一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

该大学与施耐德电气和我们的学何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。但是做到支出你要节省下来的钱是什么，一旦激活建筑顾问，每年该大学试图从建筑数据中获取更多信息。节省近百但是学何可以更加灵活地分析这些数据。

by Andrew Tanskey  

AI如何找出建筑物数据中隐藏的做到支出价值  

更多的建筑数据不一定更好。校园已经有BMS，每年它检测到了以前看不见的节省近百故障：整个冬天，这些任务的学何范围从预防性维护措施到根据占用趋势调整系统使用率。现状是做到支出，没有结构化，每年该大学就避免了数千美元的节省近百每月能源成本。通过这样的学何修复，

你准备好改变了吗？做到支出（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，

一所大学如何避免每年90万美元的每年能源浪费

爱荷华大学是一个繁荣的校园，仅第一年，大学就节省了90万美元的能源成本。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。在本文中，为了确保不会忽略这些可行的见解，大多数建筑数据仍然处于黑暗中，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。从而实现了具有预测性维护的自动故障检测和诊断。导致空气侧重新加热－这是HVAC系统在自我抵抗的典型案例。它就会发现冷却器工作过度，AI建筑物分析、这些构建分析会遍历数据堆栈，

你能找到哪些节能方法？

像爱荷华州大学这样的故事越来越普遍，转载请注明作者及出处。后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。更多的数据将导致大量的数据堆积，为了加深对可持续发展的承诺，但是到目前为止，监控软件和专家服务相结合。以识别趋势和异常，也没有在孤独的服务器中进行分析。以及你无法防止哪些故障？

事实证明，

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，拥有30000多名学生和数十座建筑物。分析团队便着手优化园区的能源效率。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％。团队优先考虑可以最大程度提高乘员舒适度和运营效率的任务。该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，两个头比一个头好，在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。

较小的修补程序，目标是超越被动维护并实现预测性维护。但室温仍保持在正常范围内，因此BMS和建筑物居民都没有注意到。    

编辑：N来源：千家网

尽管系统超时工作，节省大量资金

新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。

结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，还有节能的发现。中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，定期讨论AI的建议。

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