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时间序列分析:驾驭BMS数据的力量

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如果你关注Akila和数字孪生行业,你一定知道“智能建筑”这个词。那么,是什么样的数据支撑着智能建筑,让它相较于传统建筑实现更高效率、更可持续的建筑运营呢?

智能建筑管理主要由BMS(建筑设备管理系统)数据驱动。资产组合经理可以根据风速、温度、照明强度、阀门位置等建筑及环境数据制定可被评估的运营计划。在过去的几十年里,这些数据大多是人工测量并间歇性收集的。例如,一段时间内的平均气温经常被作为建筑能源效率管理的一个主要参考数据。但这会带来一个问题,平均气温可能会在一个固定的数据区间内维持不变,隐藏一些对异常检测和运行预测具有指导意义的数据变化。为了实现最佳运营状态,连续的、高精度的BMS数据是必不可少的——我们的答案是引入“时间”作为数据分析的关键变量,实现时间序列分析。

高精度意味着高价值

什么是时间序列数据?它是一个由不同数据点组成的连续序列,这些数据点由同一点位重复测得并按时间顺序排列。时间序列分析将传统的更新和覆盖数据转变为实时记录每一个数据点,从而实现数据变化的可视化,为比较分析创造基础并将数据转化为相关KPI和指示。

让我们回到使用气温数据指导建筑能效管理的例子,现在有了时间序列分析,我们可以跟踪每分钟的气温和其他数据,如云量、降水、风速等,从而勾勒出更详细、更完整的运营图景,并发现更多优化机会。从今年年初开始,Akila支持亚分钟级精度的时间序列分析。目前,它被广泛应用于Akila平台的多个功能场景,例如资产运营、能源、暖通空调系统和室内环境质量(IEQ)传感器。

理解过去、现在与未来

在建筑运营行业,时间序列分析将故障检测和诊断(FDD)的精确度提升到了一个比以往更高的水平。在Akila平台,分析师可以整合来自各种设备的实时数据点,包括传感器、控制器、线圈、气阀、空气处理机组、变风量空调系统等。通过应用人工智能和机器学习算法,时间序列数据可以在运营逻辑下被处理,并被转译成可执行的信息。

它是如何工作的?当出现运营错误、手动超控或设备故障导致的性能下降时,这些故障可以立即被反映在时间序列图表上,例如,出现一定长度的噪声数据,异常的基准匹配,或偏离基准线。Akila会向其用户发送基于时间序列分析的实时FDD告警,并通过时间序列分析以及工单系统持续跟踪告警的解决方案以保证完成FDD管理。

此外,时间序列数据可以基于历史数据和实时天气数据预测未来运营表现,为预测性和预防性措施提供指导。例如,能源和暖通空调系统(HVAC)优化与季节高度相关。通过使用Akila,我们可以定制一个控制面板以比较能耗和已设基线,可视化运营表现并预测节省的成本。如果预测结果是消极的,资产组合经理可以深入研究可能的原因,识别问题(如阀门泄露或卡住,需更换新的空气过滤器),并进行优化。

来自Akila的更多赋能

时间序列分析功能强大,但往往需要搭建在高级的基础框架上来释放其力量。实现时间序列分析的第一个也是最重要的前提便是采集纯净的数据,否则,有价值的数据将被淹没在杂乱的原始数据中。部署复杂和昂贵的高级传感器是一个终极解决方案,但除此之外,Akila可以在软件角度提供帮助——在与微软的深度合作伙伴关系的支持下,Akila利用Azure工具构建了先进的数据抽取、转换和加载(ETL)工具,可以极大减少传感器数据的噪声,并为高级分析传递纯净数据。另一个前提是时间序列数据的安全存储。以往,传感器数据只能存储有限的时间,而且很容易丢失。Akila搭建在云上,管理着大量的数据,使基于时间的长期分析成为可能。

Akila是一个单一信息来源的数据平台,整合了涵盖整个建筑生命周期的输入数据类型,包括室内、能源和运营数据等。时序数据分析拓展了Akila平台的比较分析和建模的潜能,并通过溯源每一个数据证据来帮助寻找真相。同时,时序数据分析还为精简和优化ESG报告创造了完美的环境。Akila提供的ESG分析是投资级的,能够实时识别ESG风险。相较于使用传统ESG平台的公司,往往需要等到年底才能综合评估ESG目标,Akila能够帮助用户及时评估ESG表现、发现问题并进行调整。

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