De softwarearchitectuur voor data-analyse en machine learning-mogelijkheden die worden gebruikt om patronen te identificeren en de werking van gebouwen te optimaliseren, omvat doorgaans een combinatie van verschillende technologieën en technieken. Hier zijn enkele belangrijke details over deze architectuur:
1. Gegevensverzameling: De architectuur omvat mechanismen om een breed scala aan gegevens uit verschillende bronnen binnen het gebouw te verzamelen. Dit kunnen sensorgegevens zijn, zoals temperatuur, vochtigheid, bezetting, energieverbruik, enz., maar ook gegevens van bestaande gebouwsystemen zoals HVAC, verlichting, beveiliging, enz. De gegevens kunnen in realtime of periodiek worden verzameld, afhankelijk op de specifieke eisen.
2. Gegevensopslag en -beheer: De verzamelde gegevens worden in een gestructureerd formaat opgeslagen in datarepository’s, bij voorkeur een datawarehouse of een datameer. Deze opslagplaatsen bieden een gecentraliseerde locatie voor het efficiënt opslaan, ophalen en beheren van grote hoeveelheden gegevens voor analyse. De gegevens worden doorgaans opgeslagen op een manier die eenvoudige integratie, schaalbaarheid en beveiliging mogelijk maakt.
3. Voorverwerking van gegevens: Voordat de analyse wordt uitgevoerd, doorlopen de verzamelde gegevens vaak voorverwerkingsstappen. Dit omvat het opschonen van de gegevens door het verwijderen van uitschieters, het omgaan met ontbrekende waarden en het normaliseren of transformeren van de gegevens. Bovendien kunnen gegevens uit verschillende bronnen worden samengevoegd of samengevoegd om een uniforme dataset voor analyse te creëren.
4. Technieken voor data-analyse: Op de voorbewerkte data worden verschillende analysetechnieken en algoritmen toegepast. De specifieke technieken die worden gebruikt, zijn afhankelijk van de doelstellingen en vereisten van de optimalisatietaken. Deze technieken kunnen statistische analyse, machine learning-algoritmen (zoals classificatie, regressie, clustering), tijdreeksanalyse, detectie van afwijkingen en meer omvatten.
5. Patroonidentificatie: Door de toepassing van machine learning-algoritmen en statistische analyses worden patronen en correlaties binnen de gegevens geïdentificeerd. De software kan bijvoorbeeld patronen in het energieverbruik identificeren die overeenkomen met de bezettingsgraad of afwijkingen in het gedrag van het HVAC-systeem detecteren. Dit helpt bij het begrijpen van de relaties tussen verschillende factoren en variabelen die van invloed zijn op de bouwactiviteiten.
6. Optimalisatie en voorspelling: De architectuur kan machine learning-modellen gebruiken om de bouwactiviteiten te optimaliseren door toekomstig gedrag te voorspellen en acties voor te stellen. Voorspellende modellen kunnen bijvoorbeeld energieverbruikspatronen voorspellen op basis van historische gegevens en externe factoren, waardoor proactief energiebeheer mogelijk wordt. Optimalisatiealgoritmen kunnen aanpassingen aanbevelen voor HVAC-instelpunten, verlichtingsschema's of toewijzing van middelen om de energie-efficiëntie, het comfort of andere gespecificeerde doelstellingen te maximaliseren.
7. Visualisatie en rapportage: De architectuur omvat tools voor het visualiseren van de geanalyseerde gegevens en het presenteren van de resultaten aan belanghebbenden. Dit kan interactieve dashboards, grafieken, rapporten en waarschuwingen omvatten. Visualisatie helpt gebouwbeheerders of exploitanten bij het monitoren en begrijpen van de prestaties van het gebouw, het identificeren van verbeterpunten en het nemen van weloverwogen beslissingen.
Door deze mogelijkheden in de softwarearchitectuur op te nemen, kunnen beheerders van gebouwen waardevolle inzichten verkrijgen over de prestaties van hun gebouw, niet-waargenomen patronen en potentiële optimalisaties, wat leidt tot verbeterde operationele efficiëntie, kostenbesparingen en een verbeterd comfort voor de gebruikers .
Publicatie datum: