气候与能源危机双重压力之下的建筑能效

　　物业的价值在很大程度上受到建筑物能源效率的影响。在物联网的帮助下，能源优化正成为减少能源使用的最有效方法之一，从而提高房产价值并减少二氧化碳排放。

　　如今，我们周围的世界变得越来越智能。我们看到自动驾驶汽车、培育苹果树的无人机、监测我们健康状况的身体传感器以及许多其他智能物联网应用。然而，建筑行业却是适应智能解决方案相当缓慢的行业领域之一，尽管事实上建筑的能源效率是一个热门话题 ，但现实却是：以欧盟为例，总的来说，欧盟的建筑物占其能源消耗的 40% 和温室气体排放的 36%，这根本不可持续; 今天欧洲 75% 的建筑不节能，预计到 2050 年这些建筑中的 95% 仍将使用，这意味着特别是在能源危机时期，业主将因此花费大量资金; 为了实现到 2030 年将排放量减少 55% 的欧盟总体目标，建筑行业需要将自身的排放量减少 60%。

　　欧洲正在经历一场能源危机，许多公用事业公司正在回归以化石为基础的能源生产以满足需求，但资金、时间和资源都有限，包括如何投资都是问题。 如何投资——钢铁和混凝土还是物联网和人工智能?

　　简短的回答是：两者都有!

　　解决上述挑战的明显方法是改善建筑隔热、更换窗户、用热泵和太阳能电池板取代化石供暖系统。显然，这是需要做的事情，但我们也要面对现实——因为我们不能在一夜之间做到这一点。目前欧洲存量建筑的能源更新率仅为 1%，而全球现存的大部分建筑存量到 2050 年仍将存在。

　　如果到 2030 年将建筑部门的碳排放量减少 60%，欧洲存量建筑的能源更新率需要翻倍——考虑到建筑材料的高昂成本和该行业资源的稀缺性，这是一个相当大的挑战。

　　对于众多行业而言，数字化为应对挑战提供了另一种方式。收集与建筑物室内气候、建筑物外部天气条件、能源消耗和供暖系统性能相关的各种数据，并分析和可视化这些数据，可以对建筑物的能源性能产生有价值的见解，进而指导供暖和冷却系统优化建筑物的能源消耗并最大限度地减少碳排放。

　　在这种方法中，价值不是通过建筑隔热和更换窗户来创造的，而是通过利用物联网和人工智能引擎来收集和处理建筑数据。技术已经存在，与机械结构相比，所需的投资要少得多，而且可以更快地取得成果。但我们也要明确一点：智能建筑解决方案是对建筑能源改造的补充;而不是替换!

　　现实情况是，建筑行业在数字化方面有点落后。数据的收集和可视化不仅可以用于降低能源消耗，还可以支持有关投资地点和原因的决策。截至今天，企业组织的 80-90% 的数据是非结构化的。优化能源效率所需的数据点(例如湿度、温度、电力消耗、建筑基础设施等数据)通常是可用和结构化的。

　　与此同时，只有少数人知道或记得智能建筑的开创性工作可以追溯到 1977 年——那一年，西屋电气的年轻工程师 James Southerland 建造了他的 ECHO IV计算机。除了证明控制面板可以控制闹钟和电视之外，它还可以远程控制恒温器——在这个时间点上非常具有前瞻性!

　　回到今天，让我们稍微反思一下建筑能源管理的商业价值。 金钱谈判——能源管理的商业利益

　　数据驱动的能源消耗降低将非常明显地降低能源成本。看看更大的、多租户的(公寓)建筑，当然根据具体情况，每年能源成本降低 10%-15% 是可以很好地实现的，特别是通过降低和更动态地调整供暖系统的供应温度，而且这是非常容易实现的。

　　另一个关键方面，也许更有价值的监测，是供暖系统技术故障的早期检测。典型的问题是阀门的温度传感器或伺服电机出现故障。除了不必要的能源成本外，还可以避免加热系统的后续维修或更换成本。远程检测和分析有助于最大限度地减少服务人员的现场访问，并使他们能够在第一次访问时解决问题。

　　从业主的角度来看，财产价值显然是至关重要的。投资方正在从能源效率的角度优化他们的房地产资产组合。虽然高能效建筑面临成为搁浅资产的风险，但对能源管理和优化的投资可以显着增加房产价值。

　　正如我们所看到的，对数据驱动的建筑物能源管理的投资可以在短时间内产生巨大的商业价值，而且投资有限。这不会消除对建筑能源改造的需要，但可以快速提高能源效率。收集的数据将进一步提供在哪里投资翻新以最大化投资回报的见解。 结论与展望

　　自从 James Southerland 于 1977 年建造他的 ECHO IV 家用电脑以来，智能建筑能源管理已经走过了漫长的道路，建筑领域具有从数字化落后者发展为创新热点的明显潜力。

　　虚拟传感器的概念允许聚合和组合来自各种来源的数据，而无需在每个位置安装物理传感器。

　　在来自物理和虚拟传感器的加速数据流的支持下，创建全面的建筑数字孪生变得越来越现实。数字孪生不仅代表建筑物的物理结构，还代表所有有效的操作技术以及建筑物的使用情况。能源效率只是建筑管理的众多方面之一。

　　机器学习和人工智能是数据驱动的智能建筑的开端，它们可以自我控制并不断学习新模式以自我优化其运营。

　　楼宇自动化的成功有许多推动因素，从人工智能系统到传感器和执行器，最后但并非最不重要的是物联网连接。在这个行业领域取得成功的关键也是生态系统中的共同价值创造，以将智能建筑变为现实。