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如何通过数据释放智能建筑节能潜力

来源:互联网 日期:2023/12/23 11:54:58 阅读量:(0)

能源效率是所有行业的关键关注点,而不仅仅是房地产行业。随着气候变化和环境可持续性成为全球讨论的前沿,寻找减少能源消耗的方法至关重要。

数据,尤其是智能建筑技术领域的数据,正在成为实现节能的强大工具。在本文中,我们将探讨数据在能源效率方面的重要性、数据的使用方式以及测量能源效率的方法。

为什么数据对于能源效率很重要?

能源效率就是在保持或提高性能的同时优化能源消耗。为了实现这一目标,我们需要深入了解建筑物内能源的使用方式、能源使用最多的时间以及可以在哪些方面实现潜在的节能。这就是数据发挥作用的地方。

数据提供了建筑物能源使用模式的全面视图,有助于确定需要改进的领域。通过收集和分析数据,企业可以做出明智的决策,以减少能源消耗、降低运营成本并最大限度地减少对环境的影响。

数据如何用于能源效率?

测量和基准测试

提高能源效率的第一步是了解当前的能源消耗。数据能够测量建筑物的能源使用情况,并根据行业标准或自己的历史数据进行基准测试,这个基线评估有助于确定需要改进的领域。

实时能源监测

数据不是静态的;它是动态且实时的。智能建筑技术可以持续监控能源使用情况。当检测到异常情况时,可以立即采取行动纠正能源浪费情况。

预测分析

高级数据分析可以预测未来的能源消耗模式。通过分析历史数据并考虑天气预报等外部因素,企业可以主动调整其能源使用以优化效率。

建筑能源自动化

数据驱动的自动化是能源效率的基石。建筑系统可以自动化,以响应占用水平、天气条件和一天中的时间因素。例如,无人空间的灯光可以调暗或关闭,暖通空调系统可以根据占用情况和室外温度调整温度设置。

节能技术

数据指导节能技术的实施。从LED照明到智能恒温器,数据可帮助企业选择正确的技术以最大限度地节省能源。

如何衡量能源效率

衡量能源效率涉及几个关键指标和方法。从能源使用强度(EUI)、能源之星评级、碳足迹。我们可以结合使用这些方法来开始改善能源效率策略。

能源使用强度(EUI)

EUI量化建筑物每平方英尺的能源消耗。这是将建筑物的能源性能与类似结构进行比较的常用指标。

能源之星评级

许多建筑都努力获得“能源之星”认证,这意味着卓越的能源性能。这个评级系统考虑了能源消耗和温室气体排放等因素。

投资回报率(ROI)

投资回报率衡量能效项目的财务收益。它将实施节能措施的成本与由此节省的能源成本进行了比较。

碳足迹

测量与能源消耗相关的碳排放有助于企业了解其环境影响并设定减排目标。

基于占用的指标

与占用率相关的指标可以深入了解空间的利用效率以及可以在何处进行调整。例如可以将办公桌预订占用数据、会议室占用数据、停车管理数据和访客数据全部链接到一个集中位置。这使得设施经理、建筑业主或运营人员能够根据概览和易于理解的节能使用情况快照做出决策。

如何利用数据实现节能

我们可以采用整体方法通过数据驱动的解决方案实现节能。将尖端软件与创新硬件相结合,与行业领导者合作,创建可持续数据管理和能源效率的端到端解决方案。

可以利用广泛的数据类型来推动节能和可持续发展。从办公桌到会议的占用数据与硬件和软件集成相结合,可以深入了解需要改进的领域。数据如下:

每栋建筑的入住率:跟踪整个建筑的入住率,帮助企业了解整体空间利用率。

每个工作空间的入住率:单个工作空间的细粒度数据揭示了哪些区域需求量很大,哪些未得到充分利用。

入住率同比平均值:入住率的历史数据提供了对长期趋势和季节变化的见解。

实时建筑或工作空间入住率:实时数据确保建筑系统立即响应不断变化的入住率。

建筑物的二氧化碳排放总量:传感器测量建筑物内的二氧化碳排放量,揭示能源使用对环境的影响。

年份年度二氧化碳消耗量:历史二氧化碳数据使企业能够跟踪一段时间内减排进展。

每个范围的二氧化碳排放量:按范围1、2和3的排放量的详细分解。了解范围1、2和3排放的全部范围,开始控制二氧化碳贡献。本质上,第1类排放是企业拥有或控制的排放,而第2类和第3类间接排放是企业经营的结果,但来源不在其拥有或控制之下。

如何利用这些数据来实现节能?

工作场所管理软件数据报告

收集和处理的数据可作为实现节能的动态资源。我们只收集需要的数据。它仅用于以能源效率措施、安全措施等形式追求进步。

建筑能耗分析

数据提供了有关建筑活动和使用模式的全面见解,使利益相关者能够识别能源效率机会。它提供了建筑物内空间何时以及如何被占用的详细概述,帮助设施经理和运营人员做出明智的决策。

例如,如果某些区域在特定时间(例如晚上或周末)始终显示出低占用率,则该数据可以为调整暖通空调和照明等耗能系统的决策提供信息。通过减少低占用期间的能源使用,企业可以显著节省成本并减少对环境的影响。

提供决策依据

数据使设施经理、建筑业主和运营人员能够做出数据驱动的决策。占用数据与历史趋势相结合,使他们能够优化建筑系统和资源。

考虑这样一个场景,占用率数据显示某些会议室在高峰时段始终未得到充分利用。有了这些信息,设施管理人员就可以调整暖通空调设置,确保这些房间不会进行不必要的加热或冷却,从而节省能源并降低运营成本。

此外,通过分析历史数据趋势,决策者可以识别模式和异常情况。例如,如果某个特定工作空间的占用率在过去一年中显著增加,那么可能是时候投资该区域的节能照明和暖通空调解决方案,以确保占用者的舒适度,同时最大限度地减少能源消耗。

自动化节能

数据驱动的自动化是实现能源效率的强大工具。建筑系统可以自动化,以响应占用水平、天气条件和一天中的时间因素。

这种自动化的一个例子涉及照明控制。当空间无人占用时,灯光会变暗或关闭,从而减少能源消耗。当检测到有人占用时,灯光就会变亮,以提供舒适的工作环境。

此外,可以使用占用数据智能控制暖通空调系统。如果工作空间长时间无人使用,暖通空调系统可以将温度调节至节能模式,在节省能源的同时保持适合居住者的环境。当检测到有人占用时,系统会快速返回到舒适的设置。

这些自动调整不仅节能,而且有助于消除人为错误。即使居住者在离开空间时忘记关灯或调节恒温器,它们也能确保建筑物以最佳状态运行。随着时间的推移,这种持续优化可以显着节省能源。

总而言之,实现节能的数据驱动方法涉及收集有关建筑占用、行为模式和环境条件的宝贵见解。这些数据为决策过程提供信息,使设施经理和运营人员能够优化建筑系统并自动化节能措施。

通过智能自动化和持续优化,企业可以减少能源消耗,降低运营成本,并为更加可持续的未来做出贡献。

总结

在追求能源效率和可持续性的过程中,数据成为一种关键工具。我们可以利用从入住率到二氧化碳排放量等多种数据源,帮助企业减少能源消耗并最大限度地减少环境足迹。

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