基于大数据的智慧消防系统设计与优化研究

本文针对当前智慧消防系统存在的问题,如数据采集不全面、数据处理能力不足、决策支持能力有限等,提出了基于大数据的智慧消防系统设计方案。首先,概述了智慧消防系统的概念、构成及大数据在其中的作用。其次,分析了现有系统的问题,并提出了包括系统架构设计、数据采集子系统、数据处理与分析子系统、决策支持子系统在内的系统设计方案。

基于建筑特点的消防设施规划与管理研究

本文针对不同建筑类型的特点,研究了消防设施规划与管理的相关问题。首先,分析了建筑结构、功能和规模等因素对消防设施规划的影响;其次,探讨了智慧消防技术在消防设施规划中的应用;再次,提出了基于自身特点的消防设施规划优化策略;最后,阐述了消防设施智慧化管理途径,如预防性维护、实时监测和应急联动机制。

基于实测数据的北京市大型公共建筑运行电耗分析

电力消耗是公共建筑运行能耗中重要组成部分。在建筑节能要求和建筑能源可持续发展挑战下,需对消费强度和总量双控,并发展可再生能源、增强需求侧响应,了解公共建筑用能特征尤为重要。基于北京市民用能源资源统计数据,以大型公共建筑为对象,从年、月、日、时4个维度分析用能特征。分析发现,文化教育建筑和宾馆饭店建筑用电有上升趋势,需重点关注。全年月用电峰值(供冷季)为谷值(过渡季)的1.7倍,需关注暖通空调用能,尤其是国家机关办公建筑和办公建筑。建筑类型不同,工作日、周末、节假日3类典型日电力负荷曲线有所差异。与工作日相比,国家机关办公建筑和办公建筑节假日单位面积日均电耗降幅超30%。

BIM技术在大型办公建筑运维阶段的应用实例分析

从全寿命期看,建筑运维阶段时间长、能耗大、运行维护支出多、环境品质管理难度大,提高建筑运维的管理质量及能效水平,对降低能耗和碳排放具有显著的经济效益和社会效益。BIM技术在建筑设计和建造过程中已有大量成熟应用,提高了建设施工整体效率,降低了建造难度。但由于建筑运维阶段的服务对象和实际需求与设计施工阶段有诸多不同,BIM技术在运维阶段发挥的应用目标、主要技术以及具体应用,值得深入研究和讨论。结合某办公建筑BIM运维系统的实际应用,分析了BIM运维系统的结构框架,结合实际业务场景探讨了BIM技术与物联网、大数据和人工智能技术相结合的技术方案,为工程应用提供参考。

建筑用能的累计值与负荷值——节能与经济性应用研究

建筑用能指标通常有累计值(以kW·h为单位)和负荷值(以kW为单位),在设计和运行阶段,两者对建筑节能和经济性评价都很重要。从建筑与能源系统的角度,探讨了负荷指标所发挥的作用,认为以kW为单位的负荷指标越来越重要,在设计及运行阶段应重视该指标。

铁路客站能源环境现状与数字化运维工程实践探讨

总结国内铁路客站能耗及室内环境品质现状,归纳当前铁路客站能源与环境管理的主要问题,以及相关节能技术和措施。现有研究针对铁路客站高大空间环境营造、大面积玻璃幕墙和大量无组织渗风等特点,及由此产生的节能需求,给出了一些技术方案,但缺少实际监测数据评估实际效果。随着数字技术的快速发展,数字化运维技术在多种建筑项目实践中取得了良好的应用效果,也提高了各类技术的节能效果。从铁路客站特点及当前技术发展的基础条件,基于实际数字化运维工程实践经验,提出通过建立适用于客站的数字化标准及技术体系,开展面向业务场景数字化技术应用以及组织转型,发挥铁路在跨区域人力和技术协调方面的优势,助力铁路客站节能减排及数字化转型。

基于EMS系统的大型购物中心能耗指标统计分析

基于某公司的建筑能源管理系统,分析商业地产的能耗管理模式,通过数据挖掘与数据校验筛选出5个上市公司的大型购物中心能耗数据,定义能耗元型与面积元型,统一能耗对标的计算规则,将各集团的总能耗指标与公区能耗指标进行分气候区对比;并以夏热冬冷气候区为代表进行暖通空调、室内照明、室外照明分项能耗指标对比,分析大型购物中心的用能现状,为能耗指标较高的集团提供可参考的能源管理模式。

面向运维的建筑BIM模型轻量化技术及实践研究

利用数字化技术支持建筑运维管理,是提升建筑绿色化水平,实现可持续发展和资产保值增值的重要手段。其中,BIM与物联网技术结合,为管理者提供直观、准确的信息,提升运维管理精细化水平,是未来发展的必然趋势。然而,在BIM应用到运维过程中,面临着模型加载速度慢、显示卡顿等问题,极大限制和阻碍了实际应用落地,轻量化技术成为BIM运维模型的核心。如何实现更快的压缩、更高效存储、加载等,是轻量化技术要解决的关键问题。结合BIM技术的特点,对当前BIM运维模型轻量化技术的目标、关键点和实施路线进行分析讨论,可以为该领域技术研发者提供参考。

基于实测能耗数据的商业建筑碳排放量预测

商业建筑碳排放量受到气候、地理、经济水平的影响,为研究不同分类下商业建筑碳排放量的差异,制定合适的碳排放量指标与逐年降低比例,本研究整理了大量不同气候区及开业年份的商业建筑的实测能耗数据,在此基础之上,基于碳排放因子法、BP神经网络和回归拟合的方法,预测了不同分类商业建筑未来一年的碳排放量并分析了其发展趋势。结果显示,同一气候区下,纬度相差越大的商业建筑,对应的碳排放量指标差异也越大,且不同分类的商业建筑碳排放量都呈现出先逐渐降低后趋于平缓的发展趋势。

基于动态数据的冷站智慧控制系统及应用案例分析

冷站机房是建筑运维和能源管控的重点部位,传统冷站运行方式往往依据工程师经验,受其专业能力限制,实际运行效果不佳。本文研究提出了利用动态数据,训练AI算法进行冷站智控的运行理念,即利用AI算法推送冷站运行策略,辅助工程师实现冷站科学合理运行。经过实际工程验证,AI冷站智控系统助力冷站运行实现了稳定性高、可靠性高、不受个人专业能力局限、降低能耗、节约运行成本、提升环境品质等效果,可为建筑智慧运维提供有力工具。

某国企服务区域节电潜力分析及改造效果研究

由于建筑及用能设备的节能标准逐渐提高、设备的运行效率逐年下降,对室内参数要求较高的公共建筑以及年代较久的建筑越来越不符合新的节能要求,故对既有公共建筑进行能耗核查、能耗诊断和针对能耗高的问题采取节电措施等工作迫在眉睫。在某国企的4个服务区域进行实地调研,基于建筑与设备信息、往年能耗数据以及实地调研数据,利用分项计量能耗数据分析的方法,进行能耗核查,将总能耗分为空调能耗、照明能耗和特殊设备能耗三部分,分析其节电潜力,并量化改造效果。通过对比非供暖能耗指标、制冷设备性能系数(COP)和照明功率密度(LPD)等指标,发现各区域的能耗并未达到标准的引导值,其中,区域2和区域3的能耗高于限定值,有较大的偏差值。各服务区域有很大的节电空间和必要性。以此为基础,针对空调能耗和照明能耗部分进行了节电改造,并分析了节电改造的效果。

公共建筑智能化运维平台应用现状调研

公共建筑的建筑规模大、机电设备系统复杂、运行模式多变,在传统人工运维管理模式下,运维投入成本高且管理效率低。基于传感器技术、计算机技术、物联网技术建设建筑智能化运维平台,成为了提升公共建筑运维水平的重要技术手段。然而,目前关于我国智能化运维平台的应用现状研究数量较少,难以全面反映应用现状与存在的问题。因此,本研究针对36个应用智能化运维平台的公共建筑项目开展了问卷调研。基于定量化的统计数据,对数字化运维平台建设、能耗分项计量、室内环境质量监测、空调系统自动化控制、照明自动化控制、平台故障与维护、平台应用效果评价以及平台发展方向进行了讨论。本研究可为建筑智能化运维平台的高质量发展与大规模推广应用提供指导建议。

超高层建筑绿色智慧运维综合技术研究与实践——以青岛海天中心为例

由于使用面积大、用户需求多、设备终端复杂、室内环境质量要求严格等原因,超高层建筑运维期的智慧监测和管理尤为重要。本文提出了物业智能化管理云平台数据字典的概念,并介绍其在青岛海天中心项目智慧运维中的应用,通过建筑运维数据字典与BIM运维管理平台的对接,形成超高层建筑设备层、子系统、项目集成管理平台、集团中心平台四个层次的管理,从而实现了建筑的安全、智慧和绿色运维。

基于公式拟合和基于机器学习的地源热泵能耗建模对比分析

本研究以北京某办公楼的地源热泵系统为例,分别采用EnergyPlus公式拟合模型、支持向量机算法和BP神经网络算法对其制冷工况和供热工况进行能耗建模。系统采集了两年的运行数据,包括热泵和水泵的电耗、地源侧和用户侧的进出水温度与流量。结果表明,EnergyPlus公式拟合模型、支持向量机算法和BP神经网络算法在制冷工况下的标准平均误差(NMBE)分别为-2.22%、-1.12%和0.43%,变异均方根误差(CVRMSE)分别为10.70%、9.45%和5.01%;供热工况下NMBE分别为-1.20%、-0.97%和0.03%,CVRMSE分别为11.06%、14.26%和7.91%。3个模型的精度都满足要求,但是EnergyPlus公式拟合模型仅适用于满足热平衡公式的35.3%的情况。基于机器学习的模型对整个运行期间预测都较准确,其中BP神经网络模型效果最好。