Due ricercatori dell'Urban Energy Systems Lab presso i Laboratori federali svizzeri per le prove e la ricerca sui materiali ( Empa ) hanno creato un algoritmo di autoapprendimento per i termostati di riscaldamento. Secondo un rapporto dell'Empa, può essere integrato nei tradizionali termostati intelligenti o intelligenti tramite una connessione cloud e regolare la temperatura ambiente in modo predittivo.
"Il potenziale è enorme", afferma Felix Bünning, co-fondatore dello spin-off Empa viboo, che commercializza questo algoritmo. "I nostri esperimenti presso NEST hanno dimostrato che con questo approccio è possibile ottenere risparmi energetici compresi tra il 26 e il 49 percento".
Per creare un modello dell'edificio, sono sufficienti dati dell'edificio come posizioni delle valvole e misurazioni della temperatura ambiente di appena due settimane. In combinazione con le previsioni per la temperatura esterna locale e la radiazione solare globale, l'algoritmo calcola quindi in modo indipendente la quantità di energia ideale necessaria per riscaldare o raffreddare l'edificio fino a dodici ore di anticipo.
Secondo le informazioni, un primo partner è la società danese Danfoss . Il produttore di termostati attivo a livello internazionale sta attualmente testando in un progetto pilota insieme a viboo quanto sia elevato il potenziale di risparmio negli edifici esistenti convenzionali. Inoltre, la start-up è già in trattative con altri partner industriali. Ad esempio, integrerà l'algoritmo direttamente nel sistema centralizzato di automazione degli edifici in un edificio per uffici di Zurigo.
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