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智能建筑控制平台网络安全
水平集成 • 与 HVAC 和安全共享照明占用情况 • 与 HVAC 共享火灾事件以实现烟雾控制 • 与 HVAC、照明共享能源 DR 事件 • 共享 BACnet 对象 垂直集成 • 智能传感器生成自己的警报，并被
智能建筑物的AI驱动能源管理系统。
ORCID：0009-0004-0417-4558。 通讯作者： - * Balakumar Muniandi。 摘要： - 人工智能（AI）的出现已经彻底改变了智能建筑的能源管理格局，为优化能源消耗，提高运营效率并提高可持续性目标的无与伦比的机会。 本文对针对智能建筑物量身定制的AI驱动能源管理系统进行了全面审查，探索了其多方面的功能，收益，挑战和未来的前景。 [1]，[4]通过综合现有的文献和案例研究，该研究旨在阐明AI在重塑建筑环境中管理和利用能源的方式方面的变革潜力。 AI驱动的能源管理系统利用高级算法，机器学习技术和数据分析来智能监控，分析和优化智能建筑物中的能源使用情况。 这些系统整合了各种组件，例如传感设备，数据预处理模块，优化算法和控制系统，以实现最佳性能。 关键功能包括针对能源需求预测的预测分析，对加热，通风和空调（HVAC）系统的适应性控制，基于占用方式的动态照明管理以及与可再生能源的集成以增强可持续性。 AI使智能建筑物能够参与需求响应计划，并根据网格条件和定价信号动态调整能源消耗。 这种灵活性不仅降低了运营成本，而且有助于网格稳定性和弹性。ORCID：0009-0004-0417-4558。通讯作者： - * Balakumar Muniandi。摘要： - 人工智能（AI）的出现已经彻底改变了智能建筑的能源管理格局，为优化能源消耗，提高运营效率并提高可持续性目标的无与伦比的机会。本文对针对智能建筑物量身定制的AI驱动能源管理系统进行了全面审查，探索了其多方面的功能，收益，挑战和未来的前景。[1]，[4]通过综合现有的文献和案例研究，该研究旨在阐明AI在重塑建筑环境中管理和利用能源的方式方面的变革潜力。AI驱动的能源管理系统利用高级算法，机器学习技术和数据分析来智能监控，分析和优化智能建筑物中的能源使用情况。这些系统整合了各种组件，例如传感设备，数据预处理模块，优化算法和控制系统，以实现最佳性能。关键功能包括针对能源需求预测的预测分析，对加热，通风和空调（HVAC）系统的适应性控制，基于占用方式的动态照明管理以及与可再生能源的集成以增强可持续性。AI使智能建筑物能够参与需求响应计划，并根据网格条件和定价信号动态调整能源消耗。这种灵活性不仅降低了运营成本，而且有助于网格稳定性和弹性。然而，广泛采用AI驱动的能源管理系统面临着几个挑战，包括数据隐私问题，互操作性问题以及熟练人员运营和维护这些复杂的系统的需求。该论文强调了AI-Drive Energy Management
智能建筑与数字工程（SBDE）计划结构的科学硕士（MSC）
这些因素涵盖了政府应该考虑的一些因素，但是存在很大的差距。基本缺陷是，基于生物质的电力资产及其转换为Beccs for Power for Power应该在这些测试中失败：首先，政府在此咨询文件中认识到生物质市场是不足的，不成熟的，并且不成熟且较少，供应量很少，供应量很少。根据2023年生物质策略，2022年34％用于可再生能源供应（热，电和运输）用于可再生能源的原料。这将当前和未来的电力部门暴露于实际的安全风险中，这只会随着其他国家追求生物质和BECCS系统的转换而增加。进一步支持生物质选项将不会减少这种接触。鉴于此，第一个因素需要采取更广泛的能源安全方法。尽管生物量和BECCS工厂可以为发电的多样性做出贡献，并有助于平衡供求，但需要考虑使用国内外来源的燃料供应风险。第二，当Power-Beccs用于负排放时，它将需要运行基本负载以最大化碳捕获，从而导致总体发电量降低。在那个阶段，跑步会灵活地妨碍交付负排放的能力。在临时期（2027-2030）中，大型生物能源植物有可能灵活地运行并平衡网格，而更多的间歇性一代将在上网，但是这种灵活性必须在2030年结束。因此，长期，设计并不是为了灵活性。政府认识到，随着供应方面的可变性水平，我们正面临着电力系统结构的根本变化，英国的国家电网先前表示，基本电加载发电的时代正让位于灵活，敏捷和智能供应和需求的时代。1因此，从定义上讲，在没有专门思考其在敏捷和智能系统中的作用的情况下，进一步支持这些大型结构似乎未能为未来提供可靠的电源服务。第三，基于生物质的系统为煤或天然气产生的反事实提供的益处的建议是有缺陷的。，英国发电的中期反事实是低成本风和太阳能系统，具有相应的存储容量。这意味着我们可以在发电点发射零，而不是“远小于气体”。二，该陈述假定生物质在其生命周期上是中性的，并且所使用的生物质是可持续的。在涉及动态的土地系统，国际供应链，十年长期监视期以及众多分布在不同司法管辖区的系统中，涉及在涉及动态的土地系统，国际供应链，长期监视期以及众多利益相关者方面涉及的困难。尚不清楚英国目前的可持续性标准系统地带来了这一碳的利益，而新的，加强的标准的发展应该提前同意支持未来的生物量系统，而不是作为坚定的支持。
智能建筑和智能技术摘要报告
未来建筑将关注四个关键方面：效率（优化系统和工作流程）、弹性（快速从问题中恢复）、可持续性（减少碳足迹）和交互式环境（响应居住者和环境条件）。重点是减少碳排放，建筑物占全球排放量的 40%，并改善新冠疫情后的室内空气质量。引入二氧化碳、挥发性有机化合物和其他污染物的传感器来监测和改善室内空气质量，使建筑更健康。占用和空气质量传感器相互作用，以控制空间利用率并防止病毒和细菌的传播。先进的传感器技术可以高精度地监测室内条件，有助于实现自动化设施管理和维护。通过预测性维护来提高运营效率，减少现场诊断的需要并允许远程管理。
生成式人工智能对智能建筑的影响
生成式人工智能是人工智能的一个分支，涵盖一系列利用深度学习算法（生成式对抗网络）和大量数据集来识别和学习模式、产生新颖想法并产生超越人类创造力的产出的技术。它正在彻底改变和改造各个领域，包括智能建筑领域。随着生成式人工智能的不断发展，它与智能建筑的融合正在为更“智能”和“高效”的建筑环境铺平道路。
文章结合绿色指标和数字孪生，实现智能建筑和城市的可持续性规划和治理
摘要：创建一个更加可持续的世界需要协调一致的努力，以解决城市持续发展带来的社会、经济和环境问题。为规划者提供解决这些问题的工具至关重要，而可持续性是主要目标之一。建模和仿真增强数字孪生可以在实施这些工具方面发挥重要作用。尽管随着时间的推移，人们已经采用了各种绿色最佳实践，并且有相关的尝试来衡量绿色成功，但已发表的文献中的研究往往侧重于解决单一问题（例如能源效率），而尚未确定一种将可持续城市规划的多个方面考虑在内的综合方法。本文首先回顾了绿色指标和数字孪生的最新研究成果。这导致开发一种评估组织绿色最佳实践以得出指标的方法，这些指标可用于数字孪生的计算决策支持。此外，它利用这些研究成果并提出了一个指标驱动的可持续性规划框架，将城市理解为一个社会技术复杂系统。这样的框架使从业者能够利用最新的发展，并为城市规划和治理各个层面的可持续性规划的复杂挑战提供计算决策支持。