如今,混合工作將繼續(xù)存在稍有不慎,許多辦公樓部分空無一人探索。然而,這些空蕩蕩的大廳和辦公室非但沒有為我們節(jié)省能源全面協議,反而不斷消耗化石燃料并使我們的地球變暖重要作用。但我們可以通過智能技術(shù)來改變這種問題。
許多部分占用的建筑物根本無法實現(xiàn)預(yù)期的能源使用減少講實踐。例如增幅最大,當(dāng)建筑物在較冷的氣候下空無一人時,能源使用量不會像預(yù)期的那樣減少相關性,因為它們沒有使用者。為什么?因為建筑設(shè)計可以從使用者的熱量增益中受益製高點項目。一旦使用者離開的必然要求,HVAC系統(tǒng)必須更加努力地工作以補償熱量不足,保持基準(zhǔn)溫度并為重新居住做好準(zhǔn)備物聯與互聯。所有這些都意味著更多的能源消耗狀況。
隨著疫情高峰期后遠(yuǎn)程辦公變得更加普遍,導(dǎo)致許多辦公樓空置或僅部分占用取得了一定進展,部分占用現(xiàn)在尤為重要業務。建筑運營和施工占全球排放量的三分之一以上,使得這些基礎(chǔ)設(shè)施成為節(jié)能的良好目標(biāo)有所增加。
智能技術(shù)是重要的解決方案之一完善好。在全球范圍內(nèi),我們應(yīng)該投資于智能建筑技術(shù)并采用靈活的策略(例如在部分占用期間放寬恒溫器溫度)來提高能源效率并減少建筑物的碳足跡供給。智能插座可以幫助降低待機設(shè)備的能耗并提供遠(yuǎn)程控制全過程。需求控制通風(fēng)(DCV)根據(jù)建筑物中的人數(shù)而不是假設(shè)的滿員人數(shù)來改變通風(fēng),從而在建筑物部分占用時減少供暖負(fù)荷積極參與。
根據(jù)一項研究優勢領先,放寬恒溫器設(shè)定值可顯著降低建筑物的能耗,尤其是在無人時探討。研究人員還證明了這些技術(shù)的潛在節(jié)省從單個技術(shù)的不到 1% 到超過 25% 不等;根據(jù)氣候和入住率明顯,他們的累積節(jié)省可以從 5% 到 40% 以上不等。
減少建筑物的能源消耗直接減少了人類的碳足跡,即他們每天產(chǎn)生的溫室氣體量基礎上“踩??茖W(xué)家通常將此測量值報告為 CO2e(CO2 當(dāng)量),它代表以 CO2 為單位的所有溫室氣體保供。減少建筑物的能源使用可以減少電力和熱量的消耗能力建設,而這些電力和熱量在世界范圍內(nèi)仍然廣泛地由化石燃料產(chǎn)生。因此技術創新,減少我們的碳足跡將有助于緩解全球變暖醒悟。
目前,還有一些障礙阻礙了智能技術(shù)在建筑物中的廣泛采用生產體系。主要挑戰(zhàn)包括成本和集成所涉及的技術(shù)復(fù)雜性新模式。監(jiān)管和政策限制、居住者和管理者的文化抵制高質量、與現(xiàn)有系統(tǒng)的互操作性問題以及對隱私的擔(dān)憂也構(gòu)成了重大障礙應用情況。解決這些障礙對于充分利用智能技術(shù)的潛力來降低能源消耗至關(guān)重要。
然而,減少建筑物的能源消耗并不能在每個國家或城市平等地減少我們的碳足跡也逐步提升,因為電力和熱能產(chǎn)生的 CO2e 會因它們的產(chǎn)生方式而異。例如能力和水平,瑞典的每千瓦時 (kWh) 二氧化碳當(dāng)量為 41 克 (g)組織了,而 2023 年德國為 381 克/千瓦時。
最后要考慮的一點是註入了新的力量,一些智能技術(shù)表現,包括智能照明和插座,在溫暖的氣候下可以節(jié)省更多的成本說服力。此外的積極性,大型辦公樓可以將員工整合到一個區(qū)域,并使用諸如在空房間中放松設(shè)定點等策略來減少能源使用深刻變革,前提是它們有適當(dāng)?shù)姆謪^(qū)和HVAC設(shè)計高效。其他策略,例如辦公桌輪用制和旅館式辦公至關重要,也可以有效減少能源使用效率。在可能的情況下,投資組合剝離也可以顯著有助于減少碳足跡集聚。
此外高效化,將居住者整合到較少的建筑物中的最大優(yōu)勢之一是有可能出售或重新利用整個建筑物,例如將它們改造成住房新的動力。這個過程可以顯著抵消對新建筑的需求完成的事情,從而減少相關(guān)的環(huán)境影響(例如,使用新的混凝土和鋼材)。
為了實現(xiàn)最大的節(jié)約研究成果,我們必須在所有建筑物中使用智能技術(shù)發展契機,包括家庭和辦公室。除了其他節(jié)能策略外機製性梗阻,這項技術(shù)還將通過減少建筑物的能源消耗和 CO2e 排放來緩解全球變暖齊全。如果我們不采用這些技術(shù),建筑物將繼續(xù)消耗過多的能源改造層面,從而加劇氣候變化并增加運營成本機製。使用這些措施可能會讓科學(xué)家、政策制定者和其他利益相關(guān)者有更多時間提出解決方案或采用可再生能源來延緩或逆轉(zhuǎn)氣候變化大面積。
來源:千家網(wǎng)