大數據技術近兩年的發(fā)展迅速,多項技術的發(fā)展呈現相互融合的趨勢,借助大數據和云計算,原本難以利用的海量數據,如今在各行各業(yè)都發(fā)揮著更大的價值。例如大數據可以用來預測犯罪的發(fā)生,也可以利用搜索關鍵詞等預測禽流感的散步,甚至還能用來預測選舉結果等。
可以看出,原本很多歷史數據由于結構復雜,數量眾多,難以有效利用,而借助大數據和云計算的能力,不僅可以將這些數據進行梳理,還能夠從中找出規(guī)律和趨勢,大數據的重要性不在于大,而在于游泳。在建筑能源管理領域,能耗數據也具有“大數據”的特點,不僅是來自各個公共建筑的能耗數據匯總起來顯得大,各個公共建筑內部由于機電設備眾多,來自水、電、燃氣等各個照明系統(tǒng)、空調系統(tǒng)的能耗數據也呈現出龐雜的特點。
在沒有能源管理系統(tǒng)之前,對于能源數據采集還主要依賴于人工抄表,不僅費時費力,需要安排專人每日抄表,手動匯總,造成了人力物力的浪費,能源管理顯得低效,還容易出現數據錯漏,物業(yè)和建筑管理者頂多大概掌握建筑的總體能耗情況,而對設備用能詳細情況了解不清,沒有掌握建筑分項用能情況也就談不上做什么能源管理。
能源管理系統(tǒng)正是利用大數據和云計算等手段,提高了對能耗數據的利用率,分類匯總能耗數據,掌握能源使用情況,便于制定節(jié)能政策,從根源出發(fā)降低能源消耗。
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