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用于楼宇自动化和管理系统的人工智能大数据分析——正规的足球外围网站大数据

作者:小编时间:2022-11-06 14:55:42

理论上,楼宇自动化和管理系统可以提供分析和运营楼宇所需的所有组件和功能。然而,在现实中,这些系统只能保证对采暖通风和空调系统系统的控制。所以许多其他任务都留给了运营商,例如评估建筑物的性能、检测异常能源消耗、识别提高效率所需的更改、确保最终用户的安全和隐私等。为此,已经有一个开发人工智能大数据分析工具的运动,因为它们提供了各种新的和量身定制的解决方案,非常适合实际的建筑物管理。它们可以帮助操作员分析大量连接的设备数据;和;做出明智、高效和准时的决策,以提高建筑物的性能。正规的足球外围网站介绍了在BAMS中使用AI大数据分析的全面系统调查。它涵盖了各种基于人工智能的任务,例如负荷预测、水管理、室内环境质量监测、占用检测等。本文的第一部分采用精心设计的分类法来概述现有框架。对学习过程、搭建环境、计算平台、应用场景等不同方面进行了全面的回顾。继续进行批判性讨论,以确定当前的挑战。第二部分旨在让读者深入了解人工智能大数据分析的实际应用。所以展示了在BAMS中使用AI大数据分析的三个案例研究,重点关注住宅和办公楼的能源异常检测以及体育设施的能源和性能优化。最后,确定了未来的方向和有价值的建议,以提高BAMS在智能建筑中的性能和可靠性。


楼宇自动化和管理系统是硬件和软件的智能系统,将采暖通风和空调系统系统、照明、安全和其他系统连接在一个平台上进行通信。也就是说,BAMS向运营商和/或用户提供有关建筑物运行性能的重要信息,旨在提高能源效率和优化用水量,提高居住者的安全性和舒适度,降低维护成本,延长建筑物的生命周期。公用事业等。这可以通过将大量传感器和组件联网来实现,这些传感器和组件负责监控和操作机械、安全、消防、照明、HVAC和湿度控制和通风系统。


随着信息和通信技术、传感和测量技术以及云计算、大数据存储和数据分析的广泛应用,传统的BAMS正在发生革命性的变化。生成、收集和保存大量楼宇自动化和管理数据。这为在BAMS中实施大数据挖掘和分析提供了绝佳机会。在此背景下,由于BAMS中收集的数据量巨大,“大数据”现象正在这一领域出现,并彻底改变了我们使用AI大数据分析工具管理数据的方式。所以借助BAMS中的先进传感和计量技术,数据分为多种模式和许多变量,可以创建一个全面的信息来源进行分析。这允许进行更有针对性的分析,但也意味着需要更强大、更智能和更复杂的工具来识别最大的模式/变量。所以在2021-2026年的预测期内,建筑能源领域的大数据分析市场预计将以11.28%的复合年增长率增长。1建筑行业的数据收集正变得无所不包。这些丰富的大数据允许设计师、设施经理和业主在建筑设计、运营和改造期间做出明智的数据驱动决策。另一方面,为了使现有或过时的建筑物充分利用蓬勃发展的数据分析市场提供的服务,必须解决和整理现有系统以部署新技术的必要改进.收集和分析旧建筑数据的主要挑战是过时的技术和传统的容易出错的数据收集手段。尽管如此,数据分析可以帮助设计和实施新的系统适应和现有系统的改造。


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在展示有关用户输入、需求、响应、节能和自动化的实际研究之前,了解基于人工智能的楼宇自动化的现状至关重要。在这方面,很明显,人工智能通过启用自主数据分析以优化操作,为楼宇自动化环境增加了新的维度。所以许多基于人工智能的贡献最近已成为预测建筑物占用率、预测热舒适度、促进节能和实现需求侧响应的关键解决方案。如之前的研究中所述,人们可以在建筑物中度过高达90%的生命;这突出了用户输入、行为数据和行为分析对于优化和自动化建筑运营的重要性。为此,正在进行一项重要的研究工作,以开发基于人工智能的行为改变技术,以促进住宅和办公楼的节能,了解消费者对成功的需求响应发展的需求模式,优化居住者的热舒适度,改造水管理,改进故障检测和诊断)等。基于AI的大数据分析通过使BAMS进行自学习、自配置和自诊断以及自调试,为楼宇自动化做出了贡献。使用基于人工智能的分析可以调整现有的建筑系统,以促进BAMS的部署,而建筑业主的投资更少。


另一方面,由于人工智能模型非常有能力学习常见的人为错误模式,因此它们在大数据分析中的应用意义重大。他们可以检测和解决数据集中可能存在的缺陷,通过观察操作员和用户如何与分析程序交互来学习,并快速识别异常并从大规模数据集中发现意想不到的见解。在此背景下,人工智能模型协助BAMS的操作员和用户执行与大数据周期相关的不同任务,其中包括收集、预处理、聚合、存储、分析和提取各种特征的操作。继续前进,人工智能大数据分析的集成可以优化能源和运营效率,通过无线平台自动监控和控制,提供快速和更好的决策,智能控制设施和减少风险故障,降低生命周期成本,以及轻松增加安全和安保措施。


正规的足球外围网站我们在本文中进行了一项综合调查,从不同的角度反映了人工智能大数据分析领域的最新发展及其在BAMS中的应用。所以我们首先介绍了一种通用分类法,用于根据各种标准对人工智能大数据分析框架进行分类,包括学习方法、构建环境、计算平台以及所解决的应用或挑战。会介绍现有工作和讨论的概述,突出一些挑战、限制和缺点。然后,展示了三个案例研究,说明如何使用人工智能大数据分析解决建筑领域的关键问题,即能源效率和管理,为读者提供对现实世界应用的洞察。2在有效的规划、适当的管理和预防性维护方面。最后,得出了在BAMS中简化AI大数据分析模型的使用并改进其反馈的未来方向。总而言之,所提出的工作的贡献是多方面的:


1.全面回顾了人工智能大数据分析在BAMS中的一般用途,并阐明了它们对于开发高效和智能BAMS的重要性。

2.展示现有AI大数据分析框架的精心设计的分类法,有助于理解该领域中各种概念和变量之间的有趣关系。在分析现有框架时采用了不同的标准,包括学习方法、构建环境、计算平台、应用程序等。

3.进行批判性分析和讨论,以从概述的作品中提取各种相关的经验教训;强调开放性问题和当前挑战,其中包括数据稀缺性、数据基准测试、安全和隐私、可扩展性和互操作性以及实时大数据智能。

4.介绍三个案例研究,描述在BAMS中使用人工智能大数据分析进行建筑能源管理和优化,前两个案例研究展示了住宅和办公楼中的无监督和有监督能源异常检测策略,第三个案例研究是关于体育设施的能源和性能优化。

5.得出一组未来的研究和开发方向,这些方向在近期和远期都会引起相当大的兴趣,并有助于提高BAMS的性能和可靠性。


正规的足球外围网站全面概述了人工智能大数据分析在BAMS中的应用,以执行不同的任务,包括能源预测、故障和异常检测、水监测和IEQ监测。已经确定了无监督、监督、半监督和强化学习类别中AI模型的优缺点。它得出的结论是,监督学习算法在执行潜水员BAMS任务方面表现出色,但它们的性能始终依赖于注释数据的可用性及其准确性。没有先验知识的无监督学习模型可以以较低的效率解决这个问题。


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在该框架中证明,机器学习、物联网和新的连接能力技术在塑造BAMS的未来方面发挥着关键作用。随着建筑业主和设施管理人员将重点放在提高能源效率和增加成本节约上,高级故障检测和诊断、能源分析、IEQ监控和水管理等功能变得至关重要。文献中提出的解决若干挑战的越来越多的工作和研究突显了致力于在BAMS中开发智能分析的日益增长的兴趣。在未来几年,数据分析有望扩展智能建筑技术的能力,


人工智能大数据分析技术在BAMS中崭露头角。然而,它在实现市场渗透方面面临着各种挑战,包括法律、监管、安全和隐私保护、互操作性和可扩展性以及竞争壁垒。额外的研究计划、调查、项目和合作应被视为展示该技术是否能够达到其绝对实力、证明其商业可行性以及最后被主流采用的主要要求。


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