智能城市

想象一下，尝试计划一场晚宴，但不知道有多少客人会到场。无法做好准备。这是设施经理面临的日常挑战，他们实施按需通风控制 (DCV)，却无法访问实时占用人数 (RTO) 数据。

按需通风控制根据楼宇的当前空气质量和温度需求，优化 HVAC 的使用，以提高能效。但旧的 DCV 方法通常依赖二氧化碳传感器，这缺乏实现最佳效率所需的数据粒度。

“基于二氧化碳的系统可以确定空间何时处于‘占用模式’，这意味着有人在房间里，但他们无法访问实时占用人数数据。” Feedback Solutions 的联合创始人兼首席执行官 David Whalley 解释道。这是一家提供基于占用人数的 DCV 解决方案的能效专业公司。“因此，即使只有少数人出席，他们被迫使用默认通风水平，即接近系统容量的 100%。例如，我们与客户合作，客户为 4,000 名员工建造了办公区，有时占用人数低于 300 人。”

这种过度通风的成本很高。但是，这也阻碍了大学、政府设施、商业办公楼和其他大型场所的温室气体减排工作，因为在这些场所，可持续发展是重中之重，而且在很多情况下，这也是一项合规要求。

但现在，灵活的边缘计算平台支持基于占用人数的按需通风控制解决方案。基于占用人数的 DCV 比使用二氧化碳传感器的旧系统更有效，已经取得了令人瞩目的实际效果。能效的提高是由于通风风扇所需电量降低，以及因加热或冷却所需的外部空气数量减少而节省了热量。

实现绿色建筑优势

相关案例是 Feedback Solutions 与纽约州能源研究与开发管理局 (NYSERDA) 在纽约大学 (NYU) 的部署。

在全球范围内，楼宇运营占 28% 的温室气体排放，但在纽约，极端温度和旧设施很常见，这个数字甚至更高。可以理解，纽约州和纽约大学的领导人都关心校园的能源效率。

Feedback Solutions 工程师与 NYU 学院合作，在牙科学院位于曼哈顿的华盛顿广场校园安装了一套基于占用人数的 DCV 系统。人员计数传感器实时监测大讲堂和其他大型教室的确切占用人数，并使用在英特尔设备上运行的 Feedback Solutions 软件，在边缘处理数据。然后，通过楼宇自动化控制网络 (BACnet) 协议，将产生的信息发送到大学的楼宇管理系统 (BMS)，以便根据实际当前需求，自动调整通风水平。

与之前的解决方案相比，该方案大大提高了暖通空调策略的效率，因为之前的解决方案要求当系统处于占用模式下，通风设备以 80% 以上的功率运行。基于占用人数的新 DCV 解决方案能够在使用率较低的房间或使用人数不稳定的房间中，将空气质量和温度设定点保持在平均 30-40% 的容量范围内，从而使温室气体排放量总体减少 18%。Feedback 系统根据暖通空调区的人口数量，在后台自动调节通风率，而无需人工干预。

纽约大学对结果非常满意，并将该技术推广到校园内的其他 15 栋建筑。新解决方案带来的经济激励措施更是促使大学做出这一决定。除了直接节省 OPEX 费用外，NYU 还抵消与纽约 97 号地方法案（这是一项市政可持续建筑的命令）有关的罚款。此外，该大学还利用当地电力公司实施的激励计划，缩短了投资回收期。

Whalley 说：“在纽约和其他许多注重可持续发展的地区，地方公用事业公司提供了一些极为慷慨的绿色建筑激励措施。这些激励措施可以将已经很快的三年回报减少一半。”

面向未来、可持续的建筑

能够将老化的基础设施转化为更环保的建筑，这一点吸引了全球各地的大型组织和政府。对于需要设法减少现有建筑负荷以实现新建筑电气化的公用事业公司来说，这也是非常有吸引力的。

但是，在改造时，一个主要的绊脚石是每个设施都有自己的现有 BMS 解决方案，以及独特的需求和问题。为了应对这一挑战，解决方案提供商转而采用可以适应不同类型建筑的灵活设计。

例如，Feedback Solutions 提供了一个与传感器和 BMS 无关的软件平台。如果最终用户对传感器有独特的要求，或在其 IT 环境中运行多种 BMS 解决方案，仍然可以直接帮助建筑运营商和能源团队实施适合其需求的 DCV 系统（图 1）。

该公司与英特尔的技术合作伙伴关系在开发这种多功能 DCV 平台方面发挥了不可或缺的作用。

Whalley 说：“我们使用的英特尔边缘设备功能强大、高度灵活。这使得我们能够为最终用户提供多种不同的配置，从将所有使用数据发送到云端的架构，到完全内部部署的解决方案，不一而足。”

创建整体数据分析策略

基于占用人数的 DCV 系统本身至关重要。但是，从楼宇中获取实时用户数据具有深远的影响，使得这些解决方案成为更大事件的一部分。

当组织知道其空间的使用情况时，可以释放巨大的价值。办公室和大学可以使疫情后的房地产足迹更有效率。设施管理团队可以更有效地安排时间，减少使用率低的楼宇的运行时间，更合理地分配清洁和维护人员。从长远来看，可以根据实际使用模式，就楼宇的重新利用或整合，做出数据驱动型决策。

这不仅仅是在不同领域增加价值。当建筑物使用数据看作是一种共同的结构时，就能以一种综合的方法来解决未来几十年中一些最棘手的问题。

Whalley 表示：“打破数据孤岛，就可以实施更复杂的优化策略。我们认为自己是未来的一部分，全世界利用整体解决方案，应对能效、空间利用和可持续发展的挑战。”

本文由 insight.tech 的编务总监 Christina Cardoza 编辑。