大数据在建筑能源管理中的应用

大数据在建筑能源管理中的应用

分析能源消耗

分析楼宇自动化系统提供的数据对于了解消耗和跟踪效率目标的进度至关重要。重要的是，它还允许业主识别能源浪费，例如不必要的照明、加热或空置房间的冷却，从而使这些数据具有可操作性。

预测能源需求和消耗

能源需求，也称为能源负荷，是建筑物在一定时间间隔内所需的能源总量。通过提供历史和实时能源使用信息，大数据可用于预测需求和消耗。

分析建筑基础设施

楼宇自动化系统生成的数据包含有关温度、功率、控制信号、设备状态和居住者行为的宝贵信息。通过分析能源负荷、消耗模式和一系列建筑组件之间的关系，可以更轻松地增强建筑设计以实现最佳能源效率。

故障检测与预防

大数据可以提供楼宇设备运行状态的实时更新，并检测基础设施中的故障。通过持续监控和数据分析，可以自动识别异常数据模式，提醒您系统故障并让您轻松预测这些故障对其他设备的影响。

识别能源欺诈

计量设备故障可能导致能源消耗和服务计费不准确。这种故障——无论是偶然的还是被篡改的结果——都可能导致建筑物居住者对能源服务的欺诈性操纵。数据挖掘可以检测违规行为以识别潜在的欺诈或帐户违约。

大数据的这些应用正在慢慢改变建筑能源管理实践。然而，许多承包商未能部署具有强大分析平台的智能建筑物联网解决方案并利用其优势。许多商业建筑仍然仅依赖气动控制器，需要操作员手动处理耗能的建筑操作。

不愿在建筑物中采用高级数据分析的根源在于成本。尽管传感器的成本在过去十年中大幅下降，但部署综合智能建筑解决方案的成本仍然被认为很高。然而，收集、组织和分析大数据以改善建筑能源管理的长期利益所带来的投资回报远远超过初始费用。