近年來，對降低碳排放水平和提高能源效率的興趣導致智能建筑技術呈指數級增長。

最重要的是，物聯網擴大了互連設備和建筑管理系統的可能性，以實現更好的能源管理。然而，真正實現其潛力需要組織和分析樓宇自動化系統生成的大型數據集。

實時管理和維護大數據是改善建筑能源管理的關鍵。大數據分析的好處不僅僅是節省電費;它可以為建筑用戶帶來舒適感，延長建筑設備的使用壽命，提升商業建筑的價值。

大數據在建筑能源管理中的應用

大數據通過提供對建筑條件和設備行為的非凡洞察力，改變了智能建筑運營。大數據在建筑能源管理中的一些最強大的應用包括：

分析能源消耗

分析樓宇自動化系統提供的數據對于了解消耗和跟蹤效率目標的進度至關重要。重要的是，它還允許業主識別能源浪費，例如不必要的照明、加熱或空置房間的冷卻，從而使這些數據具有可操作性。

預測能源需求和消耗

能源需求，也稱為能源負荷，是建筑物在一定時間間隔內所需的能源總量。通過提供歷史和實時能源使用信息，大數據可用于預測需求和消耗。

分析建筑基礎設施

樓宇自動化系統生成的數據包含有關溫度、功率、控制信號、設備狀態和居住者行為的寶貴信息。通過分析能源負荷、消耗模式和一系列建筑組件之間的關系，可以更輕松地增強建筑設計以實現最佳能源效率。

故障檢測與預防

大數據可以提供樓宇設備運行狀態的實時更新，并檢測基礎設施中的故障。通過持續監控和數據分析，可以自動識別異常數據模式，提醒您系統故障并讓您輕松預測這些故障對其他設備的影響。

識別能源欺詐

計量設備故障可能導致能源消耗和服務計費不準確。這種故障——無論是偶然的還是被篡改的結果——都可能導致建筑物居住者對能源服務的欺詐性操縱。數據挖掘可以檢測違規行為以識別潛在的欺詐或帳戶違約。

大數據的這些應用正在慢慢改變建筑能源管理實踐。然而，許多承包商未能部署具有強大分析平臺的智能建筑物聯網解決方案并利用其優勢。許多商業建筑仍然僅依賴氣動控制器，需要操作員手動處理耗能的建筑操作。

不愿在建筑物中采用高級數據分析的根源在于成本。盡管傳感器的成本在過去十年中大幅下降，但部署綜合智能建筑解決方案的成本仍然被認為很高。然而，收集、組織和分析大數據以改善建筑能源管理的長期利益所帶來的投資回報遠遠超過初始費用。

選擇合適的大數據分析平臺來改善能源管理

從大型數據集中提取有意義信息的能力對于提高運營效率和降低能源消耗至關重要。因此，需要一個分析增強的建筑管理系統來產生可操作的見解。

建筑分析平臺可以提供：

高級能源管理功能：能源管理的一個組成部分是以最少的人為干預優化能源和運營效率。建筑分析平臺可提供有關節能機會的寶貴見解，包括與設備運行時間、供暖和制冷時間以及區域設定點相關的信息。有了合適的平臺，關鍵的建筑操作和設備維護可以更輕松地實現自動化。

設備監控：根據預期使用和能源目標監控建筑系統和特定設備的實際能源使用情況，對于評估建筑系統和房地產投資組合的效率至關重要。分析平臺可以闡明可能影響性能的機械問題或操作問題。

實時報告：根據您的要求定制報告的能力對于消除噪音和創建當前建筑條件、能源目標和其他優先變量的清晰畫面至關重要。實時數據報告以用戶友好的格式提取復雜的大數據，使利益相關者能夠在需要時獲得所需的信息。

故障檢測和診斷：從現有 BMS 報警系統接收到的數據無法主動檢測樓宇系統或設備中的故障。分析平臺使用先進的算法在居住者抱怨之前識別和診斷故障。這也簡化了維護并有助于快速更正。

并非所有的建筑分析平臺都是平等的，要實現大數據在建筑能源管理中的潛力，需要合適的平臺。

例如，onPoint旨在將大數據轉化為可操作的情報。借助 onPoint，承包商可以獲得持續的、可操作的見解，以提高舒適度、增強運營并節省能源。這種安全的邊緣到云服務將機器學習的力量與深度構建領域知識相結合。它使您可以自動優化系統并確定實現更高自動化程度的機會，并提供解決痛點所需的工具。因此，可以更快地實現能源效率目標。

大數據對于改善建筑能源管理至關重要。但正是分析將原始數據轉化為創建更智能的商業建筑所需的知識。