиях

    17 сентября 2015 года
    BuildingIQ.png

    Офисные здания, больницы и другие большие коммерческие здания потребляют около 30% все мировой электроэнергии. Системы отопления, вентиляции, кондиционирования воздуха (ОВКВ) этих зданий часто неэффективны, т.к. не учитывают изменения погоды, переменные затраты на электроэнергию, а также теплотехнические свойства здания.

    BuildingIQ разработала Predictive Energy Optimization™ (PEO), облачную вычислительную платформу для снижения потребления энергии на ОВКВ на 10-25% при штатной эксплуатации. PEO был разработан при поддержке Государственного объединения научных и прикладных исследований (CSIRO), национального научного агентства Австралии. Передовые алгоритмы и методы машинного обучения, реализованные в MATLAB, постоянно оптимизируют работу ОВКВ, ориентируясь на краткосрочные прогнозы погоды и информацию о стоимости электроэнергии.

    Прочитать историю успеха целиком