ビッグデータは、建物の状態や機器の動作に関する並外れた洞察力を通じて、スマートビルの運用を一変させます。 ビルのエネルギー管理におけるビッグデータの最も強力なアプリケーションには、以下のようなものがあります。
エネルギー消費量の分析。
ビルオートメーションシステムから提供されるデータを分析し、消費量を把握し、効率化目標への進捗を追跡することが不可欠です。 重要なのは、オーナーが不要な照明や空き部屋の冷暖房など、エネルギーの無駄を把握し、データ運用できるようにすることです流動通訊服務比較。
エネルギー需要・消費の予測。
エネルギー需要とは、エネルギー負荷とも呼ばれ、ある時間帯に建物が必要とするエネルギーの総量である。 ビッグデータは、エネルギー使用の履歴やリアルタイム情報を提供する際に、需要や消費の予測に利用することができます。
建築物のインフラ分析。
温度、電力、制御信号、機器の状態、居住者の行動に関する貴重な情報は、ビルディングオートメーションシステムが生成するデータです。 エネルギー負荷を分析することで、建物の設計を改善し、消費パターンと様々な建物の構成要素との関係を実現することが容易になります。
故障の検出と防止。
インフラ内の機器の稼働状況やインフラ障害の検知などのビッグデータ。 異常なデータパターンを自動的に識別してシステム障害を警告するとともに、継続的な監視とデータ解析により、他の機器への影響を容易に予測することができます。
エネルギー詐欺を見破る。
計測機器の故障は、正確なエネルギー消費量やサービスコストにつながりかねません。 このような障害は、事故であれ改ざんであれ、建物の居住者がエネルギーサービスを不正に操作することにつながる。 データマイニングにより、不正行為や債務不履行の可能性を検出する。
こうしたビッグデータの活用は、ビルのエネルギー管理のあり方を少しずつ変えつつあります。 しかし、多くの建設業者は、スマートビルディングネットワークソリューションを導入し、堅牢な分析プラットフォームで活用することに失敗しています。 多くの商業施設では、いまだに空気圧式コントローラーに頼っており、オペレーターが手動でエネルギー消費を処理する必要がありますpocket wifi 香港。
高度なデータ分析に消極的なルートセンサーのコストはこの10年で大きく下がりましたが、統合されたスマートビルソリューションの導入コストは依然として高いままです。 しかし、ビルのエネルギー管理の長期的な利益を向上させるためには、ビッグデータの収集、整理、分析による投資対効果は、初期コストをはるかに上回ります。
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