如何利用人工智能和云提高樓宇管理系統(tǒng)效率？

隨著建筑物老化和能源需求增加，許多舊系統(tǒng)無法跟上應用發(fā)展的需求。這就是現(xiàn)代建筑智能管理的用武之地——幫助業(yè)主將建筑物保持在舒適的溫度，而無需花費太多。當今的基于云和人工智能的建筑管理系統(tǒng)(BMS) 可以通過意想不到的方式提高建筑物設施的效率。

能源效率和智能建筑管理的重要性與日俱增

隨著人們對氣候變化和可持續(xù)發(fā)展需求的認識不斷增強，包括歐盟和美國都制定了提高建筑物能源效率的雄心勃勃的目標。歐盟能源效率指令的目標是到2030年將能源效率提高32.5%，其中建筑翻新發(fā)揮核心作用。

美國能源部建筑技術辦公室的目標是通過暖通空調系統(tǒng)等建筑技術的進步，到 2030 年將能源使用量減少 30%。這些目標強調了商業(yè)和住宅建筑迫切需要更高效的能源管理。

隨著減少碳足跡、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標和降低運營成本的壓力越來越大，企業(yè)和設施管理者越來越多地轉向先進技術來改善建筑物的管理方式。

能源效率不僅僅是一種暫時的趨勢，而是一種趨勢。隨著各國實施更嚴格的法規(guī)和能源成本持續(xù)上升，這已成為一種必要。這一轉變推動了智能建筑市場的增長，預計到 2027 年該市場將達到 1270 億美元以上，復合年增長率 (CAGR) 為 12.6%.

建筑管理系統(tǒng) (BMS) 的作用

這場革命的核心是建筑管理系統(tǒng) (BMS)，該技術幾十年來一直在管理供暖、通風、空調 (HVAC)、照明和安全等核心建筑功能。

傳統(tǒng)的建筑管理系統(tǒng) (BMS) 通常是功能有限的現(xiàn)場系統(tǒng)。它們通常單獨運行，根據(jù)設定的時間表或參數(shù)進行固定控制。然而，基于云的解決方案、物聯(lián)網（IoT）設備和人工智能驅動分析的興起已經徹底改變了 BMS 格局。

當今的智能BMS平臺比以往任何時候都更強大，將多個建筑系統(tǒng)集成到一個可通過云從任何地方訪問的統(tǒng)一界面中。這些系統(tǒng)可以動態(tài)適應建筑物內部和周圍不斷變化的環(huán)境，做出實時決策，從而提高效率和性能。

根據(jù)最近的一份報告，全球 BMS 市場預計將從2022 年的 108 億美元增長到 2028 年的 236 億美元，預測期內復合年增長率為14%。

什么是樓宇管理系統(tǒng) (BMS)？

建筑管理系統(tǒng)(BMS)是一種集中控制系統(tǒng)，用于監(jiān)控和管理HVAC、照明和安全等建筑功能。傳統(tǒng)上，BMS 按固定時間表運行，根據(jù)預定義參數(shù)調節(jié)系統(tǒng)，例如在特定時間打開和關閉 HVAC 系統(tǒng)。

傳統(tǒng) BMS 的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)BMS系統(tǒng)由于其靜態(tài)結構，實時調整的靈活性有限。例如，舊的暖通空調系統(tǒng)在工作時間內無論是否有人使用都會滿負荷運行，從而導致無人使用的空間浪費能源。此外，傳統(tǒng)的 BMS 系統(tǒng)缺乏動態(tài)適應不斷變化的建筑條件或與其他系統(tǒng)集成的能力，因為它們依賴于本地控制。如果不集成基于云的解決方案和高級分析，這些系統(tǒng)就無法優(yōu)化能源使用、降低運營成本或充分利用建筑資源。

云集成：提升樓宇管理系統(tǒng)性能

基于云的解決方案的優(yōu)勢

將建筑管理系統(tǒng) (BMS) 與云平臺集成徹底改變了建筑的控制和優(yōu)化方式。通過遷移到云端，BMS 可以實現(xiàn)集中控制，為設施管理者提供單一界面，以便從任何地方監(jiān)控和調整多個建筑系統(tǒng)。云集成還確保了可擴展性，因為可以輕松添加建筑物或其他設備，而無需處理整個基礎設施。最重要的是，云端連接的BMS可以實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)訪問，可以根據(jù)實時情況立即進行調整，提高能源效率，降低運營成本。

如何將BMS集成到云中

將 BMS 集成到云系統(tǒng)中的典型系統(tǒng)架構包括使用BACnet、Modbus或KNX等協(xié)議與樓宇設備連接的物聯(lián)網網關（如Tridium Niagara或Seeed R1000）。來自 HVAC、照明和安全系統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用MQTT或HTTPS等協(xié)議通過網關傳輸?shù)皆破脚_（例如Sensgreen 智能建筑平臺、Siemens Building X或Honeywell Forge）。這些云平臺利用人工智能和機器學習，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)分析、控制和預測性維護。邊緣計算可用于本地處理，以減少延遲并確保關鍵功能獨立于云連接運行。

AI 支持的BMS優(yōu)化用例

利用 AI 進行需求驅動的 HVAC 控制

AI通過分析來自 BMS 和LoRaWAN 傳感器的數(shù)據(jù)來優(yōu)化空氣處理裝置 (AHU)、變風量 (VAV) 系統(tǒng)、風機盤管裝置 (FCU)和恒溫器。這些傳感器實時監(jiān)控占用情況、二氧化碳水平和空氣質量。人工智能動態(tài)調整氣流、冷卻和通風，增加占用房間的輸出，并在空間空閑時減少輸出。該系統(tǒng)可根據(jù) BMS 和 LoRaWAN 傳感器的實時數(shù)據(jù)微調 VAV 阻尼器、控制 FCU 風扇速度并調整恒溫器設定點，確保 HVAC 系統(tǒng)響應歷史模式和當前房間條件，從而實現(xiàn)最佳效率。

設定點漂移校正

隨著時間的推移，供暖、通風和空調的設置可能會從最佳水平發(fā)生變化。發(fā)生這種情況的原因可能是人們調整了設置或系統(tǒng)無法正常工作。人工智能會查看 BMS 的舊數(shù)據(jù)來尋找模式。然后它會更改設置以使用更少的能量。例如，在大型辦公樓中，人工智能會發(fā)現(xiàn)溫度控制消耗過多能源的區(qū)域。然后人工智能會根據(jù)這些區(qū)域過去的表現(xiàn)來更改它們的設置。這減少了額外加熱或冷卻的需要，而無需更多傳感器。

峰值負荷轉移

BMS 數(shù)據(jù)提供實時能耗洞察，允許 AI 將非必要負載轉移到非高峰時段。在零售環(huán)境中，BMS 在能源定價高峰時段減少存儲區(qū)域的冷卻，并在非高峰時段增加冷卻。人工智能利用現(xiàn)有的電表數(shù)據(jù)來優(yōu)化暖通空調和照明，在不影響舒適度的情況下降低成本。

設備運行時優(yōu)化

BMS 系統(tǒng)跟蹤 HVAC 裝置、泵和冷水機組的運行運行時間。人工智能利用這些數(shù)據(jù)有效地分配工作負載，防止任何單個單元過度工作。在擁有多個 HVAC 單元的校園建筑中，人工智能會根據(jù)歷史性能安排其運行時間，優(yōu)化維護計劃并延長設備壽命。

總結

隨著全球對氣候變化的關注和可持續(xù)發(fā)展的需求不斷增強，建筑行業(yè)的能源效率變得越來越重要。傳統(tǒng)的建筑管理系統(tǒng)（BMS）已經無法滿足現(xiàn)代建筑對于高效能源管理的需求，因此，基于云和人工智能的智能BMS成為了行業(yè)發(fā)展的關鍵。這些系統(tǒng)通過集成多個建筑功能，實現(xiàn)了遠程監(jiān)控和實時調整，從而顯著提高了能源使用效率和降低了運營成本。

總之，智能建筑管理的未來發(fā)展將依賴于這些先進技術的持續(xù)創(chuàng)新和廣泛應用，以實現(xiàn)更高效、更環(huán)保和更經濟的建筑運營。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。