معماری نرم افزار برای تجزیه و تحلیل داده ها و قابلیت های یادگیری ماشینی که برای شناسایی الگوها و بهینه سازی عملیات ساختمان استفاده می شود، معمولاً شامل ترکیبی از فن آوری ها و تکنیک های مختلف است. در اینجا برخی از جزئیات کلیدی در مورد این معماری آمده است:
1. جمع آوری داده ها: معماری شامل مکانیسم هایی برای جمع آوری طیف وسیعی از داده ها از منابع مختلف در داخل ساختمان است. این می‌تواند شامل داده‌های حسگر مانند دما، رطوبت، اشغال، مصرف انرژی و غیره و همچنین داده‌های سیستم‌های ساختمانی موجود مانند HVAC، روشنایی، امنیت و غیره باشد. داده‌ها بسته به زمان واقعی یا دوره‌ای می‌توانند جمع‌آوری شوند. در مورد الزامات خاص
2. ذخیره سازی و مدیریت داده ها: داده‌های جمع‌آوری‌شده در یک قالب ساختاریافته در مخازن داده، ترجیحاً یک انبار داده یا یک دریاچه داده ذخیره می‌شوند. این مخازن یک مکان متمرکز برای ذخیره سازی کارآمد، بازیابی و مدیریت حجم زیادی از داده ها برای تجزیه و تحلیل فراهم می کنند. داده ها معمولاً به گونه ای ذخیره می شوند که یکپارچگی، مقیاس پذیری و امنیت آسان را ممکن می سازد.
3. پیش پردازش داده ها: قبل از انجام تجزیه و تحلیل، داده های جمع آوری شده اغلب مراحل پیش پردازش را طی می کنند. این شامل پاکسازی داده ها با حذف نقاط پرت، مدیریت مقادیر از دست رفته و عادی سازی یا تبدیل داده ها است. علاوه بر این، داده‌های منابع مختلف ممکن است ادغام یا ادغام شوند تا یک مجموعه داده واحد برای تجزیه و تحلیل ایجاد کنند.
4. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها: تکنیک ها و الگوریتم های تحلیلی مختلفی برای داده های از پیش پردازش شده اعمال می شود. تکنیک های خاص به کار گرفته شده به اهداف و الزامات وظایف بهینه سازی بستگی دارد. این تکنیک ها می تواند شامل تجزیه و تحلیل آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین (مانند طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی)، تجزیه و تحلیل سری زمانی، تشخیص ناهنجاری و غیره باشد.
5. شناسایی الگو: از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل آماری، الگوها و همبستگی‌های درون داده‌ها شناسایی می‌شوند. به عنوان مثال، نرم افزار ممکن است الگوهایی را در مصرف انرژی شناسایی کند که با سطوح اشغال مطابقت دارد یا ناهنجاری ها را در رفتار سیستم HVAC تشخیص دهد. این به درک روابط بین عوامل مختلف و متغیرهای موثر بر عملیات ساختمان کمک می کند.
6. بهینه‌سازی و پیش‌بینی: معماری می‌تواند از مدل‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی عملیات ساختمان با پیش‌بینی رفتارهای آینده و پیشنهاد اقدامات استفاده کند. به عنوان مثال، مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند الگوهای مصرف انرژی را بر اساس داده‌های تاریخی و عوامل خارجی پیش‌بینی کنند و مدیریت فعال انرژی را ممکن می‌سازند. الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند تنظیماتی را برای نقاط تنظیم تهویه مطبوع، برنامه‌های روشنایی، یا تخصیص منابع برای به حداکثر رساندن بهره‌وری انرژی، راحتی یا سایر اهداف مشخص توصیه کنند.
7. تجسم و گزارش دهی: معماری شامل ابزارهایی برای تجسم داده های تجزیه و تحلیل شده و ارائه نتایج به ذینفعان است. این می تواند داشبوردهای تعاملی، نمودارها، گزارش ها و هشدارها را در بر گیرد. تجسم به مدیران یا اپراتورهای ساختمان در نظارت و درک عملکرد ساختمان، شناسایی مناطق برای بهبود و تصمیم گیری آگاهانه کمک می کند.
با گنجاندن این قابلیت‌ها در معماری نرم‌افزار، اپراتورهای ساختمان می‌توانند بینش‌های ارزشمندی درباره عملکرد ساختمان، الگوهای مشاهده نشده و بهینه‌سازی‌های بالقوه به دست آورند که منجر به افزایش بهره‌وری عملیاتی، صرفه‌جویی در هزینه و بهبود آسایش ساکنین می‌شود. .
تاریخ انتشار: