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　　随着建筑物老化和能源需求增加，许多旧系统无法跟上应用发展的需求。这就是现代建筑智能管理的用武之地帮助业主将建筑物保持在舒适的温度，而无需花费太多。当今的基于云和人工智能的

　　能源效率指令的目标是到2030年将能源效率提高32.5%，其中建筑翻新发挥核心作用。

　　能源使用量减少 30%。这些目标强调了商业和住宅建筑迫切需要更高效的能源管理。

　　建筑管理系统 (BMS)，该技术几十年来一直在管理供暖、通风、空调 (HVAC)、照明和安全等核心建筑功能。

　　基于云的解决方案、物联网（IoT）设备和人工智能驱动分析的兴起已经彻底改变了 BMS 格局。

　　智能BMS平台比以往任何时候都更强大，将多个建筑系统集成到一个可通过云从任何地方访问的统一界面中。这些系统可以动态适应建筑物内部和周围不断变化的环境，做出实时决策，从而提高效率和性能。

　　全球 BMS 市场预计将从2022 年的 108 亿美元增长到 2028 年的 236 亿美元，预测期内复合年增长率为14%。

　　(BMS)是一种集中控制系统，用于监控和管理HVAC、照明和安全等建筑功能。传统上，BMS 按固定时间表运行，根据预定义参数调节系统，例如在特定时间打开和关闭 HVAC 系统。

　　静态结构，实时调整的灵活性有限。例如，旧的暖通空调系统在工作时间内无论是否有人使用都会满负荷运行，从而导致无人使用的空间浪费能源。此外，传统的 BMS 系统缺乏动态适应不断变化的建筑条件或与其他系统集成的能力，因为它们依赖于本地控制。如果不集成基于云的解决方案和高级分析，这些系统就无法优化能源使用、降低运营成本或充分利用建筑资源。

　　集中控制，为设施管理者提供单一界面，以便从任何地方监控和调整多个建筑系统。云集成还确保了可扩展性，因为可以轻松添加建筑物或其他设备，而无需处理整个基础设施。最重要的是，云端连接的BMS可以实现实时数据访问，可以根据实时情况立即进行调整，提高能源效率，降低运营成本。

　　BACnet、Modbus或KNX等协议与楼宇设备连接的物联网网关(如Tridium Niagara或Seeed R1000)。来自 HVAC、照明和安全系统的数据使用MQTT或HTTPS等协议通过网关传输到云平台(例如Sensgreen 智能建筑平台、Siemens Building X或Honeywell Forge)。这些云平台利用人工智能和机器学习，实现实时数据分析、控制和预测性维护。边缘计算可用于本地处理，以减少延迟并确保关键功能独立于云连接运行。

　　LoRaWAN 传感器的数据来优化空气处理装置 (AHU)、变风量 (VAV) 系统、风机盘管装置 (FCU)和恒温器。这些传感器实时监控占用情况、二氧化碳水平和空气质量。人工智能动态调整气流、冷却和通风，增加占用房间的输出，并在空间空闲时减少输出。该系统可根据 BMS 和 LoRaWAN 传感器的实时数据微调 VAV 阻尼器、控制 FCU 风扇速度并调整恒温器设定点，确保 HVAC 系统响应历史模式和当前房间条件，从而实现最佳效率。

　　随着时间的推移，供暖、通风和空调的设置可能会从最佳水平发生变化。发生这种情况的原因可能是人们调整了设置或系统无法正常工作。人工智能会查看 BMS 的旧数据来寻找模式。然后它会更改设置以使用更少的能量。例如，在大型办公楼中，人工智能会发现温度控制消耗过多能源的区域。然后人工智能会根据这些区域过去的表现来更改它们的设置。这减少了额外加热或冷却的需要，而无需更多传感器。

　　随着全球对气候变化的关注和可持续发展的需求不断增强，建筑行业的能源效率变得越来越重要。传统的建筑管理系统(BMS)已经无法满足现代建筑对于高效能源管理的需求，因此，基于云和人工智能的智能BMS成为了行业发展的关键。这些系统通过集成多个建筑功能，实现了远程监控和实时调整，从而显著提高了能源使用效率和降低了运营成本。

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