一個基于樓宇自控的智能建筑通常擁有三層的能源管理結構：現場層、網絡層、管理層。現場層包括各種現場設備，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場層的通信采用現場總線標準，較為常用的有RS485、M-BUS等。網絡層是管理層和現場層之間相互通信的橋梁，將現場層采集到的數據信息上傳給管理層，同時將管理層發(fā)出的動作指令發(fā)送到現場層，讓現場設備執(zhí)行相應的指令操作。管理層是對現場設備進行統一的監(jiān)視、控制和管理，同時將現場設備運行產生的數據存儲到服務器中，用以記錄設備的日常運行日志和打印故障設備的報警信息等。
物聯網與建筑能源管理系統的融合
智能建筑能源管理系統的三層結構具備了與物聯網融合的條件，也為應用物聯網技術創(chuàng)造了必要性?，F場層可以增加采用物聯網技術的各種智能設備，網絡層可以改造成有線和無線網絡進行數據之間的通信，實現建筑能耗設備的遠程監(jiān)控和管理。管理層可以采用物聯網的云計算技術進行海量數據的處理，因此，智能建筑能源管理系統已經具備了物聯網的結構形態(tài)。
設備控制節(jié)能
通過深度數據挖掘分析，建立用能設備運行全景數據分析，再依托人工智能技術，在運行空調、除濕機、風機等其它用能設備期間，保證環(huán)境溫濕度、水位在標準范圍內，避免設備過度運行能耗浪費情景，結合人工智能技術優(yōu)化設備運行策略，降低能耗，同時延長設備壽命。
預測性維護
許多設施都采用預防性維護來確保設備正常運行。這通常涉及例行檢查以及對設備狀態(tài)及其使用頻率的假設?；ヂ搨鞲衅骷夹g通過對維護智能建筑的技術(包括設備溫度，功率和聲音)提供更細致的洞察，從而將這一概念提升到一個新的水平。
這方面的一個例子是監(jiān)測通風風扇電機，這些電機通常在商業(yè)建筑中每天24小時運行。不同的機械諧波隨著它們的老化而被識別，并且，通過使用基于LoRa的傳感器和調制解調器，電機的健康狀況及其生命周期位置可以確定問題出現的時間，以便在出現更大問題之前，在最方便的時間安排維護。
故障診斷預測與健康管理
通過現場采集來的實時數據，可對復雜建筑設備的全生命周期進行故障診斷、預測、健康狀態(tài)評估和健康管理?？刹捎玫腁I算法模型有：神經網絡(分類)、強化學習、貝葉斯(分類)、K-均值(聚類)、馬爾科夫(預測)、專家系統，基于這些算法模型可研制故障樹檢索系統、故障預測系統、健康管理系統。
能耗預測
在建筑能源系統中，如果歷史數據有效且數據量足夠，可利用機器學習/深度學習等技術，建立建筑能耗預測算法模型，根據建筑歷史用能數據，預測建筑未來一段時間的能源負荷需求，為能源管理者制定能源需求計劃、節(jié)能考核等提供可靠的數據支持。
管理側節(jié)能
基于大數據支撐，通過能耗三級計量系統，從各個區(qū)域用能上進行大數據分析管理，并對各區(qū)域用能情況實時監(jiān)測，異常狀態(tài)的分級報警，在減少人員巡查的工作量的同時，保障設備供電安全。進而實現管理層面節(jié)能目標。
根據以上幾種應用場景，人工智能與物聯網技術將繼續(xù)為智能建筑的節(jié)能管理提供新的機會。借助連接的設備和強大的分析功能，我們可以實施更多可提高效率的解決方案，并為可持續(xù)性和節(jié)約提供新的機會。
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