VINIF.2019.DA05 – Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo sớm năng lượng tiêu thụ của các tòa nhà hướng đến phát triển bền vững

project manager image
Chủ nhiệm dự án
TS. Ngô Ngọc Tri
Tổ chức chủ trì
Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng

Vấn đề thách thức cần giải quyết Các công trình xây dựng tiêu thụ khoảng 40% năng lượng toàn cầu và tạo ra 30% khí thải CO2. Những con số này đang tăng lên vì quá trình đô thị hóa nhanh dẫn đến sự gia tăng hiệu ứng nhà kính và nóng lên của toàn cầu.Vì vậy sử dụng hiệu quả năng lượng trong công trình là cấp thiết để giảm bớt chi phí năng lượng, ảnh hưởng môi trường và để tăng giá trị cạnh trạnh của công trình xây dựng. Dự báo sớm năng lượng tiêu thụ trong các tòa nhà sẽ giúp cải thiện hiệu quả năng lượng trong giai đoạn vận hành và bảo trì công trình.

Mục tiêu dự án

  • Thu thập và xử lý dữ liệu năng lượng tiêu thụ của các tòa nhà
  • Phát triển mô hình dựa báo dựa trên trí tuệ nhân tạo dự báo sớm năng lượng tiêu thụ trong các tòa nhà phi dân cư;
  • Kết quả dự báo giúp người dùng chủ động tiết kiệm năng lượng trong quá trình sử dụng.

Tác động xã hội

  • Kết quả của nghiên cứu kỳ vọng giúp được các nhà quản lý tòa nhà cải thiện và năng cao hiệu quả năng lượng trong các tòa nhà phi dân cư;
  • Đây cũng là cơ sở để phát triển hệ thống hỗ trợ quyết định tiết kiệm năng lượng nhằm cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng trong các tòa nhà phi dân cư.
project manager image
Chủ nhiệm dự án
TS. Ngô Ngọc Tri
Tổ chức chủ trì
Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng

Tags

Tiến độ dự kiến
04/09/2019
01/09/2020
GIAI ĐOẠN 1 (12 THÁNG)

Sản phẩm giai đoạn 1:

  • 01 bài báo Q1.
01/03/2021
GIAI ĐOẠN 2 (06 THÁNG)

Sản phẩm giai đoạn 2:

  • 01 bài báo Q1;
  • Bộ dữ liệu mở về năng lượng tiêu thụ tòa nhà
04/09/2021
GIAI ĐOẠN 3 (06 THÁNG)

Sản phẩm giai đoạn 3:

  • 01 bài báo Q1;
  • 01 báo cáo hội nghị;
  • Mô hình dự báo năng lượng dựa trên trí tuệ nhân tạo