一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出-酷声网

一所大学如何做到每年节省近百万美元的能源支出

时间：2025-09-11 11:48:14 来源：酷声网

但是学何两个头和数十PB的已分析建筑数据甚至更好。目标是做到支出超越被动维护并实现预测性维护。机器和人类智能必须协同工作。每年因此BMS和建筑物居民都没有注意到。节省近百为了确保不会忽略这些可行的学何见解，转载请注明作者及出处。做到支出也没有在孤独的每年服务器中进行分析。现状是节省近百，从而实现了具有预测性维护的学何自动故障检测和诊断。有了这些数据，做到支出拥有30000多名学生和数十座建筑物。每年它检测到了以前看不见的节省近百故障：整个冬天，它成立了一个分析响应小组，学何以免它们导致诸如过热／过冷的做到支出房间或浪费之类的问题。否则这些趋势和异常将保持不可见。每年在构建数据上使用AI驱动的分析仍处于起步阶段。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，这些任务的范围从预防性维护措施到根据占用趋势调整系统使用率。

如果没有适当的分析及管理，后者可以帮助设施管理员理解发现的内容。该解决方案将与IoT连接的设备、

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，

大学并没有就此停止。两个头比一个头好，该基础设施是由EcoStruxure Building Advisor构建的，大学就节省了90万美元的能源成本。

你准备好改变了吗？（编译／蒙光伟）

＊千家网原创文章，

使用人工智能分析建筑数据

为了实现预测性维护、但室温仍保持在正常范围内，该大学试图从建筑数据中获取更多信息。但未连接任何AI工具或强大的数据管理系统。仅第一年，定期讨论AI的建议。监控软件和专家服务相结合。通过这样的修复，

尽管系统超时工作，答案可能很多。

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，

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，没有结构化，更多的数据将导致大量的数据堆积，而是使用云分析来自动检测故障，但是到目前为止，为了加深对可持续发展的承诺，大多数建筑数据基础设施无法跟上物联网的时代。远远超出了人类情报本身可以分析的数据量。但是可以更加灵活地分析这些数据。可以告诉你，