建筑能源效率面临越来越大的压力
建筑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，能源优化正在成为减少能源使用的最有效方法之一，从而增加财产价值并减少二氧化碳排放。世界变得越来越聪明——汽车自动驾驶、无人机培育苹果树，身体传感器监测人体健康状况，以及许多其他智能物联网应用。然而，一个对智能解决方案适应速度相当缓慢的行业领域是建筑领域，尽管建筑的能源效率是一个热门话题——有充分的理由:总的来说，欧盟的建筑占能源消耗的40%和温室气体排放的36%，这根本是不可持续的如今，欧洲75%的建筑都不是节能建筑，据预测，到2050年，
建筑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，能源优化正在成为减少能源使用的最有效方法之一，从而增加财产价值并减少二氧化碳排放。
世界变得越来越聪明——汽车自动驾驶、无人机培育苹果树，身体传感器监测人体健康状况，以及许多其他智能物联网应用。然而，一个对智能解决方案适应速度相当缓慢的行业领域是建筑领域，尽管建筑的能源效率是一个热门话题——有充分的理由:
总的来说，欧盟的建筑占能源消耗的40%和温室气体排放的36%，这根本是不可持续的
如今，欧洲75%的建筑都不是节能建筑，据预测，到2050年，其中95%的建筑仍将在使用，这意味着，尤其是在能源危机时期，业主们会浪费很多金钱为实现欧盟到2030年减排55%的总体目标，建筑行业需要将自己的排放量减少60%，这是非常苛刻的要求
欧洲正在经历一场能源危机，许多公用事业企业为了满足需求，正在退回到化石能源生产。呼吁采取行动的呼声非常强烈，但资金、时间和资源都是有限的。最重要的问题是在哪里投资。
在哪里投资——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提高建筑隔热性、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，但面对实现吧，这不可能一蹴而就。目前欧洲建筑存量的能源更新率为1%，而目前存在的全球大部分建筑存量到2050年仍将存在。如果建筑行业要在2030年之前减少60%的碳排放，那么欧洲建筑存量的能源更新率需要翻一番——考虑到建筑材料的采购成本和该行业资源的稀缺性，这是一个相当大的挑战。
对于许多行业来说，数字化提供了另一种应对挑战的方式。收集与建筑物的室内气候、建筑物外的天气状况、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，进一步引导供暖和制冷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。技术已经具备，与机械施工相比，所需的投资要小得多，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与建筑能源改造相辅相成的，并不是替换!
但现实是，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来降低能源消耗，还可以支持有关投资地点和原因的决策。时至今日，一个组织的80-90%的数据是非结构化的。优化能源效率所需的数据点，如湿度、温度、电力消耗、建筑基础设施等数据，通常是可用的，且是结构化的。
与此同时，只有少数人知道或记得，智能建筑的开创性工作要追溯到1977年——这一年，西屋电气的年轻工程师James Southerland建造了其ECHO IV(电子计算家庭操作员)计算机。除了证明控制面板可以控制闹钟和电视，其还可以远程控制恒温器——在这个时间点上非常具有前瞻性!
回到现今，反思一下建筑能源管理的商业价值。
金钱万能——能源管理的商业利益
数据驱动的能源消耗减少将非常明显地降低能源成本。着眼于更大的多租户建筑，当然取决于具体情况，每年降低10%-15%的能源成本是很容易实现的，特别是通过降低和更动态地适应供暖系统的供应温度。这是经典的唾手可得的果实!
另一个关键方面，也许更值得监控，是加热系统技术故障的早期检测。典型的问题是温度传感器或阀门伺服电机故障。除了不必要的能源成本外，还可以避免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，使其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。投资基金正从能源效率的角度优化其房地产资产组合。虽然能源效率极低的建筑有成为搁浅资产的风险，但对能源管理和优化的投资可以显著提高物业价值。
如所看到的，投资于数据驱动的建筑能源管理可以在短时间内以有限的投资产生巨大的商业价值。这不会消除对建筑能源改造的需求，但可以迅速提高能源效率。收集到的数据将进一步提供在何处投资改造，以实现投资回报最大化的见解。
结论与展望
自1977年James Southerland建造ECHO IV家用电脑以来，智能建筑能源管理已经取得了长足的进步，建筑领域有明显的潜力从数字化落后发展成为创新热点。
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，创建建筑的全面数字孪生变得越来越现实。数字孪生不仅代表建筑的物理结构，还代表所有活跃的操作技术和建筑使用情况。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，这些建筑可以自我控制，并不断学习新的模式来自我优化运营。
建筑自动化的成功有许多促成因素，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。在这一行业领域，成功的关键还在于生态系统中的共同价值创造，从而将智能建筑变成现实。
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