預測式加熱控制系統(tǒng)展示了巨大的節(jié)能效果

熱泵正在迅速取代美國家庭的傳統(tǒng)供暖系統(tǒng)，因為它們更高效且環(huán)保。但如果沒有合適的控制系統(tǒng)，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(tǒng)，有望將用電量減少約20%，并為每年平均為房主節(jié)省300美元。

DC納米網(wǎng)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(jié)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(diào)的反向——利用電力將外部的熱量帶走并傳遞到室內(nèi)�！薄耙赃@種方式使用電力，比我們大多數(shù)家庭的供暖系統(tǒng)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(xù)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�！拔覀兿肱宄氖�，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(wǎng)住宅是一座建于1920年代的印第安納州西拉斐特住宅，經(jīng)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(shù)人通過手動作恒溫器來調(diào)節(jié)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�！暗麄冞@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(jié)果，大多數(shù)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(wǎng)格屋擁有大量關于房屋溫度、歷史氣候數(shù)據(jù)以及房屋哪些區(qū)域何時有人居住的傳感器數(shù)據(jù)。于是佩爾甘蒂斯利用這些數(shù)據(jù)構建了一個利用機器學習進行預測控制的模型，然后根據(jù)房屋內(nèi)觀察到的實際條件進行驗證。

然后到了實驗階段�！拔覀冊诙熘衅趯嵤┝嗽撍惴�，”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(diào)整設定值，但大多數(shù)情況下，計算機控制著恒溫器。”

結(jié)果令人印象深刻。在為期40天的預測控制系統(tǒng)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(jié)省了300美元的能源。按計到所有美國家庭，每年總節(jié)省超過220億美元。

熱泵外觀類似空調(diào)，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(xù)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�！叭藗兪褂脧碗s的數(shù)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(nèi)人員進行的快速數(shù)字調(diào)查，這些調(diào)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(fā)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(wǎng)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(jié)果也表明我們對家中供暖和制冷的思考方式發(fā)生了變化。柯徹說：“我們已經(jīng)證明，一個數(shù)據(jù)豐富的預測控制系統(tǒng)可以節(jié)省電力，且不影響人類舒適度�！薄拔覀冊O想的是一個不使用度數(shù)，而是以不同模式運行的恒溫器，比如你的汽車。在“節(jié)能”模式下，你可以縮短作時間，同時節(jié)省大量能源。在'性能'模式下，你可以短時間內(nèi)加熱，然后恢復正常�！�

DC納米網(wǎng)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(yè)界和學術界合作，推動智能家居和高性能建筑技術的發(fā)展。普渡大學擁有世界上最大的學術暖通空調(diào)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(shù)據(jù)是關鍵，”基爾徹說�！皟H憑一個月的數(shù)據(jù)，我們就能構建一個相對簡單的預測供暖模型，并在現(xiàn)實世界中展示了節(jié)能效果。想象一下，將這項技術推廣到一個社區(qū)、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(wǎng)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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