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一所大学如何做到每年节约近百万美元的能源支出

本文摘要:分享给大家一套python爬虫课程,想领取资料的同学请关注并私信我“python”,即可领取六节爬虫课程by Andrew Tanskey AI如何找出修建物数据中隐藏的价值 更多的修建数据纷歧定更好。如果没有适当的分析及治理,更多的数据将导致大量的数据聚集,从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。如今,毗连的修建物天天可以生成PB级数据,远远超出了人类情报自己可以分析的数据量。 我已经对设施治理行业举行了10多年的追踪,可以告诉你,大多数修建数据基础设施无法跟上物联网的时代。

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分享给大家一套python爬虫课程,想领取资料的同学请关注并私信我“python”,即可领取六节爬虫课程by Andrew Tanskey AI如何找出修建物数据中隐藏的价值 更多的修建数据纷歧定更好。如果没有适当的分析及治理,更多的数据将导致大量的数据聚集,从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。如今,毗连的修建物天天可以生成PB级数据,远远超出了人类情报自己可以分析的数据量。

我已经对设施治理行业举行了10多年的追踪,可以告诉你,大多数修建数据基础设施无法跟上物联网的时代。现状是,大多数修建数据仍然处于黑黑暗,没有结构化,也没有在孤苦的服务器中举行分析。较旧的系统可能对某些修建物的所有者和治理者来说足够好用,可是你要节约下来的钱是什么,以及你无法防止哪些故障?事实证明,谜底可能许多。

在本文中,我将研究一所大学如何在一年内节约近100万美元的能源成本。它通过在现有修建物治理系统(BMS)上添加一个AI层来实现这一点,从而实现了具有预测性维护的自动故障检测和诊断。一所大学如何制止每年90万美元的能源浪费爱荷华大学是一个繁荣的校园,拥有30000多名学生和数十座修建物。

为了加深对可连续生长的答应,该大学试图从修建数据中获取更多信息。校园已经有BMS,但未毗连任何AI工具或强大的数据治理系统。该大学与施耐德电气和我们的EcoXpert?互助同伴之一爱荷华州的Control Installations互助开发了新的数据基础设施。该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的,该解决方案将与IoT毗连的设备、AI修建物分析、监控软件和专家服务相联合。

目的是逾越被动维护并实现预测性维护。使用人工智能分析修建数据为了实现预测性维护、机械和人类智能必须协同事情。两个头比一个头好,可是两个头和数十PB的已分析修建数据甚至更好。

通过将现有修建设备毗连到云分析,可以获取更多数据,可是可以越发灵活地分析这些数据。效果:大学没有凭据使用者的投诉来识别问题,而是使用云分析来自动检测故障,以免它们导致诸如过热/过冷的房间或浪费之类的问题。这些构建分析会遍历数据客栈,以识别趋势和异常,否则这些趋势和异常将保持不行见。

大学并没有就此停止。为了确保不会忽略这些可行的看法,它建立了一个分析响应小组,定期讨论AI的建议。

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团队优先思量可以最大水平提高乘员舒适度和运营效率的任务。这些任务的规模从预防性维护措施到凭据占用趋势调整系统使用率。Building Advisor解决方案的一部门是将AI分析与远程服务专家相联合,后者可以资助设施治理员明白发现的内容。

有了这些数据,分析团队便着手优化园区的能源效率。较小的修补法式,节约大量资金新的修建分析解决方案可以快速交付效果。它检测到了以前看不见的故障:整个冬天,中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了分外的冷却,导致空气偏重新加热-这是HVAC系统在自我反抗的典型案例。

只管系统超时事情,但室温仍保持在正常规模内,因此BMS和修建物住民都没有注意到。一旦激活修建照料,它就会发现冷却器事情过分,并通知团队故障。

通过简朴的机械修复将阀门重新毗连到控制装置,该大学就制止了数千美元的每月能源成本。通过这样的修复,仅第一年,大学就节约了90万美元的能源成本。

你能找到哪些节能方法?像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍,另有节能的发现。国际能源署(International Energy Agency)发现,通过IoT和云分析对修建物举行数字化处置惩罚可以使全球修建物的能源消耗总量淘汰10%。可是到现在为止,在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。你准备好改变了吗?(编译/蒙光伟)* 千家网原创文章,转载请注明作者及出处。

编辑:N泉源:千家网。


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