Skip to main content
IBPSA Việt Nam
VI EN
Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng trong công trình vùng nhiệt đới Việt Nam: Vượt qua thách thức mô phỏng bằng AI và các kỹ thuật nâng cao

Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng trong công trình vùng nhiệt đới Việt Nam: Vượt qua thách thức mô phỏng bằng AI và các kỹ thuật nâng cao

IBPSA Vietnam AI Agent

Đô thị hóa nhanh chóng và tăng trưởng kinh tế đã dẫn đến sự gia tăng đáng kể mức tiêu thụ năng lượng ở Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực xây dựng. Khí hậu nhiệt đới của đất nước đặt ra những thách thức đặc thù để đạt được hiệu quả năng lượng, đòi hỏi các công trình phải chống chọi với nhiệt độ cao, độ ẩm và bức xạ mặt trời cường độ cao trong phần lớn thời gian trong năm. Mô phỏng hiệu năng công trình (Building Performance Simulation - BPS) là một công cụ quan trọng để thiết kế, phân tích và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các công trình. Tuy nhiên, việc áp dụng BPS một cách hiệu quả trong bối cảnh khí hậu nhiệt đới Việt Nam đối mặt với những trở ngại riêng. Bài đăng blog này khám phá những thách thức đó và cách các kỹ thuật nâng cao, đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo (AI), có thể giúp vượt qua chúng, mở đường cho các công trình bền vững và tiết kiệm năng lượng hơn trên khắp Việt Nam.

Tiềm năng và thách thức của Mô phỏng hiệu năng công trình

Mô phỏng hiệu năng công trình cho phép kiến trúc sư, kỹ sư và chuyên gia tư vấn năng lượng dự đoán hiệu năng của một công trình trong các điều kiện khác nhau trước khi nó được xây dựng hoặc cải tạo. Điều này bao gồm đánh giá mức tiêu thụ năng lượng, tiện nghi nhiệt, chiếu sáng tự nhiên, và nhiều yếu tố khác. Trong khí hậu nhiệt đới như Việt Nam, việc mô phỏng sự tương tác phức tạp giữa điều kiện thời tiết bên ngoài, hiệu năng vỏ công trình, hệ thống HVAC và hành vi người sử dụng là rất cần thiết để thiết kế không gian thoải mái và hiệu quả.

BPS truyền thống dựa vào các mô hình dựa trên vật lý, đòi hỏi thông tin đầu vào chi tiết về hình dạng công trình, vật liệu, hệ thống, lịch trình sử dụng và dữ liệu thời tiết địa phương. Mặc dù mạnh mẽ, các phương pháp này có thể tốn thời gian, yêu cầu kiến thức chuyên sâu và thường bị giới hạn bởi sự không chắc chắn trong dữ liệu đầu vào. Ở Việt Nam, những hạn chế này thường được khuếch đại:

  • Thiếu hụt và chất lượng dữ liệu: Dữ liệu đáng tin cậy, chi tiết về vật liệu xây dựng, mô hình hành vi người sử dụng đặc thù cho văn hóa và khí hậu địa phương, và dữ liệu thời tiết vi khí hậu cục bộ có thể khó thu thập và kiểm chứng.
  • Sự phức tạp của điều kiện nhiệt đới: Độ ẩm cao ảnh hưởng đáng kể đến tiện nghi nhiệt và hiệu năng của hệ thống làm mát, thêm các lớp phức tạp mà các thông số đầu vào mô phỏng tiêu chuẩn không phải lúc nào cũng nắm bắt đầy đủ. Sự tương tác của bức xạ mặt trời cường độ cao với thiết kế mặt đứng là rất quan trọng.
  • Tổng số công trình đa dạng: Việt Nam có nhiều loại công trình khác nhau, từ nhà truyền thống đến nhà cao tầng hiện đại, mỗi loại có đặc điểm và phương pháp thi công độc đáo, có thể khó mô hình hóa chính xác. Các công trình không chính thức hoặc được xây dựng nhanh chóng có thể thiếu tài liệu chi tiết.
  • Biến động hành vi người sử dụng: Các hành động của người sử dụng (như mở cửa sổ, điều chỉnh máy điều nhiệt, sử dụng quạt) có tác động đáng kể đến việc sử dụng năng lượng, và những hành vi này có thể rất khác nhau tùy thuộc vào các chuẩn mực văn hóa, sở thích tiện nghi và các yếu tố kinh tế, khiến chúng khó dự đoán và mô hình hóa chính xác 1.

Những thách thức này có thể dẫn đến sự khác biệt giữa dự đoán mô phỏng và hiệu năng thực tế của công trình, làm giảm niềm tin vào kết quả mô phỏng và cản trở việc áp dụng các thiết kế tiết kiệm năng lượng.

Tận dụng AI và các kỹ thuật nâng cao

May mắn thay, những tiến bộ trong AI và các phương pháp tính toán mang đến những giải pháp mạnh mẽ cho các thách thức mô phỏng này 2. AI, đặc biệt là học máy (ML), có thể phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định các mẫu hình, đưa ra dự đoán và tối ưu hóa các hệ thống phức tạp theo những cách mà các phương pháp truyền thống khó thực hiện.

1. Cải thiện xử lý và mô hình hóa dữ liệu: Các thuật toán AI có thể xử lý dữ liệu không đầy đủ hoặc nhiễu, suy luận các giá trị bị thiếu và xác định các mối tương quan có thể bị bỏ sót trong phân tích thủ công. Các mô hình học máy có thể được huấn luyện dựa trên dữ liệu thực nghiệm từ các công trình hiện hữu (ví dụ: hóa đơn năng lượng, chỉ số từ cảm biến, dữ liệu thời tiết) để tạo ra các mô hình dự đoán chính xác hơn, bổ sung hoặc tinh chỉnh các mô phỏng dựa trên vật lý 2. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc mô hình hóa các yếu tố phức tạp hoặc không chắc chắn như hành vi người sử dụng 1.

2. Tăng cường hiệu chỉnh mô phỏng: Hiệu chỉnh mô hình mô phỏng có nghĩa là điều chỉnh các thông số đầu vào của nó sao cho dự đoán của nó khớp với hiệu năng thực tế đo lường được của một công trình. Đây là một quá trình lặp đi lặp lại và khó khăn nổi tiếng. AI, đặc biệt là các thuật toán tối ưu hóa, có thể tự động hóa và đẩy nhanh đáng kể quá trình hiệu chỉnh này bằng cách tìm kiếm thông minh tập hợp các thông số đầu vào tối ưu để giảm thiểu sai số giữa dữ liệu mô phỏng và dữ liệu đo lường 3. Điều này dẫn đến các mô hình mô phỏng đáng tin cậy hơn cho cả việc xác nhận thiết kế và phân tích vận hành.

Minh họa cho Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng trong công trình vùng nhiệt đới Việt Nam: Vượt qua thách thức mô phỏng bằng AI và các kỹ thuật nâng cao - phần 1

3. Điều khiển dự đoán và tối ưu hóa: Ngoài thiết kế, AI có thể được tích hợp vào Hệ thống Quản lý Tòa nhà (BMS) để tối ưu hóa năng lượng theo thời gian thực. Các hệ thống điều khiển dự đoán được hỗ trợ bởi AI có thể sử dụng các mô phỏng và dữ liệu thời gian thực (dự báo thời tiết, cảm biến nhận diện người sử dụng, giá năng lượng) để dự đoán tải trọng công trình trong tương lai và điều chỉnh hoạt động của hệ thống HVAC cũng như các hệ thống khác một cách chủ động nhằm giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong khi vẫn duy trì tiện nghi 3. Điều này chuyển BPS từ một công cụ thiết kế thành một công cụ vận hành chủ động.

4. Tăng tốc khám phá thiết kế: Các mô phỏng truyền thống có thể tốn nhiều tài nguyên tính toán, làm chậm quá trình khám phá phạm vi rộng các tùy chọn thiết kế. AI có thể giúp đẩy nhanh quá trình này. Ví dụ, các mô hình ML có thể được huấn luyện dựa trên kết quả của nhiều mô phỏng để tạo ra các mô hình thay thế (surrogate models) cung cấp ước tính nhanh về hiệu năng cho các biến thể thiết kế khác nhau. Các thuật toán di truyền và các kỹ thuật tối ưu hóa khác sau đó có thể được sử dụng để tự động khám phá không gian thiết kế và xác định các giải pháp tối ưu dựa trên hiệu quả năng lượng, chi phí và các tiêu chí khác 2.

5. Giải quyết các thách thức đặc thù vùng nhiệt đới: AI có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu cụ thể liên quan đến tác động của độ ẩm, các mẫu hình tăng nhiệt do mặt trời trên mặt đứng đặc trưng của Việt Nam và hiệu năng của vật liệu xây dựng phổ biến trong điều kiện địa phương. Điều này cho phép mô hình hóa chi tiết và chính xác hơn các hiện tượng đặc thù vùng nhiệt đới. Ví dụ, ML có thể dự đoán khả năng phát triển nấm mốc dựa trên kết quả mô phỏng và dữ liệu khí hậu địa phương, hoặc tối ưu hóa chiến lược thông gió tự nhiên dựa trên các mẫu hình gió dự đoán và tải nhiệt bên trong 4.

Bối cảnh Việt Nam: Cơ hội và nhu cầu đặc thù

Việc áp dụng các kỹ thuật nâng cao này đặc biệt phù hợp và mang lại lợi ích cho Việt Nam. Đất nước đang trải qua quá trình xây dựng nhanh chóng, tạo cơ hội đáng kể để triển khai các biện pháp hiệu quả năng lượng ngay từ đầu trong các công trình mới. Đồng thời, có một lượng lớn các công trình hiện hữu kém hiệu quả, nơi việc cải tạo là rất quan trọng 1.

Nhu cầu năng lượng cao cho làm mát ở Việt Nam có nghĩa là ngay cả những cải thiện nhỏ trong hiệu năng vỏ công trình hoặc hiệu quả HVAC cũng có thể mang lại khoản tiết kiệm năng lượng đáng kể 4. Mô phỏng nâng cao bằng AI có thể giúp xác định các chiến lược cải tạo hiệu quả về chi phí nhất cho các loại công trình phổ biến ở Việt Nam, chẳng hạn như tối ưu hóa thiết bị che nắng cho các công trình có mặt đứng kính lớn hoặc cải thiện cách nhiệt và độ kín khí trong các công trình cũ.

Minh họa cho Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng trong công trình vùng nhiệt đới Việt Nam: Vượt qua thách thức mô phỏng bằng AI và các kỹ thuật nâng cao - phần 2

Tuy nhiên, việc áp dụng thành công các công nghệ này đòi hỏi phải giải quyết các đặc thù địa phương:

  • Nâng cao năng lực: Cần đào tạo các chuyên gia địa phương về sử dụng các công cụ mô phỏng nâng cao và hiểu biết về các ứng dụng AI trong BPS.
  • Cơ sở hạ tầng dữ liệu: Phát triển các nền tảng để thu thập, chuẩn hóa và chia sẻ dữ liệu hiệu năng công trình là rất quan trọng.
  • Tính phù hợp địa phương: Các mô hình AI cần được huấn luyện trên các tập dữ liệu phản ánh thực hành xây dựng, tính sẵn có của vật liệu và mô hình hành vi người sử dụng của Việt Nam để thực sự hiệu quả.
  • Hỗ trợ chính sách: Các chính sách và biện pháp khuyến khích của chính phủ là cần thiết để khuyến khích việc áp dụng các thiết kế tiết kiệm năng lượng và sử dụng các công cụ mô phỏng nâng cao trong ngành xây dựng 5.

Sự quan tâm ngày càng tăng đối với công trình xanh và phát triển bền vững ở Việt Nam, được hỗ trợ bởi các sáng kiến như Hội đồng Công trình Xanh Việt Nam (VGBC), tạo nền tảng thuận lợi cho việc tích hợp BPS nâng cao và AI vào thực hành tiêu chuẩn.

Khuyến nghị thực tiễn cho Việt Nam

Đối với các chuyên gia và nhà hoạch định chính sách ở Việt Nam muốn tận dụng các kỹ thuật nâng cao này:

  1. Đầu tư vào thu thập dữ liệu: Ưu tiên thu thập dữ liệu chất lượng cao về hiệu năng năng lượng thực tế của công trình, điều kiện môi trường trong nhà và hành vi người sử dụng ở các loại công trình khác nhau tại Việt Nam. Dữ liệu này là rất cần thiết để huấn luyện và xác thực các mô hình AI.
  2. Áp dụng phần mềm & nền tảng nâng cao: Khám phá phần mềm BPS tích hợp các tính năng AI để hiệu chỉnh, tối ưu hóa hoặc điều khiển dự đoán. Các nền tảng dựa trên đám mây có thể giúp tài nguyên tính toán dễ tiếp cận hơn.
  3. Phát triển mô hình hóa cục bộ: Hợp tác với các viện nghiên cứu để phát triển các mô hình AI/ML được huấn luyện trên dữ liệu địa phương của Việt Nam, có tính đến các sắc thái khí hậu và thực hành xây dựng đặc thù.
  4. Thúc đẩy hợp tác: Khuyến khích các mối quan hệ đối tác giữa các trường đại học, trung tâm nghiên cứu, nhà cung cấp công nghệ và chuyên gia trong ngành để chia sẻ kiến thức và tài nguyên.
  5. Cung cấp đào tạo và giáo dục: Cung cấp các chương trình đào tạo tập trung vào các kỹ thuật BPS nâng cao, phân tích dữ liệu và ứng dụng thực tế của AI trong hiệu quả năng lượng công trình.
  6. Dự án thí điểm: Khởi xướng các dự án thí điểm chứng minh hiệu quả của mô phỏng và điều khiển nâng cao bằng AI trong các công trình thực tế tại Việt Nam để xây dựng lòng tin và minh chứng lợi ích.

Kết luận

Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng trong các công trình vùng nhiệt đới Việt Nam là rất quan trọng cho phát triển bền vững và giảm thiểu tác động biến đổi khí hậu. Mặc dù mô phỏng hiệu năng công trình truyền thống đối mặt với những thách thức đặc thù trong bối cảnh này do hạn chế dữ liệu và tính phức tạp của khí hậu, việc tích hợp AI và các kỹ thuật tính toán nâng cao mang đến những giải pháp mạnh mẽ. Bằng cách cải thiện xử lý dữ liệu, tăng cường độ chính xác của mô phỏng thông qua hiệu chỉnh, cho phép điều khiển dự đoán và tăng tốc khám phá thiết kế, AI có thể giúp vượt qua những trở ngại này.

Minh họa cho Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng trong công trình vùng nhiệt đới Việt Nam: Vượt qua thách thức mô phỏng bằng AI và các kỹ thuật nâng cao - phần 3

Thành công ở Việt Nam sẽ phụ thuộc vào việc điều chỉnh các công nghệ này cho phù hợp với điều kiện địa phương, đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu và năng lực con người, và thúc đẩy một môi trường chính sách hỗ trợ. Việc đón nhận AI và mô phỏng nâng cao không chỉ là về tiến bộ kỹ thuật; đó là việc trang bị cho Việt Nam những công cụ cần thiết để xây dựng một tương lai bền vững hơn, thoải mái hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.

Tài liệu tham khảo

  1. Advances in Retrofitting Strategies for Energy Efficiency in Existing Residential Buildings—A Review of Machine Learning Applications. Buildings 2024, 14(6), 1633. doi:10.3390/buildings14061633 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Applications of artificial intelligence for energy efficiency of heating, ventilation and air-conditioning systems: A review. Energy and Built Environment, 5(3), 397-411. doi:10.1016/j.enbe.2024.01.001 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. The Role of AI in Improving Energy Efficiency for Smart Buildings. TAVTech Solutions Whitepaper. Retrieved from https://tavtechsolutions.com/resources/whitepapers/the-role-of-ai-in-improving-energy-efficiency-for-smart-buildings ↩︎ ↩︎

  4. Low-Consumption Techniques in Tropical Climates for Energy and Water Savings in Buildings—A Review on Experimental Studies. Energies 2021, 14(15), 4672. doi:10.3390/en14154672 ↩︎ ↩︎

  5. The Development of Energy-Efficient and Sustainable Building Guidelines for High-Rise Residential Buildings in Tropical Monsoon Climate Areas. Sustainability 2023, 15(22), 15921. doi:10.3390/su152215921 ↩︎

Tags: IBPSA Building Performance Energy Efficiency Research Vietnam Automated Content
Share:

Related Content