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西安建筑科技大学 赵安军:建筑物联网平台及其关键技术

  11月14日,2019年度第二十届中国国际建筑智能化峰会西安站以“AIoT赋能建筑、人与空间”为主题,在西安绿地假日酒店盛大举办!

  本站峰会由陕西省土木建筑学会智能建筑专业委员会、千家智客主办,中国建博会支持。从2000年开始举办,历经岁月洗礼,中国国际建筑智能化峰会已经成为建筑智能化发展潮流的风向标,吸引来自全国各地的业内专家、知名厂商等前来参会,分享最新技术动态,共同探讨智能化行业发展趋势。

  西安建筑科技大学赵安军教授为我们带来了主题为《建筑物联网平台及其关键技术》的精彩演讲。

  赵教授表示对于建筑的运行,针对不同用户的不同需求,要有智能化的解决方案,比如最基本的解决室内用户的安全需求、舒适性需求和便利性需求。当前的智能建筑中还存在很多问题,缺乏与用户有关的沟通平台支持,缺乏单独面向不同角色的系统平台支持,缺乏有效的数据采集和边缘计算处理的能力等。要解决这些问题需提升数据的获取能力,加强数据处理和分析能力,提升业务能力。

  赵安军教授分享了建筑物联网平台架构和关键技术,将整个大的平台分成用户层、应用层、大数据、物联网、感知层五个层次。整套物联网的体系分成设备端、数据接入与管理、数据处理与计算、数据消费这几个部分。

  赵安军教授表示IOT系统集成会产生大量数据,传统分析方法无法满足,需要更智慧的解决方案。通过建筑物联网+大数据,进行能耗分析,将它转移到节能技术方案,找到存在的问题,再进行故障检查诊断,给出故障问题排查检修方案,给设备预防性维护等。

  赵安军:各位专家、各位同仁:大家好!我今天给大家分享的内容是建筑物联网及其相关的技术。我们现在经常提到物联网,各行各业,包括各大平台都在实施自己的物联网,包括它的产品和服务,像百度、阿里都有它自己的物联网平台。这些平台实际上都是普适的物联网平台,它所想提供的服务是面向所有的行业提供物联服务,但是面向建筑,到目前为止还没有一个非常成熟的,或者非常能够适应于不同类型建筑和不同需求的物联网平台出现。我们今天从下面几个方面讲。

  对于建筑的运行,建筑里面的人,包括它的运维人员,管理人员,不同的人它有不同的需求。建筑里头的各种设备,包括它的调控运行是和人息息相关的。

  不管是办公室里面的人员,还是大型工建机场车站里面的人员,他们的感知,他们对于整个建筑智能化的参与非常重要,但是在前期过程当中,我们很少把室内用户的数据纳入到我的智慧化运营当中。室内用户的需求,一是安全需求,这是最基础最基本的,还有有舒适性需求和便利性需求。

  运维人员作为建筑整个运行保障的主体,他们要实现建筑高效、节能、舒适、可靠的运行,他们有自己的关注点,比如,建筑设备工作是否正常、运行能效、操控调节、故障预报和诊断、维修保养等。

  管理人员更多关注建筑的运行费用,室内人员对于室内环境满意度、建筑能耗状况,并满足政府相应文件要求,实行高效管理。

  面对这些需求我们应该给出个性化的响应。我们前期联合一些单位,包括我们课题组也做了一些调研,要想满足上述所说的用户的需求、运维人员需求和管理人员需求,还存在很多的问题。

  在面对这些问题的时候我们要考虑怎么样解决。随着信息技术的发展,AI、AIoT、云计算、大数据等,这些技术都是相关性非常强的技术,我们今天主要以物联网技术为引领,看一下整个解决思路想法。

  ▶采用物联网技术,获取建筑机电设备,建筑空间单元,建筑运行管理等数据参数,为数据分析处理打下坚实基础。

  ▶建筑运行管理时间表信息(机电设备的开关时间、空调节假日空调使用时间表)

  ▶机电设备运行和空间单元环境动态数据分析(设备运行情况和室内的舒适性和相关要求)

  ▶能耗数据分析,(能耗数据与室内环境对比,能耗数据基准建立,能耗数据与机电设备运行状态)

  ▶控制与优化数据分析(空调系统的控制与优化,室内环境的控制与优化,照明控制与优化)

  我们把整个大的平台分成了五个层次,另外还有两个基础的支撑平台,最底层的叫做“感知层”,对运行数据、环境参数、能耗数据、空间单元、人流数据要能够感知,或者叫数据采集获取。在这个基础上我们通过物联网技术进行物联网接入,物的模型的建立,数字孪生体的生成,数据分析与预处理和时序数据库。再往上叫做数据分析层,可以把它理解成大数据,它可以支持大数据,下面这部分是它的技术,包括分布式文件系统,Storm,Yarn,Hive,SQL等,往上是数据挖掘,边缘计算和数据有关分析方法和算法。再上是应用层,一是负荷预测,负荷预测是我们智能化工作的一个前提,是控制和优化最关键的一个参数,对于不同的机电设备,包括末端的联动,一整套的体系化的控制,它的能效分析故障诊断和报警管理。再往上是整合业务系统,除了感知层其他都是运行在云平台之上。

  构建物联网的简要例子,消防、安防、暖通、能源、照明等各个子系统,在建筑上都有实体的存在,通过物联网技术,包括对于不同协议的整合,通过现有的一些物联网技术,我们在云端生成这些设备它的影子,云端也运行了这些设备。而且这些设备之间是同步的,就是它的工作参数,它的调控,在云端比如说现在让暖通设备控制压差,底下一调整上面能感知到,上面下面形成同步,产生了物影子,有了物影子是我们物联网实现的基础,它就可以对外提供服务了。

  这实际上是一整套物联网的体系,它分成几个部分,一部分是设备端,一部分是数据接入与管理,另外还有数据处理与计算,以及对于数据的消费。

  帮助开发者能更高效地将各类建筑设备和环境参数与云端互联,并利用物联网平台完善的接入、存储、计算和分析能力打造物联网应用。实现了监测数据的序列化和反序列化、设备管理、协议解析等功能组件,涵盖了实现设备上云时在断线缓存、在线检测、设备管理、数据安全传输等场景。

  物接入通过主流的物联网协议(MQTT,HTTP,WebSocket),在建筑智能设备与云端之间建立安全的双向连接,实现从设备到云端以及从云端到设备安全稳定的进行大规模消息传输;对设备认证与权限管理,并通过SSL保证数据安全传输;与大数据服务无缝对接,以数据分析驱动业务进步。物管理是建筑物联网的统一控制台入口,用户可通过物管理对接其它物联网服务,便于与其它服务集成和对接,提供同步设备状态至云端、设备上线后自动同步云端配置、云端主动刷新设备配置、通过设备组管理设备层级。

  物影子——物理世界的物在云端的『影子』或『数字双胞胎』,这个物的属性可以从物模型中继承过来。运行时,物将监控值上报给物影子,物影子会给这个物做一个状态暂存,其他应用程序可以直接使用;与此同时,也可以通过操作物影子来控制物。

  建筑设备物模型多联机设备运行参数,需要建筑领域知识,建立建筑设备物模型数据标准。

  实际上数据处理与计算有两部分,一部分是规则引擎,规则引擎就是通过灵活的设定规则,将设备传上云端的数据,送往不同的数据目的地(如时序数据库TSDB、Kafka、对象存储BOS等)以达到不同的业务目标。

  还有流式的计算,流式计算灵活强大的数据事件处理引擎,可以用来设置针对流式处理数据的实时分析计算。

  主要有时序数据库、物可视、天算智能大数据、天智人工智能、合作伙伴应用企业应用这几大部分。时序数据库(TSDB)是用于管理时间序列数据的专业化数据库。区别于传统的关系型数据库,TSDB针对时间序列数据的存储、查询和展现进行了专门的优化,从而获得极高的数据压缩能力、极优的查询性能,特别适用于物联网应用场景。物可视(IoTVisualization)带来所见即所得的可视化应用开发体验。

  早期对于采集的数据,IoT系统集成和不同系统之间,采数据的时候包括频次,完整性都没有那么大,采用了物联网之后,数据的能力会产生大量的数据,也就是说传统的数据处理能力不行了,我们要使用大数据处理的方式,需要更加智慧的解决方案。

  分析大量不同来源和格式的数据,用户根据需求自由定义分析算法和规则,将自动寻找、诊断规则定义下的“事件”无需任何人工干预,将运行数据转变为可解决的问题,真正达到“智能分析”的目的。

  这是云计算+物联网网关的架构,或者可以叫做边缘计算的架构,上面我们看到云计算它是进行决策使用,物联网网关更多和底下的设备打交道的这么一个架构,赋能运行与维护。

  这是整个数据分析的流程,包括从数据采集,IoT设备管理,开发,数据分析,预处理,挖掘,结果呈现,根据挖掘内容进行系统优化的一个分析过程。

  能源管理,能效分析和其他领域的结合,一个是分项计量,能耗与能耗密度标准,能耗昼夜比,建立能耗基线,能耗异常检测与分析,机电设备用能分析等都可以纳入系统中来。

  物联网强大稳定的安全云平台,整合多种通信协议,智慧运维全过程的管理应用,以及大数据分析体系,专业知识与人工智能技术的深度融合,丰富的专家规则库,合理配置的机器学习算法,有针对性的数理统计模型,最终达到优化运行与维护,涉及到针对角色的定制化服务,智能故障诊断检测,能耗预测和能源管理。

  建筑物联网的价值,通过实施建筑物联网平台或者物联网技术达到树立行业标杆,提升品牌价值,节能降耗,提高运维效率,保证设备设施正常运行,以及让室内人员有一个舒适的环境。

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