في السنوات الأخيرة، حظيت كفاءة الطاقة في المباني باهتمام متزايد بسبب أهداف التخفيف من تغير المناخ، وارتفاع تكاليف الطاقة.

تستكشف هذه الورقة دمج النماذج ثلاثية الأبعاد (3D)، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT)، والتوائم الرقمية (Digital Twins) (DT)، والنمذجة المعتمدة على البيانات، والذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) (AI)، وخاصة خوارزميات التعلم الآلي (Machine Learning) (ML) لتعزيز توقع أداء الطاقة وتحسينه في المباني القائمة. من خلال الاستفادة من البيانات في الوقت الحقيقي من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء، توفر التوائم الرقمية (DTs) تمثيلاً رقمياً شاملاً للمباني، مما يسهل المراقبة الذكية والتحكم من أجل تعزيز كفاءة الطاقة وراحة الشاغلين.

تقدم هذه الورقة تطوير وتطبيق توأم رقمي معتمد على البيانات لمبنى مكاتب في النرويج، مع التركيز على توقع أداء الطاقة. من خلال دراسة حالة، تم جمع نتائج ورؤى محددة بشأن جدوى وفوائد هذا النهج، جنبًا إلى جنب مع قيوده الكامنة.

تسلط النتائج الضوء على أن التقدم الكبير في كفاءة الطاقة يمكن تحقيقه من خلال النمذجة التنبؤية واستراتيجيات التحكم الذكية. في المستقبل، يتطلب تكييف هذه التقنيات معالجة التحديات الرئيسية وتطوير المنهجيات للتنفيذ الأوسع.

من خلال تحديد ومعالجة هذه التحديات، يحمل دمج أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT)، والتوائم الرقمية (DTs)، والذكاء الاصطناعي (AI) نطاقًا كبيرًا لتحسين أداء الطاقة في المباني وتعزيز أهداف الاستدامة.

1

2

3