建筑节能要求趋严,楼宇自控技术独特优势愈发清晰可辨

在全球应对气候变化、积极推进 “双碳” 目标的大背景下,建筑行业作为能源消耗的 “大户”,面临着日益严苛的节能要求。从国家相继出台的建筑节能设计标准,到地方推行的能耗限额管理政策,都在倒逼建筑行业探索更高效的节能路径。传统的节能手段,如更换节能灯具、加装保温材料等,已难以满足当下高标准的节能需求。而楼宇自控技术凭借其对建筑设备的智能化管理与精准调控能力,在这场节能变革中脱颖而出,其独特优势在实践中愈发清晰可辨。

近年来,我国建筑节能政策密集出台。《建筑节能与可再生能源利用通用规范》明确规定新建建筑需满足更高的能效指标,部分地区甚至对既有建筑的节能改造提出了强制性要求。在 “双碳” 目标的指引下,公共建筑、工业厂房等领域纷纷设定能耗限额,对超限额用能的单位采取惩罚性电价等措施。政策的不断收紧,使得建筑节能从 “可选项” 变为 “必答题”,企业和业主必须寻求更有效的节能解决方案。

传统的建筑节能措施主要集中在建筑围护结构和末端设备的改造上。例如,更换节能灯具、升级门窗保温性能、采用节能空调等。然而,这些手段往往是 “静态” 的,缺乏对建筑运行过程中的动态调控。某写字楼虽然安装了节能灯具和高效空调,但由于缺乏有效的管理,照明设备在无人区域常亮,空调在下班后未及时关闭,导致节能效果大打折扣。此外,传统节能改造通常是 “头痛医头,脚痛医脚”,无法从整体上优化建筑的能源使用效率,难以满足日益严格的节能要求。

楼宇自控技术通过在建筑内广泛部署传感器,如温度传感器、湿度传感器、电流传感器等,实时采集设备运行数据和环境参数。系统能够以分钟甚至秒为单位,获取空调、照明、电梯等设备的能耗信息以及室内温湿度、二氧化碳浓度等环境数据。基于这些实时数据,系统可根据预设规则或智能算法,对设备进行精准调控。在办公场所,当检测到室内人员离开一段时间后,自动关闭照明和空调设备;在商业综合体,根据客流量动态调节空调制冷量和新风供应量,避免过度制冷或制热造成的能源浪费。

楼宇自控系统不仅能实时监测能源消耗,还具备强大的数据分析能力。系统通过建立能耗基准模型,对历史数据进行深度挖掘,分析不同时段、不同区域、不同设备的能耗规律和特点。通过对比实际能耗与基准能耗,系统能够精准定位高耗能环节,为节能改造提供科学依据。某酒店通过分析楼宇自控系统的数据发现,其热水系统在夜间存在大量热量浪费,经优化热水循环时间和保温措施后,年节省燃气费用超 50 万元。此外,系统还能预测未来能耗趋势,帮助管理者提前制定能源采购和使用计划,进一步降低能源成本。

楼宇自控技术可实现建筑内各设备系统的联动控制。在消防应急场景中,当火灾报警系统触发时,系统自动联动关闭非消防电源,开启应急照明,将电梯迫降至首层,确保人员安全疏散;在日常运行中,系统根据室外天气情况和室内环境需求,联动调节空调、通风、遮阳等设备。例如,当室外阳光强烈时,系统自动关闭外窗遮阳帘,同时降低空调制冷负荷;当室内二氧化碳浓度升高时,自动增加新风量。这种设备间的协同运行,避免了设备各自为政导致的能源浪费,大幅提升了建筑整体的能源利用效率。

管理者可通过手机 APP 或电脑端管理平台,远程监控和控制建筑设备。无论身在何处,都能实时查看设备运行状态,接收异常报警信息,并远程调整设备参数。在设备维护方面,系统通过对设备运行数据的分析,预测设备潜在故障,提前制定维护计划,实现预防性维护。某工业园区应用楼宇自控系统后,设备突发故障减少了 40%,维修成本降低了 30%,同时减少了设备停机对生产造成的影响。

随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展,楼宇自控技术将向更智能化、集成化的方向演进。未来,系统将具备更强的自主学习能力,能够根据建筑的运行情况和用户需求,自动优化设备控制策略;与建筑信息模型(BIM)的深度融合,将实现建筑从设计、施工到运维全生命周期的数字化管理;同时,在节能领域,楼宇自控系统将与可再生能源系统更好地协同,推动建筑向零碳、低碳方向发展。

在建筑节能要求日益趋严的今天,楼宇自控技术凭借其独特的优势,为建筑行业的节能降耗提供了强有力的支撑。无论是商业建筑、工业厂房还是公共设施,积极应用楼宇自控技术,都将在满足节能要求的同时,实现经济效益和社会效益的提升。对于建筑行业从业者来说,抓住这一技术机遇,加快楼宇自控技术的应用和创新,是顺应时代发展、实现可持续发展的必然选择。

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基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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