人工智能试点计划旨在减少麻省理工学院校园的能源使用和排放

智能恒温器通过使用机器学习来响应居住模式和偏好，从而改变了许多人加热和冷却房屋的方式，从而降低了能耗。这种可以收集和合成数据的技术通常专注于单住宅使用，但如果这种类型的人工智能可以动态管理整个校园的供暖和制冷呢？这就是跨部门努力背后的想法，该努力通过实时响应内部和外部因素的人工智能建筑控制来减少校园能源使用。

了解挑战

对于麻省理工学院这样的校园来说，供暖和制冷可能是一个能源挑战，现有的建筑管理系统 （BMS） 无法快速响应内部因素（如入住率波动）或外部因素（如预测天气或电网的碳强度）。这导致使用比加热和冷却空间所需的更多的能量，通常达到次优水平。通过参与人工智能，研究人员已经开始建立一个框架来理解和预测单个房间级别的最佳温度设定点（恒温器设置为保持的温度），并考虑许多因素，允许现有系统更有效地加热和冷却，所有这些都无需人工干预。

“这与人们在房子里做的事情没有什么不同，”麻省理工学院建筑学教授莱斯诺福德解释说，他在能源研究、控制和通风方面的工作将他与这项工作联系起来。“除了我们必须考虑一些事情，比如教室一天可以使用多长时间，天气预报，加热和冷却房间所需的时间，太阳从窗户进来的热量的影响，以及隔壁的教室如何影响这一切。这些因素是诺福德和一个团队所关注的研究和试点的关键。该团队包括麻省理工学院气候与可持续发展联盟执行主任杰里米·格雷戈里;Audun Botterud，信息与决策系统实验室首席研究科学家;麻省理工学院可持续发展办公室（MITOS）项目经理史蒂夫·拉努;Fran Selvaggio，设施部高级建筑管理系统工程师;还有黛西·格林和尤林，都是博士后。

该小组围绕“探索利用人工智能减少校园能源消耗的可能性”的行动呼吁组织，该计划在《快进：麻省理工学院的十年气候行动计划》中概述，但努力可以追溯到 2019 年。“当我们努力使校园脱碳时，我们正在探索所有途径，”校园服务和管理副总裁乔·希金斯（Joe Higgins）说，他最初在2019年麻省理工学院能源黑客会议上向学生提出了这个想法。“对我来说，这是一个很好的机会，可以利用麻省理工学院的专业知识，看看我们如何将其应用于我们的校园，并与建筑行业分享我们学到的东西。对这一概念的研究在活动中开始，并继续由本科生和研究生研究人员运行微分方程并管理飞行员来测试这个想法的界限。很快，同时也是MITOS教职员工的Gregory加入了该项目，并帮助确定了其他人加入团队。“作为一名教职员工，我的职责是寻找机会将麻省理工学院的研究界与麻省理工学院本身面临的挑战联系起来——所以这非常适合这一点，”格雷戈里说。

该项目的早期试点集中在测试NW23的恒温器设定点，NW23是设施部和校园规划办公室的所在地，但诺福德很快意识到教室提供了更多的变量来测试，试点扩展到66号楼，这是一座混合用途建筑，是教室，办公室和实验室空间的所在地。“我们将注意力转移到学习教室上，部分原因是它们的复杂性，但也在于规模庞大——校园里有数百个教室，所以[它们提供了]更多的机会来收集数据并确定我们正在测试的参数，”诺福德说。

开发技术

开发更智能建筑控制的工作始于基于物理的模型，该模型使用微分方程来了解物体如何加热或冷却、储存热量以及热量如何流过建筑立面。天气、电网碳强度和教室时间表等外部数据也是输入，人工智能对这些条件做出响应，每小时提供最佳的恒温器设定点——在居住者的热舒适度和能源使用这两个目标之间提供最佳权衡。然后，该设定点告诉现有的BMS加热或冷却空间多少。接下来是现实生活中的测试，调查建筑物居住者的舒适度。Botterud的研究重点是电力市场中工程，经济和政策之间的相互作用，致力于确保AI算法可以将这种学习转化为能源和碳排放的节省。

目前，试点项目集中在66号楼内的六间教室，目的是在扩展到整个建筑之前转移到实验室空间。“这里的目标是节能，但在我们完成整栋建筑之前，这不是我们可以完全评估的，”诺福德解释道。“我们必须逐个教室地收集数据，但要看一个更大的图景。研究小组使用其数据驱动的模拟来估计显着的节能效果，同时在两天内保持六个教室的热舒适度，但需要进一步的工作来实施控制和衡量全年的节省。

Botterud解释说，随着各个教室的显着节省，整个建筑的节能可能是可观的，人工智能可以帮助实现这一目标：“可扩展性的整个概念确实是我们正在做的事情的核心。我们在66号楼花了很多时间来弄清楚它是如何工作的，并希望这些算法可以以更少的努力扩展到其他房间和建筑物，这样我们正在开发的解决方案就可以对麻省理工学院产生重大影响，“他说。

这种重大影响的一部分涉及像塞尔瓦乔这样的运营人员，他们对于将研究与当前运营联系起来并在整个校园内付诸实践至关重要。“BMS团队的大部分工作都是在这样的项目的试点阶段完成的，”他说。“我们能够在几周内将这些人工智能系统与我们现有的BMS一起启动并运行，使飞行员能够快速起飞。塞尔瓦乔说，为了准备完成试点，BMS团队已经在校园内确定了另外50座建筑物，将来可以轻松安装该技术以开始节能。BMS团队还与楼宇自动化公司施耐德电气合作，该公司已在Building 66教室中实施了新的控制算法，并准备扩展到新的试点地点。

扩大影响

这些计划的成功完成也将为更大的节能提供可能性，使麻省理工学院更接近其脱碳目标。“除了节能之外，我们最终还可以将校园建筑变成一个虚拟能源网络，其中数千个恒温器被聚合和协调，作为一个统一的虚拟实体，”希金斯解释说。这些类型的能源网络可以通过减少高峰时段对碳密集型发电厂的需求并允许更有效地利用电网能源来加速电力部门的脱碳。

随着试点的继续，他们实现了“快进”的另一个行动呼吁——让校园成为“变革的试验台”。Gregory说：“这个项目是将我们的校园用作试验台的一个很好的例子——它带来了前沿研究，应用于我们自己的校园脱碳。这是一个伟大的项目，因为它的具体重点，但也作为如何将校园用作生活实验室的典范。