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智慧建筑中的人工智能与物联网技术

2020-06-05 08:36 交能网

黑龙江省证券股票配资导读:管理层是对现场设备进行统一的监视、控制和管理,同时将现场设备运行产生的数据存储到服务器中,用以记录设备的日常运行日志和打印故障设备的报警信息等。   

一个基于楼宇自控的智能建筑通常拥有三层的能源管理结构:现场层、网络层、管理层。现场层包括各种现场设备,有传感器、执行器和各种智能仪表,智能仪表有水表、电表、气表等。现场层的通信采用现场总线标准,较为常用的有 RS485、M-BUS 等。网络层是管理层和现场层之间相互通信的桥梁,将现场层采集到的数据信息上传给管理层,同时将管理层发出的动作指令发送到现场层,让现场设备执行相应的指令操作。管理层是对现场设备进行统一的监视、控制和管理,同时将现场设备运行产生的数据存储到服务器中,用以记录设备的日常运行日志和打印故障设备的报警信息等。   

物联网与建筑能源管理系统的融合   

黑龙江省证券股票配资智能建筑能源管理系统的三层结构具备了与物联网融合的条件,也为应用物联网技术创造了必要性。现场层可以增加采用物联网技术的各种智能设备,网络层可以改造成有线和无线网络进行数据之间的通信,实现建筑能耗设备的远程监控和管理。管理层可以采用物联网的云计算技术进行海量数据的处理,因此,智能建筑能源管理系统已经具备了物联网的结构形态。   

设备控制节能   

黑龙江省证券股票配资通过深度数据挖掘分析,建立用能设备运行全景数据分析,再依托人工智能技术,在运行空调、除湿机、风机等其它用能设备期间,保证环境温湿度、水位在标准范围内,避免设备过度运行能耗浪费情景,结合人工智能技术优化设备运行策略,降低能耗,同时延长设备寿命。  

预测性维护   

黑龙江省证券股票配资许多设施都采用预防性维护来确保设备正常运行。这通常涉及例行检查以及对设备状态及其使用频率的假设。互联传感器技术通过对维护智能建筑的技术(包括设备温度,功率和声音)提供更细致的洞察,从而将这一概念提升到一个新的水平。   

这方面的一个例子是监测通风风扇电机,这些电机通常在商业建筑中每天24小时运行。不同的机械谐波随着它们的老化而被识别,并且,通过使用基于LoRa的传感器和调制解调器,电机的股票 状况及其生命周期位置可以确定问题出现的时间,以便在出现更大问题之前,在最方便的时间安排维护。   

故障诊断预测与股票 管理   

通过现场采集来的实时数据,可对复杂建筑设备的全生命周期进行故障诊断、预测、股票 状态评估和股票 管理。可采用的AI算法模型有:神经网络(分类)、强化学习、贝叶斯(分类)、K-均值(聚类)、马尔科夫(预测)、专家系统,基于这些算法模型可研制故障树检索系统、故障预测系统、股票 管理系统。   

能耗预测   

黑龙江省证券股票配资在建筑能源系统中,如果历史数据有效且数据量足够,可利用机器学习/深度学习等技术,建立建筑能耗预测算法模型,根据建筑历史用能数据,预测建筑未来一段时间的能源负荷需求,为能源管理者制定能源需求计划、节能考核等提供可靠的数据支持。   

管理侧节能   

黑龙江省证券股票配资大数据支撑,通过能耗三级计量系统,从各个区域用能上进行大数据分析管理,并对各区域用能情况实时监测,异常状态的分级报警,在减少人员巡查的工作量的同时,保障设备供电安全。进而实现管理层面节能目标。   

根据以上几种应用场景,人工智能与物联网技术将继续为智能建筑的节能管理提供新的机会。借助连接的设备和强大的分析功能,我们可以实施更多可提高效率的解决方案,并为可持续性和节约提供新的机会。


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