كفاءة الطاقة: الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في المباني الذكية
تمثل البيئة المبنية جزءًا كبيرًا من الطلب العالمي على الطاقة وانبعاثات الكربون. وفقًا لوكالة الطاقة الدولية (IEA)، تمثل المباني ما يقرب من 30٪ من الاستهلاك النهائي العالمي للطاقة. في القطاعات التجارية والصناعية، غالبًا ما تستهلك أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) أكثر من نصف إجمالي طاقة المنشأة. تعتمد أنظمة إدارة المباني التقليدية على الجداول الزمنية الثابتة والقواعد التفاعلية التي تفشل في مراعاة المتغيرات الديناميكية للطقس والإشغال والحمل الحراري. يؤدي هذا النقص في القدرة على التكيف إلى هدر كبير للطاقة. لمعالجة أوجه القصور هذه، يقوم مالكو العقارات والمشغلون الصناعيون بشكل متزايد بنشر الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين استخدام الموارد.
تعمل الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على تحويل البنية التحتية الثابتة للمباني إلى أنظمة استجابية ومستقلة. تستخدم هذه التقنيات خوارزميات التعلم الآلي لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة من مستشعرات إنترنت الأشياء (IoT) والتنبؤات الجوية وأنماط الاستخدام التاريخية. من خلال توقع احتياجات المبنى بدلاً من التفاعل معها، تحافظ هذه الأنظمة على الراحة مع تقليل النفقات التشغيلية. وجدت دراسة أجراها مختبر لورانس بيركلي الوطني عام 2024 أن تبني الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من استهلاك الطاقة في المباني وانبعاثات الكربون بنسبة 8٪ إلى 19٪ بحلول عام 2050. وعندما يقترن بسياسات الطاقة القوية وتوليد الطاقة منخفضة الكربون، يمكن أن تصل هذه التخفيضات إلى 40٪.
الوضع الحالي للطلب العالمي على الطاقة في المباني
تشير البيانات الصادرة عن وكالة الطاقة الدولية في عام 2024 إلى أن إجمالي الاستهلاك النهائي للطاقة في المباني قد نما بمقدار 25 إكسাজول (EJ) منذ عام 2019. في حين أن تدفئة المساحات والمياه لا تزال المحركين الرئيسيين للطاقة في الاقتصادات المتقدمة - حيث تمثل ما يقرب من 70٪ من الاستخدام السكني - فإن تبريد المساحات هو الأسرع نموًا. يؤدي ارتفاع درجات الحرارة العالمية وزيادة التوسع الحضري إلى زيادة هذا الطلب. في الاقتصادات الناشئة، يمارس توسع الطبقة الوسطى وما يتبعه من تركيب أنظمة تكييف الهواء ضغوطًا هائلة على الشبكات الكهربائية الإقليمية.
كيف يمكن لمشغلي المباني تلبية احتياجات التبريد المتزايدة هذه دون زيادات نسبية في انبعاثات الكربون؟ يكمن الجواب في التحول من التحكم اليدوي أو القائم على القواعد إلى الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تجمع أنظمة إدارة المباني الحالية (BMS) بيانات لا يتم استخدامها بالكامل أبدًا. تشير تقديرات الصناعة إلى أنه يتم استخدام 10٪ فقط من بيانات المبنى التي تم جمعها لاتخاذ القرارات. تسد المنصات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي هذه الفجوة عن طريق تحليل 100٪ من نقاط البيانات المتاحة لتحديد أوجه القصور الخفية.
آليات الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إدارة الطاقة
تنبثق فعالية الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من قدرتها على التعامل مع مشاكل التحسين المعقدة متعددة المتغيرات في الوقت الفعلي. تعمل منظمات الحرارة والمؤقتات التقليدية بمنطق خطي: إذا تجاوزت درجة الحرارة نقطة محددة، يتم تشغيل التبريد. تعمل الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بمنطق تنبؤي. وهي تأخذ في الاعتبار عوامل مثل القصور الذاتي الحراري لمواد البناء وزاوية الشمس والعدد المتوقع للركاب في منطقة معينة.
التحسين التنبؤي لنظام التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC)
غالبًا ما تكون أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) كبيرة جدًا بالنسبة لمتطلباتها اليومية، مما يؤدي إلى دورات متكررة وارتفاعات في الطاقة. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وتحديداً التحكم التنبؤي النموذجي (MPC)، بإنشاء تمثيل رقمي للسلوك الحراري للمبنى. تتنبأ هذه النماذج بكمية الطاقة المطلوبة للحفاظ على نطاق درجة حرارة معين قبل عدة ساعات.
في مبنى مكاتب مكون من 32 طابقًا في مانهاتن، أدى تطبيق منصة BrainBox AI المستقلة إلى تخفيض استهلاك الطاقة لنظام التدفئة والتهوية وتكييف الهواء بنسبة 15.8٪ على مدار 11 شهرًا. حقق النظام هذه النتائج عن طريق إرسال أوامر تحكم مُحسَّنة إلى المعدات الحالية كل خمس دقائق. هل فكرت في تأثير الإدارة الاستباقية مقابل الإدارة التفاعلية لدرجة الحرارة على فواتير الخدمات الخاصة بمنشأتك؟ من خلال توقع موجة الحر أو الزيادة المفاجئة في إشغال المبنى، يمكن للنظام المدفوع بالذكاء الاصطناعي تبريد أو تدفئة المساحات مسبقًا خلال ساعات الذروة عندما تكون الطاقة أرخص والشبكة أقل إجهادًا.
الإضاءة والتهوية القائمة على الإشغال
غالبًا ما تعمل أنظمة الإضاءة والتهوية في المساحات غير المشغولة بسبب جداول التشغيل الثابتة. تتكامل الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع أجهزة استشعار الحركة وشاشات ثاني أكسيد الكربون لضبط هذه الأنظمة بناءً على الوجود في الوقت الفعلي. بدلاً من مجرد تشغيل الأضواء أو إطفائها، يمكن لأنظمة الإضاءة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إجراء "حصاد ضوء النهار". تتضمن هذه العملية تعديل شدة الأضواء الاصطناعية بناءً على كمية الضوء الطبيعي الذي يدخل من خلال النوافذ، مما يضمن سطوعًا ثابتًا مع تقليل استهلاك الكهرباء.
في مجال التهوية، تقوم التهوية التي يتم التحكم فيها بالطلب (DCV) والمدفوعة بالذكاء الاصطناعي بتعديل كمية الهواء الخارجي الداخل بناءً على مستويات الإشغال الحالية ومقاييس جودة الهواء الداخلي. هذا يمنع النظام من تكييف كميات كبيرة من الهواء الخارجي بشكل مفرط عندما تكون الغرفة فارغة. تشير الدراسات إلى أن مباني المكاتب يمكن أن تحقق ما يصل إلى 18٪ من وفورات الطاقة من خلال هذه التحسينات الذكية للنظام الفرعي.
الأتمتة الصناعية المستدامة والحفاظ على الموارد
يمتد تطبيق الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من مساحات المكاتب التجارية ليشمل المرافق الصناعية ومصانع التصنيع. في هذه البيئات، غالبًا ما تكون كفاءة الطاقة منتجًا ثانويًا لتحسين العمليات. عندما تعمل الآلات الصناعية بكفاءة أكبر، فإنها تستهلك طاقة أقل وتنتج حرارة أقل، مما يقلل بدوره الحمل على أنظمة التبريد في المنشأة.
توضح دراسة حالة تتضمن Automation Innovation، وهي شركة تصنيع معدات إنتاج الزجاج، هذا التأثير. باستخدام التحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتقنية التوأم الرقمي لتحويل عمليات تنظيف القوالب الخاصة بهم، خفضت الشركة استهلاك الطاقة في الموقع بنسبة 30٪. علاوة على ذلك، وفر النظام 700000 طن من المواد الخام سنويًا. يوضح هذا النهج الشامل للأتمتة أن الاستدامة في الصناعة لا تتعلق فقط باستهلاك الطاقة، ولكن تتعلق بالاستخدام الفعال لجميع الموارد.
الفوائد المالية والبيئية لاعتماد الذكاء الاصطناعي
يوفر الانتقال إلى الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عائدًا قابلاً للقياس على الاستثمار (ROI). بالإضافة إلى التخفيض الفوري في تكاليف الخدمات، توفر هذه الأنظمة وفورات كبيرة في الصيانة وإطالة عمر الأصول.
الصيانة التنبؤية: الصيانة التقليدية إما تفاعلية (الإصلاح بعد الفشل) أو وقائية (الخدمة في جدول زمني ثابت بغض النظر عن الحاجة). تراقب الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي اهتزاز المحركات والضواغط والمراوح ودرجة حرارتها وأدائها للكشف عن الحالات الشاذة الدقيقة. يتيح ذلك للفنيين معالجة المشكلات قبل أن تؤدي إلى فشل كارثي. يقدر الخبراء أن الصيانة التنبؤية يمكن أن تقلل من وقت تعطل المعدات بنسبة تصل إلى 50٪ وتطيل عمر الآلات بنسبة 20٪ إلى 40٪. تخفيف الكربون: تساهم المباني بنحو 26٪ من الانبعاثات العالمية المرتبطة بالطاقة. من خلال تقليل الطلب على الطاقة الخام للمنشأة، تخفض الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بشكل مباشر انبعاثات النطاق 2 المرتبطة باستهلاك الكهرباء. في ستوكهولم، أدى تطبيق الذكاء الاصطناعي عبر 87 عقارًا تعليميًا إلى تخفيض سنوي قدره 64 طنًا من مكافئ ثاني أكسيد الكربون.- الإنتاجية التشغيلية: تعمل الأنظمة الآلية على تحرير مديري المرافق من التعديلات اليدوية المتكررة. كشف استطلاع أجرته شركة Honeywell في أوائل عام 2024 أن 84٪ من صانعي القرار في المباني التجارية يخططون لزيادة استخدامهم للذكاء الاصطناعي خلال العام المقبل لتبسيط العمليات وتعزيز الأمن.
دمج الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مع الشبكة الذكية
يتضمن مستقبل كفاءة الطاقة اتصالاً ثنائي الاتجاه بين المباني والشبكة الكهربائية. مع تزايد انتشار مصادر الطاقة المتجددة مثل الرياح والطاقة الشمسية، يصبح إمداد الكهرباء أكثر تقلبًا. تتيح الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمباني العمل كـ "مبانٍ فعالة متفاعلة مع الشبكة" (GEBs).
يمكن لهذه المباني إجراء استجابة للطلب عن طريق تقليل سحب الطاقة تلقائيًا أثناء ذروة إجهاد الشبكة. على سبيل المثال، قد يقوم مبنى ما بتعتيم الإضاءة غير الأساسية مؤقتًا أو السماح لدرجة الحرارة بالانحراف بمقدار درجة واحدة مقابل حوافز مالية من مزود الخدمة. طورت Siemens و NextGen Grid نظام إدارة شبكة مدعوم بالذكاء الاصطناعي يحلل البيانات في الوقت الفعلي حول استخدام الطاقة وأنماط الطقس. قلل هذا النهج من هدر الطاقة بنسبة 20٪ عن طريق تحسين توزيع الطاقة عبر البنية التحتية.
التطور التكنولوجي: الذكاء الاصطناعي الحافة والتوائم الرقمية
مع نضوج التكنولوجيا، هناك تحول نحو الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي القائمة على الحافة. على عكس الأنظمة المستندة إلى السحابة والتي تتطلب إرسال البيانات إلى خوادم بعيدة للمعالجة، يقوم الذكاء الاصطناعي الحافة بمعالجة البيانات محليًا داخل أجهزة المبنى. هذا يقلل من أوقات الاستجابة إلى ما لا يقل عن ثانية إلى ثانيتين. سلطت Schneider Electric الضوء على فوائد الذكاء الاصطناعي الحافة في البيئات التعليمية، حيث تضمن معالجة البيانات المحلية أداءً ثابتًا حتى لو كان اتصال الإنترنت متقطعًا.
تعمل تقنية التوأم الرقمي على تعزيز هذه القدرات. التوأم الرقمي هو نسخة افتراضية عالية الدقة من مبنى مادي. يستخدم الذكاء الاصطناعي هذا التوأم لتشغيل سيناريوهات "ماذا لو"، واختبار تأثير الاستراتيجيات التشغيلية المختلفة قبل تنفيذها في العالم الحقيقي. يتيح ذلك للمشغلين ضبط الإعدادات لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة دون المخاطرة براحة الركاب أو سلامة المعدات.
في حين أن متطلبات الطاقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة كبيرة، إلا أن الكفاءات التشغيلية المكتسبة من خلال تطبيقها في البيئة المبنية توفر فائدة صافية كبيرة. يستمر التطوير المستمر للخوارزميات الأكثر كفاءة وأجهزة الذكاء الاصطناعي المتخصصة في تحسين نسبة توفير الطاقة إلى استهلاك الطاقة. يقوم مديرو المباني الذين يدمجون الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي اليوم بوضع أصولهم لتحقيق صلاحية طويلة الأجل في اقتصاد عالمي مزيل للكربون.