預測式加熱控制系統展示了巨大的節能效果

預測式加熱控制系統展示了巨大的節能效果

熱泵正在迅速取代美國家庭的傳統供暖系統，因為它們更高效且環保。但如果沒有合適的控制系統，他們可能會讓你的電費飆升。普渡大學的研究人員展示了一種新型的熱泵預測控制系統，有望將用電量減少約20%，并為每年平均為房主節省300美元。

DC納米網格大廈是測試新型智能家居技術的理想實驗室。去年冬天實施的預測控制方法節省了近20%的家庭供暖費用。（普渡大學照片/賈里德·派克）

機械工程助理教授、熱泵和家庭電氣化專家凱文·柯徹說：“熱泵其實就是空調的反向——利用電力將外部的熱量帶走并傳遞到室內。”“以這種方式使用電力，比我們大多數家庭的供暖系統高效得多，而且還能減少化石燃料的消耗。”

熱泵采用的最大問題之一是設備本身及其持續運行的成本。“熱泵可以增加電力需求，”由柯爾徹和達維德·齊維亞尼共同指導的博士生埃利亞斯·佩爾甘蒂斯說。“我們想弄清楚的是，如何利用機器學習和預測控制來減少所需的能量，同時保持同等的人類舒適度。”

普渡擁有一個獨特的活實驗室來驗證他們的理論。DC納米電網住宅是一座建于1920年代的印第安納州西拉斐特住宅，經過改造，配備了太陽能電池板、電池、電器、電熱泵，以及每個房間里的眾多傳感器。研究生們住在這棟房子里，作為研究人類舒適度和新型智能家居技術的試驗對象。

“大多數人通過手動作恒溫器來調節家中溫度——他們感到冷，于是按下按鈕讓溫度升高，”佩爾岡蒂斯說。“但他們這樣做時，并沒有考慮預測的太陽輻射、濕度、當天的預報溫度，或者他們會在房子里住哪些房間，以及停留多久。結果，大多數時候他們會讓房子過熱，浪費能源。即使是最好的'智能'恒溫器也不會包含所有這些信息。”

幸運的是，對Pergantis來說，DC納米網格屋擁有大量關于房屋溫度、歷史氣候數據以及房屋哪些區域何時有人居住的傳感器數據。于是佩爾甘蒂斯利用這些數據構建了一個利用機器學習進行預測控制的模型，然后根據房屋內觀察到的實際條件進行驗證。

然后到了實驗階段。“我們在冬天中期實施了該算法，”佩爾甘蒂斯說，“基本上在一個半月的時間里，該算法會預測房屋何時需要供暖、在哪些房間以及需要多少千瓦的熱量。住戶可以調整設定值，但大多數情況下，計算機控制著恒溫器。”

結果令人印象深刻。在為期40天的預測控制系統測試中，房屋的能源消耗比前一冬季同期低19%。按美元計算，這對一個家庭來說節省了300美元的能源。按計到所有美國家庭，每年總節省超過220億美元。

熱泵外觀類似空調，原理相反——即使冬天也能提取足夠的熱量，讓整個家庭舒適。機械工程助理教授凱文·柯徹研究熱泵和電氣化如何幫助使家庭更具可持續性。（普渡大學照片/賈里德·派克）

那住戶的舒適度又如何？你如何科學地判斷人們在整個實驗過程中是否“感受到”寒冷？

“我們有兩種衡量舒適度的方法，”基爾徹說。“人們使用復雜的數學公式來估算典型受試者何時會感到不適;另一種是對在內人員進行的快速數字調查，這些調查會在實驗前、中、后進行。兩種方法都顯示，乘員在模型預測控制實驗和正常作期間“感受到”寒冷的時間幾乎相同。簡而言之，我們的乘員對模型預測控制的舒適度相當，但能耗遠少得多。”

他們的研究成果已發表在《應用能源》雜志上。

“這種做法還有許多其他好處，”佩爾岡提斯說。“隨著我們對電網的需求增加，這樣的預測控制可以幫助降低電峰或電壓驟停的可能性。這也有機會幫助低收入家庭，因為水電費對他們來說負擔巨大;每年減少300美元或更多的電費，真的能減輕這種負擔。”

結果也表明我們對家中供暖和制冷的思考方式發生了變化。柯徹說：“我們已經證明，一個數據豐富的預測控制系統可以節省電力，且不影響人類舒適度。”“我們設想的是一個不使用度數，而是以不同模式運行的恒溫器，比如你的汽車。在“節能”模式下，你可以縮短作時間，同時節省大量能源。在'性能'模式下，你可以短時間內加熱，然后恢復正常。”

DC納米網格之家是高性能建筑中心的多項倡議之一，該中心致力于與工業界和學術界合作，推動智能家居和高性能建筑技術的發展。普渡大學擁有世界上最大的學術暖通空調實驗室——赫里克實驗室，其中包括一個獨特的建筑中建筑，測試智能家居技術及其對人類舒適度的影響。

“數據是關鍵，”基爾徹說。“僅憑一個月的數據，我們就能構建一個相對簡單的預測供暖模型，并在現實世界中展示了節能效果。想象一下，將這項技術推廣到一個社區、一個城市，甚至整個國家。”

普渡大學研究人員（從左到右）Davide Ziviani、Priyadarshan、Nadah Al Theeb、Elias Pergantis和Kevin Kircher在DC納米網格住宅中，這是一座建于1920年代的西拉斐特住宅，改裝為智能家居測試平臺。（普渡大學照片/賈里德·派克）

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