智慧建筑中的人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
一個(gè)基于樓宇自控的智能建筑通常擁有三層的能源管理結(jié)構(gòu):現(xiàn)場層、網(wǎng)絡(luò)層、管理層,F(xiàn)場層包括各種現(xiàn)場設(shè)備,有傳感器、執(zhí)行器和各種智能儀表,智能儀表有水表、電表、氣表等,F(xiàn)場層的通信采用現(xiàn)場總線標(biāo)準(zhǔn),較為常用的有 RS485、M-BUS 等。網(wǎng)絡(luò)層是管理層和現(xiàn)場層之間相互通信的橋梁,將現(xiàn)場層采集到的數(shù)據(jù)信息上傳給管理層,同時(shí)將管理層發(fā)出的動作指令發(fā)送到現(xiàn)場層,讓現(xiàn)場設(shè)備執(zhí)行相應(yīng)的指令操作。管理層是對現(xiàn)場設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一的監(jiān)視、控制和管理,同時(shí)將現(xiàn)場設(shè)備運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲到服務(wù)器中,用以記錄設(shè)備的日常運(yùn)行日志和打印故障設(shè)備的報(bào)警信息等。
物聯(lián)網(wǎng)與建筑能源管理系統(tǒng)的融合
智能建筑能源管理系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)具備了與物聯(lián)網(wǎng)融合的條件,也為應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)造了必要性,F(xiàn)場層可以增加采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的各種智能設(shè)備,網(wǎng)絡(luò)層可以改造成有線和無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)之間的通信,實(shí)現(xiàn)建筑能耗設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。管理層可以采用物聯(lián)網(wǎng)的云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的處理,因此,智能建筑能源管理系統(tǒng)已經(jīng)具備了物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)構(gòu)形態(tài)。
設(shè)備控制節(jié)能
通過深度數(shù)據(jù)挖掘分析,建立用能設(shè)備運(yùn)行全景數(shù)據(jù)分析,再依托人工智能技術(shù),在運(yùn)行空調(diào)、除濕機(jī)、風(fēng)機(jī)等其它用能設(shè)備期間,保證環(huán)境溫濕度、水位在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi),避免設(shè)備過度運(yùn)行能耗浪費(fèi)情景,結(jié)合人工智能技術(shù)優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行策略,降低能耗,同時(shí)延長設(shè)備壽命。
預(yù)測性維護(hù)
許多設(shè)施都采用預(yù)防性維護(hù)來確保設(shè)備正常運(yùn)行。這通常涉及例行檢查以及對設(shè)備狀態(tài)及其使用頻率的假設(shè);ヂ(lián)傳感器技術(shù)通過對維護(hù)智能建筑的技術(shù)(包括設(shè)備溫度,功率和聲音)提供更細(xì)致的洞察,從而將這一概念提升到一個(gè)新的水平。
這方面的一個(gè)例子是監(jiān)測通風(fēng)風(fēng)扇電機(jī),這些電機(jī)通常在商業(yè)建筑中每天24小時(shí)運(yùn)行。不同的機(jī)械諧波隨著它們的老化而被識別,并且,通過使用基于LoRa的傳感器和調(diào)制解調(diào)器,電機(jī)的健康狀況及其生命周期位置可以確定問題出現(xiàn)的時(shí)間,以便在出現(xiàn)更大問題之前,在 的時(shí)間安排維護(hù)。
故障診斷預(yù)測與健康管理
通過現(xiàn)場采集來的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),可對復(fù)雜建筑設(shè)備的全生命周期進(jìn)行故障診斷、預(yù)測、健康狀態(tài)評估和健康管理。可采用的AI算法模型有:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(分類)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、貝葉斯(分類)、K-均值(聚類)、馬爾科夫(預(yù)測)、專家系統(tǒng),基于這些算法模型可研制故障樹檢索系統(tǒng)、故障預(yù)測系統(tǒng)、健康管理系統(tǒng)。
能耗預(yù)測
在建筑能源系統(tǒng)中,如果歷史數(shù)據(jù)有效且數(shù)據(jù)量足夠,可利用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等技術(shù),建立建筑能耗預(yù)測算法模型,根據(jù)建筑歷史用能數(shù)據(jù),預(yù)測建筑未來一段時(shí)間的能源負(fù)荷需求,為能源管理者制定能源需求計(jì)劃、節(jié)能考核等提供可靠的數(shù)據(jù)支持。
管理側(cè)節(jié)能
基于大數(shù)據(jù)支撐,通過能耗三級計(jì)量系統(tǒng),從各個(gè)區(qū)域用能上進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析管理,并對各區(qū)域用能情況實(shí)時(shí)監(jiān)測,異常狀態(tài)的分級報(bào)警,在減少人員巡查的工作量的同時(shí),保障設(shè)備供電安全。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)管理層面節(jié)能目標(biāo)。
根據(jù)以上幾種應(yīng)用場景,人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將繼續(xù)為智能建筑的節(jié)能管理提供新的機(jī)會。借助連接的設(shè)備和強(qiáng)大的分析功能,我們可以實(shí)施更多可提高效率的解決方案,并為可持續(xù)性和節(jié)約提供新的機(jī)會。

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