Nature Communications | AI在大规模减少商业建筑能源和碳排放方面的潜力
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2024-09-08 17:28
湖北
AI在大规模减少商业建筑能源和碳排放方面的潜力
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原文信息：
Ding, C., Ke, J., Levine, M.et al. Potential of artificial intelligence in reducing energy and carbon emissions of commercial buildings at scale. Nat Commun 15, 5916 (2024).
原文链接：
https://doi.org/10.1038/s41467-024-50088-4.
人工智能（AI）已成为提高生产力和改善生活质量的关键技术。然而，其在建筑节能减排中的潜力尚未得到系统的探究。这项开创性研究全面评估了AI在建筑领域的应用前景，特别聚焦于美国的中型办公楼。研究团队创新性地开发了一种评估和量化潜在减排的方法，识别了设备、占用影响、控制和运营以及设计和施工等关键领域。 本研究采用了六种不同情景，对代表性气候区的能源节约和排放减少进行了深入估算。结果显示，AI技术的应用不仅可以显著降低高能效和净零能耗建筑的成本溢价，还能大幅提高这些建筑的市场渗透率。预计到2050年，大规模采用AI技术有望减少约8%至19%的能源消耗和碳排放。更为重要的是，若将AI与先进的能源政策和低碳发电技术相结合，与2050年的常规情景相比，可望减少高达40%的能源消耗和90%的碳排放。这一发现为建筑行业的可持续发展提供了新的思路和可能性。（1）美国商业建筑的平均能耗水平和当前的最佳实践。根据EIA 2012年的商业建筑能源消耗调查（CBECS），办公楼是最常见的类型，占所有商业建筑电力消耗的最高比例（20%）。美国办公楼的平均能耗强度（EUI）为每平方米167千瓦时（kWh/m²），本研究将其视为办公楼能耗的基准水平。根据对美国67座经验证的低能耗建筑的调查，高能效建筑的EUI的中位数为57 kWh/m²。两者之间的差异被认为是技术建筑节能。（2）AI可以帮助建筑以更低成本实现理论上的最大节能潜力。建筑节能可分为四个关键类别：设备、占用影响、控制与运行、设计与施工。本研究提出了一个四键结构用于系统解耦和评估单个建筑生命周期内的理论最大节能潜力。研究结果表明，设备效率提高带来的总节能为11.5%-17.3%；建筑设计和施工节能总量为5.9%-9.1%；与建筑能源相关的占用行为方面，浪费和节俭之间的综合节能潜力为15%-20%。在建筑的整个生命周期中，每个类别的节能潜力在不同的气候区有所不同。为了大规模预测AI的影响，文章根据气候区考虑了新建和现有中型办公楼的建设成本和深度改造成本，并计算了建筑库存周转率和技术采用，进一步分析了引进AI技术的好处。![]()
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（3）AI主要通过两种方式提高能源效率和减少碳排放。 ①AI可以推动更大规模的高效技术渗透；②AI可以进一步改善和优化整个建筑生命周期的设计、施工和运营，从而带来额外的节省。本研究基于建筑节能潜力的量化方法，进一步开发了六类情景进行模拟预测，包括使用当前建筑能效水平作为基线的冻结情景、两个采取和不采取AI的常规情景（BAU），以及三个推动高能效建筑和净零能耗建筑的政策驱动情景。
通过情景模拟和敏感性分析，研究结果表明，AI有助于降低高能效建筑和零能耗建筑的成本溢价，从而增加其市场份额渗透率。在大规模采用AI技术的情景下，预计在2025年美国中型办公楼的能源消耗和碳排放量相较于无AI的常规（BAU）情景减少约8%，相较于无AI的政策（Policy）情景节省19%。如果将AI技术、能源效率政策和低排放能源生产（LEPG）结合，预计在2050年将比常规（BAU）情景减少约40%的能源消耗和约90%的二氧化碳排放量。![]()
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（1）AI技术的应用将有助于商业建筑能源消耗和碳排放更早达到峰值（预计在2035年)，为实现气候目标争取宝贵时间。研究强调了实施配套能效政策（如建筑改造计划、经济激励措施、回扣或补贴）的重要性。这些政策可与AI技术相辅相成，进一步降低高能效和零能耗建筑的成本溢价，从而加速推动建筑行业向碳中和目标迈进。（2）本研究为决策者在建筑行业推广AI时提供了详实的节能减排量化数据，为制定相关政策和投资决策提供了科学依据。研究提出的方法具有广泛的适用性，不仅可用于评估AI在其他类型建筑中的节能潜力，还可推广到其他地区或国家的建筑能效评估中，具有重要的参考价值。作为一项开放获取的研究，本文的发现有望激发更多学者和行业专家对AI在建筑节能领域的深入研究，推动相关技术的快速发展和应用。研究结果突显了跨学科合作的重要性，特别是在AI、建筑科学和能源政策等领域的协同创新，对于应对气候变化和实现可持续发展目标至关重要。
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