【碳减排】人工智能在规模化减少商业建筑能源消耗和碳排放方面的潜力

研究背景

人工智能已经成为提高生产力和改善生活质量的技术。然而，其在建筑节能减排中的作用尚未得到系统的研究。这项研究评估了人工智能在建筑领域的潜力，重点是美国的中型办公楼，并制定了评估和量化潜在减排的方法。该研究使用了六种情景来估计代表性气候带的节能减排，并显示了人工智能可以降低成本溢价，提高能效和净零建筑渗透。到2050年，采用人工智能可以减少约8%至19%的能源消耗和碳排放。

研究结论

要了解人工智能可以在哪些领域有助于减少能源消耗，首先有必要了解建筑物的平均能源效率水平和目前的最佳做法。该研究将建筑节能分为四大类：(1)设备；(2)占用影响；(3)控制与运行；(4)设计与施工。办公楼能耗以中型办公楼为主，占总能耗的70%，该研究选择了一个中型办公楼作为下面分析的例子。使用美国能源部(DOE)的EnergyPlus仿真工具对中型办公楼原型的年度建筑能耗进行了建模。对四个具有代表性的城市进行了详细的模拟，以考虑不同气候带的建筑能耗。如上图所示，表1显示了每个选定城市的基准中等办公能耗。用电量明细如图1所示，一般认为天然气是用来提供热水和供暖的。

该研究使用了九个案例来评估设备效率改进的节能潜力，总结了四个不同气候带中每种情况下的节能情况。案例1-3显示了暖通空调系统的节能潜力。基线系统使用双速直接膨胀冷却盘管提供冷却，并使用盒装空调机组内的天然气炉进行加热。案例4和案例5展示了照明系统的节能潜力。基线平均照明功率密度(LPD)为10.76瓦每平方米(W/m2)。案例4和案例5分别使LPD降低15%和21%。案例6和案例7显示了电气设备和插头负载的节能潜力。配置两台电梯(32433 W)时，基线平均设备功率密度(EPD)为8.07 W/m2，案例6和案例7分别使设备功率密度降低10%和20%。案例8结合了案例1-7的节能措施。案例9考虑在案例8之外，用热泵替换盒装空调机组用于空间供暖。

综合图2和图3所示的四个气候带(基于本文所描述的工作)，该研究总结了美国典型中型办公大楼的节能潜力。在建筑的整个生命周期中，每个类别的节能潜力在四个不同的气候区有所不同。注意到节能潜力是基于能源模拟结果的最大技术潜力，建筑师和工程师可能需要大量的时间从设计到运行来优化整个建筑系统。该研究认为人工智能可以以更低的成本和最少的劳动力参与帮助自动化这一过程。

上图分别显示了六种情景的预计最终总能源消耗和二氧化碳排放的分析结果。如图4所示，如果没有能效的提高和政策的支持，建筑能耗将持续增加，如Frozen情景所示。考虑到持续的技术改进以及新建筑和建筑改造中HEEBs（高能效建筑）和NZEBs（净零能耗建筑）的份额增加，没有人工智能的BAU（普通商业）情景将在2040年左右达到峰值。人工智能可以帮助降低HEEBs或NZEBs建筑的成本溢价，因此可以增加它们的市场份额。据估计，采用人工智能节省的成本和产生的收入可能超过每年现场能源成本的10%，人工智能与机器人和物联网一起，可以将建筑成本降低高达20%。在这项研究中，我们假设人工智能可以帮助降低10%的建筑成本。采用人工智能将有助于BAU情景更早达到峰值，在2035年左右达到峰值，并在2050年能源消耗将比BAU情景减少约8%。

同样，CO2排放量分析结果如图5所示。采用人工智能将有助于更早地在2035年左右达到BAU情景的峰值，并在2050年将二氧化碳排放量比BAU情景减少约8%，或比Frozen情景减少约35%。与没有人工智能的政策情景相比，采用人工智能将有助于在2050年进一步减少约19%的二氧化碳排放量。因此，在2050年，与BAU情景相比，效率政策的实施以及人工智能技术可以将二氧化碳排放量分别减少约40%和60%。

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