基于传感器的智能建筑监测和数据收集技术

最近发表在《应用科学》上的一篇评论文章探索并比较了各种解决方案，以测量有效智能建筑监控系统的建筑参数，该系统考虑了建筑居住者行为、传感器部署和实施复杂性。

智能建筑监控架构

楼宇自动化和控制系统（BACS）已成为先进楼宇管理技术的关键要素。这些系统由硬件和软件元件组成，用于通过增强的连接性实现有效的沟通、决策和自动控制，从而自动控制和调节各种建筑系统。

BACS包括三个层次：管理、自动化（监督）和现场。管理层构成了人机界面，包括操作员和监控单元，所有这些都与主要数据处理系统相连。或者，自动化层形成集成多个离散设备的各种通信网络的通信和控制的主要枢纽。

现场层包括物理输入传感器、执行器和输出激活器。这些分布在整个建筑物中的特定应用控制器提供监控和控制功能。此外，三层BACS架构在自动化层之上采用中立监控器，确保各种系统和设备之间的互操作性，以实现楼宇管理的运营精度和效率。

智能建筑监控应用

一个全面的建筑优化系统可以监控所有建筑和设施管理方面，包括空间利用率、能源使用、水消耗和分配。

自动照明管理系统减少了能源使用，同时确保了居住者的视觉舒适度。基于物联网（IoT）的照明控制可实现有效的智能建筑管理和控制。此外，时间调度、日光收集和占用控制等策略用于照明管理。

供暖、通风和空调（HVAC）系统有助于控制建筑物的气候，以确保居住者的舒适和安全。这些系统通常控制温度、湿度、空气分布和室内空气质量。此外，智能HVAC系统提高了能源效率并自动控制室内气候以提高舒适度。

然而，HVAC系统在办公楼中消耗的能源最多，因此需要仔细优化能源效率和环境影响。这可以通过设计降低供暖和制冷负荷的建筑物来实现。此外，应监控静态（建筑材料、方向和位置）和动态（天气数据、占用特征、能源使用和水使用）参数的能源消耗。

通过智能水表进行用水量监测有助于检测漏水并避免浪费。监控居住者的最终使用习惯可以保护建筑物中的水资源并预测未来的用水量。此外，水质传感器还可以监测水质。

最重要的是，室内占用数据对于智能建筑系统至关重要。运动或占用传感器允许准确预测和数据驱动的决策，通过有效控制商业建筑中的 HVAC 系统，最大限度地减少运营能源和水的消耗。

数据聚合

有效的数据管理增强了数据交换，促进了可互操作的建筑模型，并定义了建筑构件在其整个生命周期中的规格。此外，智能建筑应用需要组合来自多个分散系统的数据。这需要先进的计算基础设施和处理高数据生成需求的能力。

由于持续监控，智能建筑中的异构传感器会加速生成大量数据。因此，实时分析（RTA）对于持续无缝的数据处理至关重要。RTA为快速决策提供了有价值的见解，从而提高了监控系统的效率和可靠性。

智能建筑中的传感器融合结合了来自各种IoT传感器的数据，以对监控系统的行为进行连贯、准确和可靠的理解，从而改善建筑运营。它支持对单个传感器进行全面一致的数据分析，同时组合来自多个传感器的数据可以提高数据集的精度、可靠性和清晰度。

然而，传感器融合过程面临一些挑战，包括数据的不完善和相关性、不一致以及数据集的异质性。这些可以通过使用基础设施即服务方法进行初始验证和基线数据采集来缓解。

或者，建筑信息模型（BIM）可以解决与建筑生命周期中的信息交换、互操作性和有效协作相关的问题。BIM、IoT设备和BACS之间的协同作用可以更智能地处理大型、复杂和动态的传感器数据，从而实现数据驱动的建筑管理。例如，来自IoT传感器的时间序列数据提供数值和模式，而BIM则提供建筑物系统之间的上下文和语义连接。

总结

总体而言，研究人员全面回顾和比较了建筑监控中使用的各种传感器技术。讨论了传感器网络的数据收集挑战以及这些数据的后续构建和处理。

BACS允许建筑管理人员和设施运营商通过收集可靠的实时数据来监控复杂环境中的关键参数和操作。因此，管理智能建筑需要能够处理大量数据生成的高级计算基础设施。研究人员建议开发一个适用于不同公共建筑架构的兼容智能设施监控框架，在BACS和BIM中战略性地集成物联网设备和传感器。

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