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【明报专讯】节约减碳是全球大趋势，医管局与本地大学及机电工程署合作，研发「人工智能空调制冷机组」，透过人工智能（AI）技术，制冷机组的控制系统会预测未来冷负荷需求，并分析环境数据自我学习，选出最节能的运行模式，减少能源消耗及冷气滞后。新系统在将军澳医院主座大楼试行至今约一年3个月，耗电量减少6%（46.8万度），节省约60万元电费。

传统制冷系统运行模式是当室内温度上升，例如炎热天气、室内人流增加等，出现冷负荷需求时，冷冻水机组会自动逐一启动，空调制冷机组被动地按冷负荷需求调整制冷量，反应较慢及耗电量较大，亦较易感受到室内温度变化，舒适度相对不足。

分析大数据可「自我学习」

医管局高级行政经理（工程）源栢梁解释，旧系统开动机组制冷会滞后10至30分钟，「开大开细」需要时间，甚至启动过量机组，浪费电力。他以开车为例，「大力揼油或大力收掣，会引致耗油量多咗，坐车𠮶个都会唔舒服」。

新系统改善制冷机组运作，减少能源消耗，利用人工神经网络（ANN）模型预测未来冷负荷需求、天气、制冷机组运行功率等情况，再比对过往不同时段的冷负荷需求，透过人工智能技术进行大数据分析。系统会比较不同的运行模式，例如启动制冷机组的不同次序、数目，能够采集数据自我学习，调节出最节能的运行模式。

医管局称，将军澳医院的主座大楼使用人工智能空调制冷机组至今约一年3个月，共节省46.8万度电，制冷机组耗电量减少6%，节省约60万元电费。

毋须额外设施人手两年回本

新系统的人工智能软件由本地大学研发，只需新增一台电脑，机电工程署负责分析及检视相关软件参数，以调校及优化。制冷机组上毋须增加额外设施，日常运用亦不涉额外人手，研发经费约数十万元，回本期约两年，视乎楼宇大小。该系统目前亦有应用在医管局大楼及玛丽医院S座，分别于去年8月及11月启用。

明报记者

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