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BuildingIQ emplea las capacidades de análisis de datos de MATLAB para desarrollar algoritmos proactivos y predictivos destinados a la optimización energética de HVAC

Emplea MATLAB para acelerar el desarrollo y la implementación de algoritmos predictivos de optimización energética

MathWorks ha anunciado que BuildingIQ está empleando las capacidades de análisis de datos de MATLAB para acelerar el desarrollo y la implementación de algoritmos proactivos y predictivos destinados a la optimización energética de HVAC. Los ingenieros de BuildingIQ han desarrollado Predictive Energy Optimization™ (PEO), una plataforma de software basada en la nube que reduce el consumo energético de HVAC en edificios de gran escala entre un 10 y un 25% durante el funcionamiento normal.

BuildingIQ necesitaba desarrollar la plataforma PEO como un sistema en tiempo real que ayudara a minimizar los costes energéticos de HVAC en edificios comerciales de gran escala a través de una optimización proactiva y predictiva. El equipo usó algoritmos de MATLAB integrados en un entorno de producción en la nube para optimizar el confort de las personas en los edificios y minimizar los costes energéticos. Los ingenieros de BuildingIQ usaron Signal Processing Toolbox para filtrar los datos, Statistics and Machine Learning Toolbox para crear los algoritmos que modelaron el suministro de gas, electricidad y energía solar a los procesos de calefacción y refrigeración y Optimization Toolbox para optimizar de forma continuada la eficiencia energética en tiempo real. Para integrar los algoritmos resultantes en los sistemas de producción, el equipo usó MATLAB Compiler para ahorrar tiempo y recursos en la conversión de los algoritmos de MATLAB a Java o C.

“Usamos MATLAB porque es la mejor herramienta disponible para crear prototipos de algoritmos y realizar cálculos matemáticos avanzados”, afirmó Borislav Savkovic, científico jefe de datos de BuildingIQ. “MATLAB nos permitió convertir nuestros prototipos de algoritmos directamente a algoritmos de nivel de producción que manejaran de forma fiable el ruido y la incertidumbre del mundo real Anime Cosplay Costumes.”

“Aunque las empresas tratan de conseguir que sus datos sean más inteligentes, a menudo carecen de los recursos y la experiencia relativos al análisis y visualización de giga- bytes de datos, el rápido desarrollo de algoritmos y la búsqueda del mejor enfoque de creación de algoritmos”, afirmó Paul Pilotte, director de marketing técnico de MathWorks. “BuildingIQ está marcando un punto de referencia con su capacidad para analizar y visualizar grandes conjuntos de datos, implementar estos avanzados algoritmos de optimización y ejecutarlos en un entorno de producción en la nube.”

Si desea obtener más información sobre cómo BuildingIQ desarrolló la plataforma Predictive Energy Optimization (PEO), inscríbase en la Conferencia virtual sobre MATLAB 2015.

Lea la historia de usuario: “BuildingIQ desarrolla algoritmos proactivos para la optimización energética de HVAC en edificios de gran escala”