Deteksjon av energisløsing: hva BMS-en din ikke forteller deg

Deteksjon av energisløsing: å finne sløsingen BMS-en din ikke flagger

Deteksjon av energisløsing er den kontinuerlige analysen av en bygnings sensor- og målerdata for å finne energi bygningen forbruker uten å trenge det. Det skiller seg fra en energikartlegging på en viktig måte: det stopper aldri. En kartlegging fotograferer bygningen én gang. Deteksjon overvåker den hver dag.

Den ubehagelige delen er at det meste sløsingen aldri utløser en alarm. Det amerikanske EPAs Energy Star-program har satt tallet til så mye som 30 prosent av energien som brukes i næringsbygg, og det meste av det sitter i bygninger som ser normale ut på hver skjerm. Bygningen kjører. Rommene er varme. Ingen klager. Sløsingen er usynlig nettopp fordi ingenting er i stykker.

En BMS driver bygningen. Den dømmer den ikke.

Et bygningsstyringssystem utfører instruksjoner: tidsplaner, børverdier, sperrer, alarmer. Det er veldig god til dette, og det er nøyaktig hvorfor det overser sløsing.

BMS-alarmer er terskler. En verdi krysser en linje noen konfigurerte ved idriftsettelse, og alarmen utløses. Sløsing krysser sjelden disse linjene. Det sitter komfortabelt innenfor dem. Når en varmeventil og en kjølebatteri kjemper mot hverandre om samme luft, gjør begge styringssløyfene nøyaktig det de ble bedt om. Hvert punkt leser normalt. Bygningen brenner penger i en tilstand av perfekt teknisk helse.

Det er også et volumproblem. En mellomstor næringsbygning produserer tusenvis av datapunkter hvert par minutter. En operatør kan realistisk overvåke et par dusin. BMS-dataanalyse ble en disiplin i seg selv fordi styringslaget ikke har noen mening om effektivitet, og ingen menneske har timene til å danne seg en manuelt.

Hvor sløsingen gjemmer seg

De vanlige mistenkte, omtrent i rekkefølgen vi finner dem:

• Samtidig oppvarming og kjøling. Klassikeren. To sløyfer som arbeider mot hverandre, ofte i årevis, med hver enkelt avlesning innenfor sine grenser.
• Skjemakryp. Utvidet-timer-overstyringen noen satte i fjor vinter, og som ingen tilbakestilte. Ventilasjon som betjener en tom etasje hele helgen. Bygninger samler opp disse på samme måte som hus samler opp skuffer med kabler.
• Feil i economizer og fri kjøling. Et spjeld som sitter fast lukket betyr at kjølemaskinen gjør arbeid uteluften ville gjort gratis. I et nordisk klima er dette kostbart.
• Sensordrift. En tilluftssensor som viser to grader lavt får hele sløyfen til å kompensere, permanent. BMS-en stoler på sensorene sine. Den har ingen måte å ikke gjøre det.
• Korttidssykling. En pumpe eller kompressor som starter langt oftere enn driften krever, sliter seg selv ut og sløser energi ved å gjøre det. Det forutsier også et svikt, som er en separat regning.

Ingenting av dette viser seg på strømfakturaen før senere, og selv da sier fakturaen bare at totalen ble verre. Den sier ikke hvorfor, eller hvor, eller hva hver feil koster per uke å ignorere.

Hvordan deteksjon av energisløsing fungerer

Metoden er den samme uansett hvem leverandøren er. Les dataene bygningen allerede produserer. Modellér hvordan hvert punkt burde se ut gitt vær, belegg og tid. Flagg hva som avviker. Forklar hvorfor.

Å lese dataene betyr BMS-punkter over åpne protokoller som BACnet, Modbus og OPC UA, pluss energimålere og hvilke IoT-sensorer som allerede er installert. Ingen ny maskinvare. For bygninger hvis BMS ikke har en skylisens, gjør en programvareagent på BMS-PC-en jobben. De leverandørspesifikke detaljene finnes på våre integrasjonssider.

Modellering er der verktøy divergerer. Terskelregler finner feilene noen forutså på forhånd. Statistiske basislinjer fanger drift og skjemaavvik regler aldri forutså. FrostLogic Explore kjører seks metoder for avviksdeteksjon med kausal filtrering på toppen, så en rotårsak fremstår som ett funn i stedet for femti korrelerte alarmer. Hele funksjonssettet finnes på vår side BMS-analyseplattform.

Deretter er det bevis, som er delen vi er strikte om. Hvert funn bør kunne spores tilbake til sensoravlesningene bak det. Hvis et verktøy sier at et luftbehandlingsaggregat sløser 400 kWh i uken, bør du kunne åpne funnet og se dataene som sier det. Overvåking av energieffektivitet viser deg tall. Deteksjon navngir feilen og viser sitt arbeid. Hvis en plattform ikke kan gjøre den andre delen, vil du bruke besparelsene dine på å verifisere dens påstander.

Deteksjon uten prioritering er bare en lengre alarmliste

Å finne sløsing viser seg ikke å være den vanskelige delen. Når modellene kjører, hoper funn seg raskt opp. Operatørens spørsmål var aldri "hva er feil med denne bygningen". Det er "hva handler jeg på denne uken".

Så outputformatet betyr like mye som deteksjonsmetoden. Et dashbord med avvik er hjemmelekser. En rangert kø med kostnad tilknyttet er en arbeidsplan. Explore priser hvert funn, vekter det mot alt annet den har funnet, og legger det i en kø sortert etter hva som er verdt å gjøre først. HVAC-energibesparelser stopper med å være et estimat på en lysbilde og blir linjeposter: denne ventilen, denne bygningen, dette beløpet per uke. Reduksjon av driftskostnader er i praksis en stabel med små fikser gjort i riktig rekkefølge.

I porteføljeskala stopper dette med å være en preferanse og blir hele problemet. Førti bygninger produserer førti bygningers verdi av funn, og et fastsittende spjeld i bygning 4 må konkurrere om oppmerksomhet med en energidrift i bygning 17. Å rangere funn over en portefølje er en annen jobb enn å analysere én bygning, og vi skrev om hvordan vi håndterer det på vår side om BMS-analyse for store porteføljer.

En kartlegging finner sløsing én gang. Deteksjon fortsetter å finne det.

Energikartlegginger er nyttige, og hvis du er et stort EU-selskap, er du uansett pålagt å kjøre en minst hvert fjerde år. Problemet er forfall. En kartlegging har rett om bygningen den inspiserte den dagen den inspiserte den. Deretter endrer sesonger seg, leietakere flytter, overstyringer samles opp, og sensorer driver. Ved år tre beskriver rapporten en bygning som ikke lenger eksisterer.

De to fungerer godt sammen i stedet for å konkurrere. Kontinuerlig deteksjon gjør neste kartlegging raskere og billigere, fordi datajobben revisoren ville fakturert for, allerede er gjort. Den svarer også på spørsmålet revisjonsrapporter ikke kan: holdt fiksen? I stedet for å stole på estimatet i rapporten overvåker du forbruket før og etter reparasjonen med vær og belegg modellert ut. Explore prognostiserer dessuten hver måling fra én time til syv dager fremover med konfidensgrenser, så du ser neste ukes forbruk drive av kurs før det skjer, i stedet for etterpå.

Tradisjonelle energikartleggingsverktøy og kontinuerlig deteksjon møtes på midten her: kartleggingen setter strategien, deteksjon kjører den daglige energieffektivitetsoptimaliseringen mellom kartlegginger og beviser hvilke inngrep som faktisk fungerte.

Ofte stilte spørsmål

Hva er deteksjon av energisløsing? Kontinuerlig analyse av en bygnings BMS-, måler- og sensordata for å finne energi som forbrukes uten behov: motstridende styringssløyfer, skjemafeil, fastsittende spjeld, driftede sensorer. I motsetning til en kartlegging kjører den hele tiden, og gode implementeringer knytter en kostnad og bevis til hvert funn.

Trenger vi ny maskinvare eller en BMS-oppgradering? Nei. Deteksjon leser dataene systemene dine allerede produserer, over standardprotokoller som BACnet, Modbus og OPC UA. Explore kobler også til lokale BMS-installasjoner uten skylisens gjennom en agent på BMS-PC-en. Se våre integrasjonssider for de store leverandørsystemene.

Hvordan er dette annerledes enn en energikartlegging? En kartlegging er et øyeblikksbilde av en menneskelig ekspert, vanligvis gjentatt hvert par år. Deteksjon er kontinuerlig og automatisk. Kartleggingen finner hva som var feil den måneden; deteksjon fanger hva som går feil etterpå og verifiserer at fiksene holdt. De fleste bygninger nyter godt av begge.

Hvor mye energisløsing har en typisk bygning? Det amerikanske EPAs Energy Star-program har sitert tall på opptil 30 prosent av forbruket i næringsbygg. Enhver spesifikk bygning varierer mye, som er hvorfor vi ikke leder med en lovet prosentandel. En god deteksjonsplattform priser hvert funn individuelt fra dine egne data, så besparelsespåstanden er spesifikk for din bygning i stedet for et bransjegjennomsnitt.

Kan dette fungere over en hel portefølje? Ja, og porteføljer er der prioritering betyr mest, fordi funn fra hver bygning konkurrerer om samme teams oppmerksomhet. Én kø over hele eiendomsmassen, rangert etter effekt, er tilnærmingen vi har bygget. Mer på vår side om BMS-analyse for store porteføljer.

Start med én bygning

Hvis du evaluerer plattformer i denne kategorien, dekker vår guide for å velge sensorintelligens spørsmålene som skiller reell deteksjon fra ompakkede dashbord.

Den raskere veien er empirisk. Koble til én bygning, la modellene kjøre i et par uker, og se hva som kommer frem. Bygninger har nesten alltid noe å si. Snakk gjennom det med oss.