Инструмент моделирования создает цифровые двойники зданий от побережья до побережья
Новый инструмент, имитирующий энергетический профиль каждого здания в Америке, даст домовладельцам, коммунальным службам и компаниям быстрый способ определения энергопотребления и рентабельных модификаций, которые могут снизить потребление энергии и выбросы углерода.
Исследователи из Национальной лаборатории Ок-Ридж при Министерстве энергетики разработали программу моделирования, которая предоставляет подробную информацию об энергии для каждого из 129 миллионов зданий в Соединенных Штатах с использованием общедоступных данных.
Пакет программного обеспечения Национальной лаборатории Ок-Ридж, AutoBEM, создает цифрового двойника 129 миллионов зданий страны, обеспечивая модель энергопотребления, которая может помочь коммунальным службам и владельцам принимать обоснованные решения о том, как наилучшим образом повысить энергоэффективность. Предоставлено: ORNL, Министерство энергетики США.
При поддержке Управления энергетики и энергоэффективности и возобновляемых источников энергии Министерства энергетики, программный пакет для моделирования, известный как Automatic Building Energy Modeling, или AutoBEM, был разработан для достижения пятилетнего видения ORNL Model America: создание цифровых двойников для всех зданий по всему миру. страна. Исследовательская группа ORNL во главе с Джошуа Нью сделала модели общедоступными в начале этого года.
«Задача такого масштаба – это именно то, для чего были созданы национальные лаборатории Министерства энергетики, и разработанный нами инструмент может направлять усилия по энергоэффективному строительству в этой стране на десятилетия вперед», – сказал Синь Сунь, заместитель директора лаборатории ORNL по энергетике. наука и технология.
Когда проект начался в 2015 году, не было единого ресурса для точной визуализации и количественной оценки энергетических характеристик каждого здания в США. Такой инструмент поможет строительному сектору внести свой вклад в достижение цели страны по стимулированию справедливой экономики с использованием чистой энергии и укрепить Америку на пути к нулевым выбросам углерода к 2050 году. Эта цель имеет решающее значение, поскольку на здания приходится 40% энергопотребления Америки и 75% своей электроэнергии.
«Существует множество различных отраслей, в которых просто нет информации, необходимой для принятия практических бизнес-решений о том, как повысить энергоэффективность», – сказал Нью. «AutoBEM – это бесплатный ресурс, предназначенный для смазывания салазок при развертывании».
Градостроители и защитники энергетической справедливости могут использовать AutoBEM, чтобы просматривать целые кварталы и районы и определять области, которые исторически игнорировались в усилиях по улучшению зданий. Это позволит легко определить сообщества, которые могут получить наибольшую выгоду от модернизации зданий.
«Коммунальные предприятия тратят миллиарды долларов в год на программы повышения энергоэффективности и реагирования на спрос в США», – сказал он. «Эти расходы основаны на сигнатурном анализе электрических профилей. До этой программы ни у кого не было возможности выполнить такой анализ с подробным моделированием энергопотребления для конкретного здания в таком масштабе. Отдельные коммунальные предприятия теперь имеют возможность выполнять моделирование, чтобы показать потенциал сокращения спроса и выбросов парниковых газов ».
AutoBEM получает доступ к спутниковым изображениям, видам улиц и другим общедоступным данным, которые дают представление о размере здания и энергетическом составе, например о количестве окон, материалах оболочки здания, количестве этажей; системы отопления, вентиляции, охлаждения и кровельного типа. Программа собирает эти входные данные с помощью высокопроизводительных вычислений и создает модель энергопотребления здания, чтобы предсказать, какие технологии можно использовать для экономии энергии, включая солнечные панели, тепловые насосы, интеллектуальные термостаты или энергоэффективные водонагреватели.
«Чтобы создать AutoBEM, мы изучили многие из доступных источников данных и установили партнерские отношения с людьми, которые занимаются созданием этих данных, таких как спутниковые, аэрофотоснимки и изображения улиц, данные LiDAR и другие типы баз данных», – сказал Нью. . «Нам пришлось использовать или расширять алгоритмы для преобразования данных в описания, создавая трехмерный контур здания с указанием высоты, количества окон, типа здания и т. Д.»
Хотя AutoBEM может оценить внешний вид здания и его энергетические характеристики, он не видит деталей внутри здания.
«Все внутренние характеристики здания основаны на прототипах зданий и стандартных строительных нормах», – сказал Нью. «Например, в супермаркете есть определенное количество погонных футов морозильных камер, определенное количество витрин, аналогичные холодильные системы. Наша модель супермаркета будет основана на этом стандартном прототипе ».
В нашем Telegram‑канале вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
