建筑能耗数据分析系统,如何利用大数据分析建筑能源消耗

随着全球环境问题日益严重，人们对建筑行业的注意力越来越高。建筑能耗是其中不容忽视的问题之一。如何通过大数据分析来降低建筑能耗，成为了业界的关注点之一。本文将分为三个部分，介绍“建筑能耗数据分析系统”的重要性，以及如何利用大数据分析来降低建筑能耗。

一、为什么需要建筑能耗数据分析系统

1.1 环保需求

能源与环境间的联系长期以来被广泛关注。消耗能源最多的行业是建筑，所以严重影响着环境。政府对此问题已经关注很久，并开始制定能源管控政策。建筑能耗数据分析系统诞生的初衷就是为了满足政府对于建筑节能政策的要求。

1.2 节省资源成本

建筑物是社会资源的大消耗者，其能耗费用非常昂贵。通过建筑能耗数据分析的方式，我们可以了解建筑耗能情况，找到关键耗能部位，识别出相关问题，节省能源资源，达到降低成本的目的。

1.3 增进建筑品牌

建筑品牌的好坏对业务发展非常重要。通过节能环保，节约成本，增加技术含量来提升公司的社会责任感和品牌形象。

二、如何利用大数据分析来降低建筑能耗

2.1 数据收集

收集建筑物能耗数据的途径非常之多，包括建筑数据分析平台，土地登记和房产管理系统，电力成本和用量分析软件，室内空气质量检测等多种手段可以收集到建筑物耗能数据。如何对这些数据进行分析以优化能耗，就是大数据分析的关键了。

2.2 数据分析

利用收集到的能耗数据，可以进行密集型的数据分析，包括时间序列分析，分类分析，回归分析，异常检测，监控预测等多种分析方法。结合建筑自身特殊的环境条件，结合人员和设备的操作情况，可以采用不同的分析技术来实现最优的控制效果。

2.3 优化建筑能效

利用收集到的能耗数据，采用上述分析方法，我们可以找到建筑耗能的最大原因。（1）优化建筑照明系统；（2）优化暖通空调系统的温控设计；（3）优化建筑供暖供冷方式选择；（4）优化建筑玻璃、被墙体等外围材料的选择。

三、建筑能耗数据分析系统存在的挑战

3.1 数据统一性不足

不同建筑可能使用不同的能耗系统，并且采用不同的数据格式，这就为后续的大数据分析带来了大量的不同步和不对称。数据的不统一性也给后续的分析带来了很多困难。

3.2 数据处理效率低

数据累积已经成为行业的重要问题之一。每个单位的能耗数据都十分地庞大，导致数据处理效率效率低，需要采用更专业的处理系统，应该发挥数据的价值利用率。

3.3 算法表现与预期差异大

分析算法是数据分析成果的最终体现。在真实环境下经过一段时间的运行，算法表现与预期的差异可能会很大。需要在实行中不断的调整，来改变在实践中表现出来的不足之处。