Por que big data e o building analytics não vão a lugar nenhum:Parte 1

Em 2014, as empresas em todo o mundo produziram coletivamente 8,4 zetabytes (ou 8,4 trilhões de gigabytes) de conteúdo digital, ante 2,7 zetabytes em 2012. É muita informação para analisar - daí o termo "big data", que descreve a tendência de processamento de alto volume e informações altamente variáveis ​​para formar percepções modernas e otimizar os resultados. Interpretar essa montanha de big data com o propósito de construir ou renovar melhores edifícios comerciais e residenciais requer novos modos de pensar, como a análise de construção.

A análise de edifícios faz parte da tendência crescente de automação mais completa de sistemas de edifícios, um mercado que deve atingir US $ 100 bilhões (€ 87,5 bilhões) nos próximos quatro anos. Esses sistemas foram integrados em esquemas maiores para construção sustentável, conformidade e gerenciamento de recursos. As funções de HVAC desempenham um papel significativo em como essas análises abrem um caminho para o uso de sistemas mais eficiente e gerenciamento de processo otimizado, diz Kevin Burns é o presidente da Bob Jenson Air Conditioning .

A ineficiência custa muito dinheiro

Os sistemas de aquecimento e refrigeração consomem algo entre 25-30% do uso total anual de energia em edifícios residenciais e entre 40-60% em edifícios comerciais. Por exemplo, uma planta de resfriamento consome cerca de um terço de todos os requisitos de energia relacionados ao HVAC (ou cerca de um quinto dos requisitos totais de energia de um edifício).

Usar dados do medidor para identificar deficiências pode ser desafiador, já que o desperdício de energia costuma ser incremental (e / ou não linear) e ficará oculto em um cenário maior de estatísticas de desperdício. Em vez disso, esses números atraentes e caros podem ser cortados quase pela metade com manutenção adequada do sistema e análise de dados.

Big data pode criar milhares de gigabytes de informações em sistemas HVAC residenciais e comerciais para fazer registros em grande escala, que podem encontrar tendências históricas, analisar padrões de causa e efeito, comparar o desempenho de HVAC e calcular qualquer outro número de custo real -métricas de eficiência.

Esse tipo de gerenciamento pode reduzir os custos de energia de operação normal a cada ano em até 20%, conforme um edifício atinge sua eficiência ideal, e pode reduzir os custos com tempo de inatividade em 35-45%. O retorno médio do investimento para soluções analíticas é mais de $ 13 (€ 11,3) para cada dólar gasto.

Visibilidade no topo

O projeto de muitos edifícios e seus sistemas HVAC são muitas vezes inerentemente ineficientes devido a diferentes componentes (por exemplo, bobinas, ventiladores, válvulas) que não são modelados separadamente devido à dinâmica acoplada. O grande número de pontos de ajuste, níveis e feedbacks em qualquer sistema de ventilação torna a visibilidade de cima para baixo uma prioridade máxima.

O que há de mais moderno em aprendizado algorítmico

A análise de edifícios, por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, tem a capacidade de reduzir as demandas de energia, levar em consideração as mudanças nas condições climáticas, detectar padrões de ocupação e conforto e lidar com a distribuição de carga de pico dos sistemas HVAC.

Os mais recentes algoritmos de aprendizado de máquina, conhecidos como redes neurais profundas (DNNs), usam inteligência artificial para resolver problemas complexos, consumindo dados brutos e processando-os por meio de muitas camadas de transformação. DNNs foram implementados recentemente para resolver problemas de HVAC, mas os primeiros retornos sugeriram uma economia potencial de energia de 30%.

O autor deste blog é Kevin Burns é o presidente da Bob Jenson Ar Condicionado

Sobre o autor

Kevin Burns é o presidente da Bob Jenson Air Conditioning em San Diego, com mais de 29 anos de experiência no campo de HVAC. Ele trabalhou em todos os aspectos da indústria e treinou dezenas de pessoas. Ele tem paixão por fazer o que é certo para cada família e cliente e define esse padrão para toda a sua equipe