建築的價值在很大程度上受到建築物能源效率的影響。在物聯網的幫助下，能源優化正在成為減少能源使用最有效的方法之一，從而增加財產價值並減少二氧化碳排放。
世界變得越來越聰明——汽車自動駕駛、無人機培育蘋果樹，身體感測器監測人體健康狀況，以及許多其他智慧物聯網應用。然而，一個對智慧解決方案適應速度相當緩慢的行業領域是建築領域，儘管建築的能源效率是一個熱門話題——有充分的理由:
總的來說，歐盟的建築佔能源消耗的40%和溫室氣體排放的36%，這根本是不可持續的
如今，歐洲75%的建築都不是節能建築，據預測，到2050年，其中95%的建築仍將在使用，這意味著，尤其是在能源危機時期，業主們會浪費很多金錢為實現歐盟到2030年減排55%的總體目標，建築業需要將自己的排放量減少60%，這是非常苛刻的要求
歐洲正在經歷一場能源危機，許多公用事業企業為了滿足需求，正在退回化石能源生產。呼籲採取行動的呼聲非常強烈，但資金、時間和資源都是有限的。最重要的問題是在哪裡投資。
在哪裡投資——鋼鐵和混凝土還是物聯網和人工智慧?
#簡短的回答是：兩者都有!
解決上述挑戰的明顯方法是提高建築隔熱性、更換窗戶、用熱泵和太陽能電池板取代化石加熱系統。顯然，這是需要做的事情，但面對實現吧，這不可能一蹴可幾。目前歐洲建築存量的能源更新率為1%，而目前存在的全球大部分建築存量到2050年仍將存在。如果建築業要在2030年之前減少60%的碳排放，那麼歐洲建築存量的能源更新率需要翻倍——考慮到建築材料的採購成本和該行業資源的稀缺性，這是一個相當大的挑戰。
對於許多行業來說，數位化提供了另一種應對挑戰的方式。收集與建築物的室內氣候、建築物外的天氣狀況、能源消耗和供暖系統性能相關的各種數據，並分析和可視化這些數據，可以對建築物的能源性能產生有價值的見解，進一步引導供暖和冷凍系統優化建築物的能源消耗，並最大限度地減少碳排放。
在這種方法中，價值不是透過建築隔熱和更換窗戶來創造的，而是透過利用物聯網和人工智慧引擎來收集和處理建築數據。技術已經具備，與機械施工相比，所需的投資要小得多，而且可以更快地取得成果。但我們也要明確一點：智慧建築解決方案是與建築能源改造相輔相成的，並不是替換!
但現實是，建築業在數位化方面有點落後。數據的收集和視覺化不僅可以用來降低能源消耗，還可以支持投資地點和原因的決策。時至今日，一個組織的80-90%的資料是非結構化的。優化能源效率所需的數據點，如濕度、溫度、電力消耗、建築基礎設施等數據，通常是可用的，且是結構化的。
與此同時，只有少數人知道或記得，智慧建築的開創性工作要追溯到1977年——這一年，西屋電氣的年輕工程師James Southerland建造了其ECHO IV(電子計算家庭操作員)計算機。除了證明控制面板可以控制鬧鐘和電視，還可以遠端控制恆溫器——在這個時間點上非常具有前瞻性!
回到現今，反思建築能源管理的商業價值。
金錢萬能－能源管理的商業利益
數據驅動的能源消耗減少將非常明顯地降低能源成本。著眼於更大的多租戶建築，當然取決於具體情況，每年降低10%-15%的能源成本是很容易實現的，特別是透過降低和更動態地適應供暖系統的供應溫度。這是經典的唾手可得的果實!
另一個關鍵方面，也許更值得監控，是加熱系統技術故障的早期檢測。典型的問題是溫度感測器或閥門伺服馬達故障。除了不必要的能源成本外，還可以避免後續維修或更換成本。遠端偵測和分析有助於最大限度地減少服務人員的現場訪問，使其能夠在第一次訪問時解決問題。
從業主的角度來看，財產價值顯然是至關重要的。投資基金正從能源效率的角度優化其房地產資產組合。雖然能源效率極低的建築有成為擱淺資產的風險，但對能源管理和優化的投資可以顯著提高物業價值。
如所看到的，投資於數據驅動的建築能源管理可以在短時間內以有限的投資產生巨大的商業價值。這不會消除對建築能源改造的需求，但可以迅速提高能源效率。收集到的數據將進一步提供在何處投資改造，以實現投資回報最大化的見解。
結論與展望
自1977年James Southerland建造ECHO IV家用電腦以來，智慧建築能源管理已經取得了長足的進步，建築領域有明顯的潛力從數位化落後發展成為創新熱點。
虛擬感測器的概念允許聚合和組合來自各種來源的數據，而無需在每個位置安裝實體感測器。
在來自實體和虛擬感測器的加速資料流的支持下，創建建築的全面數位孿生變得越來越現實。數位孿生不僅代表建築的實體結構，也代表所有活躍的操作技術和建築使用。能源效率只是建築管理的眾多面向之一。
機器學習和人工智慧是數據驅動的智慧建築的開端，這些建築可以自我控制，並不斷學習新的模式來自我優化營運。
建築自動化的成功有許多促成因素，從人工智慧系統到感測器和執行器，最後，但並非最不重要的是物聯網連接。在這一行業領域，成功的關鍵還在於生態系統中的共同價值創造，從而將智慧建築變成現實。
以上是建築能源效率面臨越來越大的壓力的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
