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BrainBox AI adopté par Mountain Development Corp. à Roseland pour réduire les émissions de chauffage, ventilation et climatisation des bureaux

Implementation Date

1 janvier 2021

By

Mountain Development Corp.

City

Roseland

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Description

Mountain Development Corp, une société immobilière du New Jersey, a utilisé BrainBox AI pour analyser le système HVAC de ses immeubles de bureaux et trouver des moyens de réaliser des économies d'énergie sur 63 880 pieds carrés. La solution a cartographié l'ensemble du système CVC, puis a ingéré les données du système de gestion des bâtiments existant, a normalisé ces données, a appris à partir d'elles et a ajouté des données externes (par exemple, les prévisions météorologiques) à l'ensemble des considérations. L'ensemble optimal d'algorithmes a ensuite été déployé pour optimiser chaque équipement de CVC.

Impact et résultats

- Diminution de 37 % de la consommation d'électricité des équipements de chauffage, de ventilation et de climatisation, ce qui a permis de réaliser d'importantes économies.
- Prévention de 79 tonnes d'émissions de CO2 par an, contribuant ainsi à la réalisation des objectifs de l'entreprise en matière de développement durable.

Détails de la solution

Les agences de l'énergie du monde entier ont conclu que les bâtiments résidentiels et commerciaux représentent en moyenne 40 % de l'énergie totale consommée. Des études ont montré qu'en moyenne, le chauffage, la ventilation et la climatisation représentent 45 % de la consommation annuelle totale d'énergie d'un bâtiment commercial, et que 30 % de cette énergie est en fait gaspillée. La solution de BrainBox AI est à l'avant-garde de la révolution des bâtiments écologiques grâce à sa technologie unique combinant l'intelligence artificielle et l'informatique en nuage pour créer la première solution CVC commerciale entièrement autonome au monde.Cette solution superpose des algorithmes fondés sur l'apprentissage profond à la fonctionnalité CVC existante pour automatiser la modulation de chaque composant, réduisant ainsi les dépenses énergétiques totales d'un bâtiment jusqu'à 25 % tout en améliorant le confort des occupants de 60 %. La solution permet de réduire l'empreinte carbone de 20 à 40 %. La solution exploite l'IA pour prédire la consommation d'énergie du bâtiment à un niveau très granulaire et permet à notre système CVC autonome de faire fonctionner le bâtiment de manière préventive, contrairement à l'approche réactive actuelle des systèmes de contrôle CVC.Ce passage d'une gestion réactive à une gestion préemptive du système CVC est appliqué individuellement à chacune des zones distinctes du bâtiment, ce qui permet un contrôle très granulaire du système.

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