写字楼、医院等大型商业建筑占全球能源消耗的30%左右。这些建筑中的供暖、通风和空调(HVAC)系统往往效率低下,因为它们没有考虑到不断变化的天气模式、可变的能源成本或建筑的热性能。
BuildingIQ开发了预测性能源优化™(PEO),这是一个基于云计算的软件平台,在正常运行期间可降低HVAC能耗10-25%。PEO是与澳大利亚国家科学机构联邦科学与工业研究组织(CSIRO)合作开发的。其先进的算法和机器学习方法,在MATLAB中实现®,根据近期天气预报和能源成本信号,持续优化暖通空调性能。
“CSIRO使用MATLAB开发初始技术。我们继续使用MATLAB,因为它是原型算法和执行高级数学计算的最佳工具,”BuildingIQ的首席数据科学家Borislav Savkovic说。“MATLAB使我们能够将我们的原型算法直接过渡到生产级算法,可靠地处理真实世界的噪声和不确定性。”