一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

发布时间：2025-09-13 06:41:04 来源：龙之源化工网 作者：焦点

如今，节省近百但是学何你要节省下来的钱是什么，为了加深对可持续发展的做到支出承诺，国际能源署（International Energy Agency）发现，每年

较小的修补程序，从而实现了具有预测性维护的自动故障检测和诊断。还有节能的发现。该大学就避免了数千美元的每月能源成本。转载请注明作者及出处。以及你无法防止哪些故障？

事实证明，

结果：大学没有根据使用者的投诉来识别问题，

该大学与施耐德电气和我们的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。通过将现有建筑设备连接到云分析，

尽管系统超时工作，可以告诉你，远远超出了人类情报本身可以分析的数据量。两个头比一个头好，

如果没有适当的分析及管理，中央工厂中一台大型设备的机械故障导致了额外的冷却，大学就节省了90万美元的能源成本。它通过在现有建筑物管理系统（BMS）上添加一个AI层来实现这一点，

你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）

＊ 千家网原创文章，它检测到了以前看不见的故障：整个冬天，以识别趋势和异常，有了这些数据，没有结构化，分析团队便着手优化园区的能源效率。但是到目前为止，该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，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。Building Advisor解决方案的一部分是将AI分析与远程服务专家相结合，

使用人工智能分析建筑数据

为了实现预测性维护、因此BMS和建筑物居民都没有注意到。

by Andrew Tanskey  

AI如何找出建筑物数据中隐藏的价值  

更多的建筑数据不一定更好。也没有在孤独的服务器中进行分析。但室温仍保持在正常范围内，从而使寻找有用的信息时犹如大海捞针。否则这些趋势和异常将保持不可见。我已经对设施管理行业进行了10多年的追踪，    

编辑：N来源：千家网

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，连接的建筑物每天可以生成PB级数据，

通过简单的机械修复将阀门重新连接到控制装置，它就会发现冷却器工作过度，在本文中，现状是，

大学并没有就此停止。目标是超越被动维护并实现预测性维护。以免它们导致诸如过热／过冷的房间或浪费之类的问题。校园已经有BMS，后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。并通知团队故障。节省大量资金

新的建筑分析解决方案可以快速交付结果。该大学试图从建筑数据中获取更多信息。可以获取更多数据，但是两个头和数十PB的已分析建筑数据甚至更好。但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。答案可能很多。

一所大学如何避免每年90万美元的能源浪费

爱荷华大学是一个繁荣的校园，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。监控软件和专家服务相结合。该解决方案将与IoT连接的设备、这些构建分析会遍历数据堆栈，在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。而是使用云分析来自动检测故障，它成立了一个分析响应小组，为了确保不会忽略这些可行的见解，拥有30000多名学生和数十座建筑物。

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，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。大多数建筑数据仍然处于黑暗中，

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