建筑集成管理系统BMS系统的数据挖掘思维

[2014年5月20日,陕西西安]在BMS系统(建筑集成管理系统)中也渗透了数据挖掘的思维。数据挖掘,从通俗的角度来说,是通过收集数据,据此数据搭建模型,优化模型后投入新的类似特性进行模型对比,提出优化方案。而BMS系统沿用了数据收集、数据分析、数据利用等三大步骤。

1)数据收集:

BMS系统(建筑集成管理系统)运用系统集成的方法和手段,完成了各个子系统的关键数据的采集和存储,建立完整的系统运行数据库,为设备运行管理分析和能源管理分析收集第一手资料。现在完成了数据挖掘中最基本的一个环节:数据收集,接下来我们可以运用数据挖掘思想进行数据的深入应用。

2)数据分析:

基础的数据分析,根据BMS系统采集到的数据完成设备查询分析(设备属性信息、运行、报警信息、报修、维修单、统计设备故障、设备完好率的计算等)。

然后基于数据模型,根据数据统计结果,可以分析能源消耗数据与用能结构,分析能耗原因,通过对日常能量消耗状况的掌握,能准确找到建筑物中能量浪费点,通过对比全国的同类建筑运行,找出症结所在。比如分析出水泵使用是否恰当,温度控制功能是否到位等等,来改善措施和节能潜力,提供能源诊断报告,最终能提示相关人员对用能进行确认、反馈、改进。这就涉及到能源诊断的领域了。

3)数据利用

同时在数据挖掘的最后层次,数据利用。我们可以根据能源诊断结果和行业规定标准,建立数据节能特征数模曲线,给出科学的、合理的、可行的一套基本的优化节能管理方案,达到节能的效果。

本文来源:时光·协同
更多
相关文章
关注我们
媒介联系

Email:marketing@cicro.com

TEL:(8629)87579521

FAX:(8629)87579518