如何选择最佳的建筑能源管理系统？

无论是业主还是物业经理，商业建筑的能源浪费成本始终是他们最关心的问题之一。据美国能源部估计，商业建筑中使用的能源平均有 30%被浪费，导致建筑性能不佳。消耗和浪费的增加直接影响建筑物运营和维护预算，并让运营方错失潜在的成本节约机会。

优化能源性能和降低成本的最有效方法之一是集成适合建筑特定功能的建筑能源管理系统。了解分析在这样一个系统中的作用可以帮助许多建筑业主选择最佳选择。

全面的建筑能源管理系统可在 HVAC、安全、火灾报警和维护等一系列领域提供控制和监控功能。虽然这些系统有很大的好处，但有关实施的决策通常最终由投资回报 (ROI) 指导：值得吗？

选择具有智能分析功能的建筑能源管理系统，可以通过针对一些最常见的浪费来源并帮助业主实现目标来优化投资回报率，包括：

问题：在商业建筑中，系统故障或维护问题会导致设备严重停机并迅速增加成本。

解决方案：智能建筑能源管理系统持续监控设备和设备互连网络的运行，并在出现异常时立即检测到。这意味着可以快速识别、隔离和解决故障，以最大限度地减少停机时间。

问题：建筑设备的基于间隔（定期）的维护通常是不必要且低效的。无根据的维护访问不仅会增加成本，而且这种被动方法使系统容易受到人为错误的影响，高度依赖人工干预，并且会增加对昂贵的紧急维修的需求。

解决方案：具有高级故障检测和诊断功能的智能分析平台使业主能够采取主动维护方法，同时最终最大限度地减少人工干预的需要。

使用高级机器学习 (ML) 算法的建筑能源管理系统提供预测分析，通过将建筑设备的运行性能数据与其历史数据进行比较，提前识别设备和系统故障。系统根据点级故障检测规则触发的及时且相关的告警，根据能耗、故障、运行时间等一系列变量通知用户性能下降。而不是在建筑实际运行前几年由设计工程师规定的价值指标的简单改变。此外，先进的分析可以将建筑条件与设备网络的功能联系起来，整合多个警报，快速识别故障的可能原因，并提出针对性的纠正措施建议。

这种方法不仅可以最大限度地减少误报，还可以大大减少对人工干预来识别和解决运营问题的依赖。使用基于 ML 的方法进行分析还为其他高级功能打开了大门，例如历史数据和基于异常检测的操作设定点调整触发以及修改建筑系统配置和行为的自动化操作的启动。

从长远来看，这种积极主动的方法可以提高楼宇自动化系统的使用寿命，并延长一系列楼宇设备的使用寿命。

问题：如果没有预测运营成本的能力，就很难制定和评估提高效率的策略。

解决方案：使用机器学习算法的建筑能源管理系统，基于对一系列历史数据的跟踪和建模，预测能源消耗的未来数据趋势以及由此产生的运营成本。这些预测可用于发现通过智能、高效和简化的能源管理降低成本和排放的机会。

问题：作为业主或设施经理，有关能源消耗、设备监控和维护的数据对于了解建筑物的功能以及分析建筑物运营中的成本和节省范围至关重要。但是建筑系统会产生大量数据，通常会掩盖而不是阐明关键见解。

解决方案：用户友好的建筑能源管理系统可以提供优先数据、可操作的见解、可定制的报告，并通过交互式仪表板以对业主和其他利益相关者有意义的方式表示数据。换句话说，它使数据可访问、可见且有意义。

问题：在增加建筑物对潜在租户和现有租户的吸引力时，舒适是重中之重。这包括确保设备正常运行和及时解决维护请求。由于依赖人工干预和被动维护，传统系统的局限性可能会使这变得困难。

解决方案：通过自动化关键建筑系统并在居住者注意到之前解决维护问题，先进的建筑能源管理系统可以帮助提高居住者的舒适度。此外，这些系统允许为公用事业使用生成更准确的数据，从而提高透明度。

强大的分析使有效的建筑能源管理系统成为可能，帮助降低公用事业和运营成本，并在现在和未来产生令人印象深刻的投资回报率。

以onPoint为例，基于云的onPoint 分析平台提供多层分析，以确保满足本地能源管理目标。这个创新平台是建筑能源管理系统的核心，并提供可定制的选项来设置特定的建筑管理需求的规则和报告功能。通过将高级分析和 ML 算法与用户友好的应用相集成，onPoint 可以帮助创建一个真正智能的建筑能源管理系统。

其主要特点包括：

凭借这些功能，onPoint 在实现全球能源管理和节能目标方面发挥了重要作用，包括在墨尔本大学庞大的校园内。

因此，无论是小型商业建筑还是摩天大楼的能源管理，提高系统管理能力和降低成本都是关键目标。先进的分析驱动的建筑能源管理系统不仅可以提高安装系统和维护工作的效率，还可以帮助您提高设施的可持续性。

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