Zodra een gebouw is aangesloten op duurzame energiebronnen moet er een oplossing komen voor het afstemmen van de momenten waarop het gebouw energie opwekt en afneemt. Kunstmatige intelligentie kan met behulp van een digital twin de best mogelijke oplossing voor deze vraagstukken vinden.

Slimme besturing vanuit de cloud

Een voorbeeld van zo’n dienst die met slimme algoritmes en een digital twin van het gebouw voor zowel energiebesparing als comfortverhoging zorgt, is de ecoBuilding oplossing van LIN (Priva Lab for Innovation). ‘De kunstmatige intelligentie neemt vanuit de cloud de besturing van het gebouwautomatiseringssysteem over. In de digitale kopie van het gebouw berekent het systeem voor de aankomende 24 uur hoe de installaties het gevraagde comfortniveau op de meest efficiënte wijze kunnen realiseren’, aldus Frank Visscher, business developer bij Priva in het artikel in het vakblad E&W Installatietechniek van april.

Zelflerend algoritme

De kunstmatige intelligentie van Priva houdt rekening met de weersvoorspelling, thermische traagheid van het gebouw, het gedrag van de gebouwgebruikers, de aanwezige HVAC-installaties en de aangesloten energiebronnen. Al deze factoren zitten in de digital twin, waarin de algoritmes uitrekenen welke acties op de efficiëntste wijze tot het gewenste binnenklimaat leiden. Doordat de dienst is uitgerust met machine learning, leert het bovendien van nieuwe situaties. Het algoritme wordt door zijn toenemende ‘ervaringen’ dus slimmer en kan steeds beter inschatten welke acties tot het meest ideale resultaat leiden.