Következő generációs épület automatizálás

Az épületautomatizálási vezérlőrendszerek (BACS) globális piacát ma 82 milliárd dollárra becsülik, és az előrejelzések szerint 7,9%-kal fog növekedni (76). A növekedés ellenére a BACS jelenlegi generációja még mindig nincs felkészülve azokra a kihívásokra és összetettségre, amelyek a kényelem, a biztonság és az energiahatékonyság optimalizálásának szükségességéből adódnak az épületautomatizálás minden területén.

A BACS jelenlegi generációját jellemzően úgy tervezték, hogy bizonyos funkciókat, mint a HVAC, a világítás vagy a biztonság, függetlenül kezeljen, ami széttagolt működéshez, kényelmetlenséghez és hatékonysághiányhoz vezet. E kihívások kezelése érdekében a BACS-nek több épülettartomány egyidejű optimalizálását kell kezelnie, ami a jelenlegi BACS által az épülettartományok elszigetelt jellege miatt gyakran nem megoldott kihívás. Ráadásul ahogy az épületek egyre fejlettebb technológiákat tartalmaznak, a különböző rendszerek központi kezelése egyre bonyolultabbá válik, és gyakran az egyes alrendszerekhez speciális ismeretekre van szükség. A központosított rendszerek, bár egységes vezérlőfelületet kínálnak, gyakran nehezen kezelik ezt a komplexitást. Ezek a korlátozások rávilágítanak arra, hogy olyan új generációs BACS-rendszerekre van szükség, amelyek megfelelnek a modern épületek sokrétű igényeinek.

A következő generációs BACS mélyebb rendszerintegrációt fog kombinálni növekvő decentralizációval és peremintelligenciával. A tendencia három, egymással összefüggő témára bontható: az integráció és a szétválasztás kettőssége, a laposabb rendszerarchitektúrák és a mesterséges intelligencia (AI) átalakító szerepe.

Az integráció és a szétválasztás kettőssége áll ennek az evolúciónak a középpontjában. Egyrészt van egy törekvés arra, hogy az épületautomatizálás vertikális ágazatait, mint például a fűtés-, szellőzés- és légkondicionálás (HVAC), a világítás és a biztonság, összekapcsolt platformokba integrálják. Az integrált rendszerek javítják az energiagazdálkodást, racionalizálják a működést, és a központosított vezérlés révén egyszerűsítik a felügyeletet. Másrészt a független alrendszerek életképes alternatívaként jelennek meg az egyre bonyolultabbá váló rendszerek kezelésére. Ezek a rendszerek decentralizáltan és autonóm módon működnek, nagyobb megbízhatóságot, egyszerűsített telepítést és karbantartást, valamint nagyobb rugalmasságot biztosítanak a frissítésekhez. Ez a kettős megközelítés lehetővé teszi az épületek számára, hogy egyedi követelményeik alapján egyensúlyt teremtsenek az integráció és az autonómia között.

A továbbfejlesztett, szabványosított kommunikációs technológián alapuló, laposabb BACS-architektúrák kifejlesztése a tendencia másik meghatározó jellemzője. A hagyományos BACS nagymértékben támaszkodik a központosított rendszerekre az adatok feldolgozása és a döntések meghozatala során. Az IP szabványos protokollként való elterjedése és az edge computing együttesen átalakítja ezt a központosított döntéshozatalt a decentralizált döntéshozatal irányába. Az edge computing az intelligenciát az épülethálózat peremére helyezi, lehetővé téve az adatok feldolgozását és a döntések meghozatalát közvetlenül az alrendszerek szintjén. Ez a topológia már nem támaszkodik a központi BACS-re, ami a bonyolultság és a késleltetések csökkentése révén növeli a rendszer általános rugalmasságát és teljesítményét. Lehetővé teszi a valós idejű optimalizálást és a felhasználó-központú funkciókat az alrendszerek szintjén. Az IoT-képes HVAC alrendszerek például dinamikusan képesek a teljesítményt a helyiségek kihasználtságának vagy környezeti körülményeinek változásaira reagálva módosítani, javítva a hatékonyságot és a rugalmasságot anélkül, hogy központi BACS döntéshozatali rendszerre lenne szükség.

Végül pedig a mesterséges intelligencia átalakítja az épületautomatizálást azáltal, hogy lehetővé teszi a valós idejű, adatvezérelt optimalizálást. A mesterséges intelligencia rendszerek elemzik az IoT-érzékelők által gyűjtött információkat, hogy megbecsüljék és beállítsák az energiafelhasználást, így biztosítva az egyensúlyt a lakók komfortja és az energiahatékonyság között. A mesterséges intelligencia alapú optimalizálás alkalmazkodik az olyan változókhoz, mint a foglaltság, az időjárás-előrejelzések és az energiaigény mintái. Ez a képesség nem csak a kényelmet növeli, hanem a telepített rendszer minőségétől és karbantartásától függően az energiafogyasztás mintegy negyedével is csökkenhet (a rendszerek minősége gyakran romlik az élettartam során a felületes karbantartási tevékenységek miatt). Felismerve a hatékonyság javításában és az üzemeltetési költségek csökkentésében játszott döntő szerepét, a következő években várhatóan a kereskedelmi épületek több mint 60%-ában bevezetik a mesterséges intelligencia alapú BACS-t, biztosítva a rendszerek zökkenőmentes és hatékony működését, valamint minimalizálva az állásidőt és az életciklusköltségeket (77).