如何利用AI增强建筑物的能源可视性
据统计，在美国，建筑物使用的能源中约有三分之一是被白白浪费，每年因浪费造成的损失高达1500 亿美元。如今，越来越多的建筑物设施管理人员意识到这一点，并希望确定每一项可用资产，以帮助控制这一成本。众所周知，现在人工智能 (AI) 已成为行业领导者们寻求提高能源效率的有力工具。再加上净零建筑计划，人工智能的进步为设施管理的变革时代奠定了基础。
据国际能源署的统计数据，建筑行业占全球能源消耗的占比高达惊人的30%，而优化能源消耗有助于减少对环境的影响。人工智能可帮助管理人员做出更好、更明智、更具预测性的决策，从而促进实现建筑环境中的各种目标。利用人工智能的设施经理在节能、运营效率和总体成本降低方面看到了切实的好处。
国际能源署的一项研究发现，人工智能技术可以节省相当于每年现场建筑能源成本10%以上的成本。另一项针对瑞典斯德哥尔摩 624 所学校建筑的研究发现，实施人工智能有助于减少 4% 的供暖能源、15% 的电力消耗、205吨的二氧化碳排放量和 23%的住户投诉。
人工智能显然通过边缘自动化和控制提供了一条提高效率和可持续性的道路，为建筑运营商提供了管理能源浪费和同时为住户提供服务的关键。
2024 年，当谈到有效利用人工智能来提高建筑物的能源效率并解决缺乏可见性的问题时，人工智能将成为值得信赖的顾问的关键工具。人工智能现在正在简化解决方案，以帮助优化设施管理人员的时间并增强其为客户和值得信赖的顾问解决问题的能力。
数字化势在必行
提高能源效率的主要障碍之一是不知道从哪里开始制定实现净零排放建筑的正确路线图。脱碳的三个步骤——战略制定、数字化和脱碳——是组织整体能源效率和脱碳计划的重要方面。数字化本身是提高建筑能源效率的关键。如果没有足够的数字化，先进技术的变革性优势可能会被错过。
通过使用技术来收集、分析和呈现数据，新的见解可以带来更明智和优化的决策。例如，在前面提到的瑞典研究中，人工智能技术每天评估大约一百万个数据点，从而大幅节省热量和电力。这种数据使用可以使系统或流程中以前隐藏或难以察觉的方面变得可见。
数字化使设施管理人员能够确保将技术无缝集成到数字化系统中，以实现有效的监控和控制。如果没有数字化，迈向脱碳的三个关键步骤就会变得更加困难：制定脱碳路线图、跟踪隐含碳以及测量和监控能源和碳。
在创建脱碳路线图的初始步骤中，制定建筑所需的工具和数字解决方案有助于确定碳排放基线，利用技术评估基线与组织目标之间需要弥补的差距并为路线图提供信息。
数字化是第二步，可以融入任何设施的建设和运营阶段。对于任何建筑项目，将建筑信息模型 (BIM) 集成到数字化系统中，可以对隐含碳进行细致的跟踪，从而为可持续建筑实践提供至关重要的见解。设施经理可以利用先进的技术解决方案实现数字化和脱碳，例如具有隐含碳功能的 6D BIM 平台。这些工具可以计算建筑组件的成本和隐含碳，从而可以详细分析和报告项目的总碳排放和各个元素的贡献。通过将 BIM 与隐含碳核算相结合，设施经理可以积极参与早期设计讨论，评估材料选择，并评估长期能源影响，以有效支持可持续建筑实践。
最后，在第三步中，脱碳通常会监督数字资产的执行情况，以提高能源效率，并开始实现设施管理人员现在必须精确监控能源使用情况和碳排放的能力。集中能源供应和公用事业数据、了解一次能源使用情况以及实施基于云的分析是通过数字化实现的关键要素，使设施管理人员能够做出数据驱动的决策，从而促进有效的脱碳。
对于许多现代设施主管来说，脱碳的最后阶段将包括建筑资产的电气化，以便与绿色电网互动，与 Auto-Grid 等公用事业合作伙伴签订产消合一协议，以及包括微电网在内的现场可再生能源部署，这些部署既能提供脱碳，又能提供关键的建筑弹性。
这三步方法——战略化、数字化、脱碳——是一种行之有效的策略，可以帮助设施管理人员将对净零碳建筑的渴望转化为实现该目标的切实行动。
部署富有洞察力的传感器
提高能源效率的一个关键障碍是缺乏做出明智决策和获得具有成本效益的投入所需的工具。利用人工智能需要部署富有洞察力的传感器和监控系统。这些先进的技术可以实时洞察能源消耗的细微差别，使设施管理人员能够识别效率低下的领域并制定有针对性的改进策略。通过捕获有关照明、暖通空调系统、占用率和其他能源相关元素的数据，人工智能驱动的传感器使设施管理人员能够做出超越传统能源管理实践的明智决策。
此外，人工智能还可以简化工作流程并增强解决问题的能力，从而极大地造福为客户提供服务的值得信赖的顾问。人工智能算法可以分析部署在建筑外围的强大传感器收集的大量数据，为顾问提供可操作的见解，使他们能够优化时间并更有效地满足客户需求。
通过预测分析实现主动能源优化
人工智能算法可以通过分析历史数据和识别模式来预测未来的能源消耗趋势。这使设施管理人员能够采取措施主动优化使用。这种预测能力可以防止能源浪费，并确保建筑物更有可能达到峰值效率水平。
人工智能在建筑管理中
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