Perpustakaan Digital ITB

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan menguji model optimasi multi-objektif berbasis pendekatan evolusioner dalam rangka mengoptimalkan penghematan energi HVAC dan kenyamanan penghuni di Bangunan Gedung Cerdas (BGC). Dengan mengadopsi model Digital twin dan sensor IoT real-time, penelitian ini menghadirkan solusi inovatif dalam pengelolaan energi dinamis di gedung cerdas, dengan fokus pada efisiensi operasional sistem Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC). Tiga metode optimasi diuji, yaitu NSGA-II, MOPSO, dan formulasi berbasis adaptive Fuzzy, yang masing-masing bertujuan mencapai solusi Pareto-optimal antara dua tujuan utama: minimisasi konsumsi energi dan maksimisasi kenyamanan termal. Evaluasi dilakukan menggunakan data real-time dari platform Simulator Smart Building di Gd. ITB Innovation Park lantai 9. Hasil menunjukkan bahwa pendekatan Fuzzy mampu menghasilkan efisiensi energi HVAC hingga 25% dibandingkan metode lain, sambil mempertahankan kenyamanan dengan skor di atas 83%. Digital twin yang dibangun mengintegrasikan data sensor aktual, simulasi EnergyPlus, dan pengambilan keputusan otomatis berbasis model Fuzzy. Sistem ini mampu merespons perubahan lingkungan secara real-time dan menyesuaikan pengaturan HVAC secara adaptif. Model ini menunjukkan potensi besar untuk diimplementasikan pada sistem manajemen energi bangunan secara otonom dan berkelanjutan.