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全球有3分之1的能源被建筑消耗，要有效发挥节能，就必须对症下药。虽然绿建筑的概念已陆续在实际生活中落实，但若非新建案或是企业大楼，只是单纯的一般住宅要怎么变成绿建筑？由工研院研发的人工智能建筑节能系统平台由于能够大幅降低建筑节能诊断的门槛，因此不仅企业受惠，就连一般使用者也可以将其运用在诊断自家大楼的能耗分析，确实将节能减碳的行动落实。而日前于世贸一馆举办的台湾创新技术博览会中，工研院也实际展示这项创新平台技术。
在进行节能策略之前，首先必须对建筑进行诊断已提供改善方法，除了技术上的难度包括国际间常用软件功能复杂、操作困难外，时间与费用上的考量也往往让有心想改善建筑耗能问题的一般使用者望之却步，这也是造成节能推广成效不彰的原因之一。
为了让一般使用者也能够快速对建物进行节能诊断，工研院为此也开发出一套人工智能建筑节能系统平台，其中便广纳建筑师、空调技师、机电技师、设备厂商的意见，进一步集成台湾常用建材与设备，收录近400种建材，并连结经济部能源局的资料库的近7,000种节能标章设备，将平台接口简化成5个步骤。
包括设定建筑外观、内部负载、设备排程、空调及气候区等数据，或是套用标准建筑模型及参数缺省值，这样一来，一般使用者就可以快速完成建筑能源模型的设定与建立，一次性地进行大量建筑的节能诊断，提供节能策略与ROI分析。
同时，查找相似性设备，平台还会依节能量最高或回收年限最短之筛选条件，为使用者进行排序，提供最佳化的设备清单。 而该平台还可以集成现有的能源管理系统，以人工智能方式透过模拟分析与能源管理系统实测数据交互比对，进行设备异常诊断或是管理维护等加值应用。
工研院表示，由于诊断时并不需要收集全年的建筑耗能数据，因此在诊断时间上可以大幅缩短至30分钟，且在成本上也能有效缩减。除了造福一般使用者对住宅进行能耗评估与建议，该平台也曾成功协助华南银行进行建筑快速诊断，藉此让各分行平均节电5~15%，更协助建议超商总公司在分店的建筑外壳上避用耗能建材，因而平均为分店节省35万~50万元的维修费用。
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