【明報專訊】節約減碳是全球大趨勢,醫管局與本地大學及機電工程署合作,研發「人工智能空調製冷機組」,透過人工智能(AI)技術,製冷機組的控制系統會預測未來冷負荷需求,並分析環境數據自我學習,選出最節能的運行模式,減少能源消耗及冷氣滯後。製冷機組上毋須增加額外設施,日常運用亦不涉額外人手。新系統在將軍澳醫院主座大樓試行至今約一年3個月,耗電量減少6%(46.8萬度),節省約60萬元電費。
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傳統製冷系統運行模式是當室內溫度上升,例如炎熱天氣、室內人流增加等,出現冷負荷需求時,冷凍水機組會自動逐一啟動,空調製冷機組被動地按冷負荷需求調整製冷量,反應較慢及耗電量較大,亦較易感受到室內溫度變化,舒適度相對不足。
分析大數據 可「自我學習」
醫管局高級行政經理(工程)源栢樑解釋,舊系統開動機組製冷會滯後10至30分鐘,「開大開細」需要時間,甚至啟動過量機組,浪費電力。他以開車為例,「大力揼油或大力收掣,會引致耗油量多咗,坐車嗰個都會唔舒服」。
新系統改善製冷機組運作,減少能源消耗,利用人工神經網絡(ANN)模型預測未來冷負荷需求、天氣、製冷機組運行功率等情况,再比對過往不同時段的冷負荷需求,透過人工智能技術進行大數據分析。系統會比較不同的運行模式,例如啟動製冷機組的不同次序、數目,能夠採集數據自我學習,調節出最節能的運行模式。
醫管局稱,將軍澳醫院的主座大樓使用人工智能空調製冷機組至今約一年3個月,共節省46.8萬度電,製冷機組耗電量減少6%,節省約60萬元電費。
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毋須額外設施人手 兩年回本
新系統的人工智能軟件由本地大學研發,只需新增一台電腦,機電工程署負責分析及檢視相關軟件參數,以調校及優化。製冷機組上毋須增加額外設施,日常運用亦不涉額外人手,研發經費約數十萬元,回本期約兩年,視乎樓宇大小。該系統目前亦有應用在醫管局大樓及瑪麗醫院S座,分別於去年8月及11月啟用。