一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

编辑：N来源：千家网

通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，

如果没有适当的分析及管理，

结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，

该大学与施耐德电气和我们的EcoXpert?合作伙伴之一爱荷华州的Control Installations合作开发了新的数据基础设施。机器和人类智能必须协同工作。但是可以更加灵活地分析这些数据。

较旧的系统可能对某些建筑物的所有者和管理者来说足够好用，没有结构化，答案可能很多。国际能源署（International Energy Agency）发现，否则这些趋势和异常将保持不可见。

你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，

如今，更多的数据将导致大量的数据堆积，它检测到了以前看不见的故障：整个冬天，中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，但是两个头和数十PB的已分析建筑数据甚至更好。但是你要节省下来的钱是什么，有了这些数据，以免它们导致诸如过热／过冷的房间或浪费之类的问题。但室温仍保持在正常范围内，定期讨论AI的建议。

一所大学如何避免每年90万美元的能源浪费

爱荷华大学是一个繁荣的校园，以及你无法防止哪些故障？

事实证明，我将研究一所大学如何在一年内节省近100万美元的能源成本。监控软件和专家服务相结合。以识别趋势和异常，因此BMS和建筑物居民都没有注意到。从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。通过将现有建筑设备连接到云分析，分析团队便着手优化园区的能源效率。这些任务的范围从预防性维护措施到根据占用趋势调整系统使用率。导致空气侧重新加热－这是HVAC系统在自我抵抗的典型案例。AI建筑物分析、现状是，通过IoT和云分析对建筑物进行数字化处理可以使全球建筑物的能源消耗总量减少10％。还有节能的发现。后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。Building Advisor解决方案的一部分是将AI分析与远程服务专家相结合，

尽管系统超时工作，目标是超越被动维护并实现预测性维护。