大数据应用案例:解决两千亿的能源浪费问题_大数据案例分享

最好的结果是，卓越简易的技术能够解决艰巨问题。

例如，通用服务管理GSA已经找到了一种将180栋建筑物年能源消耗成本节约1千3百万美元的方法，这要感谢马萨诸塞州内等州开发和检测出的一种专有算法。诸多发现的问题中就有：故障排气风扇。

科尔百货商场已在全州范围内的1200家店铺内安装了能源效率软件。环境系统一直使用SkyFoundry提供服务，管理主任保罗奥斯瓦尔德称， “我们可以在任何时点及时看电表就准确地知道商店在任何时点的能源消耗”。ESI的数据表明，其自动化系统每年就可以为其客户平均节约8%-18%的能源成本。

这些努力是企业和政府的首选。

这是因为建筑物（商业和住宅建筑）是美国最大的单一能源消耗物，据一名行业专家称，高达50%的消耗纯属浪费。这就意味着每年要烧两千亿美元的钱，并向稀薄的大气中排放大量的有毒有害气体。商业及住宅建筑物排放出的温室气体占到总量的34%。然而，（在纽约，这一比例高达75%）城市中的碳足迹来自建筑物排放。

大数据是解决之道

潜在的节约及政府的任务和计划提出，企业使用高科技来诊断和修复建筑物内的成本低效问题。

例如，通用服务管理转向基于马萨诸塞州的解析软件公司FirstFuel来评估他们的建筑物。

FirstFuel进程由大数据驱动。谈到客户，FirstFuel只需要一段信息：电表数据及建筑物的地址（及适用时的天然气数据）就是这样。 FirstFuel使用建筑物所在地的极复杂的天气数据，地理信息系统（GIS）地图，在客户端上使用语义公共网络搜索收集信息。

FirstFuel的CEOss讲了商业内幕，“所以我们使用像谷歌地图和必应地图之类的东西来放大物理建筑物”。沙哈说GIS地图允许 FirstFuel团队看到包括楼层数量，建筑物服务性质及入住率等信息。FirstFuel有时也可以基于楼层上绘制的设备来识别建筑物的HVAC系统，并查看建筑物是否有光线充足的停车场—任何导致能源浪费的东西。之后的数据收集过程并未勘测或放置设备就创建了建筑物信息文件。

沙哈说“我们做了一整套低成本，大规模的关于建筑物能源性能的分析，所以在你通常穿梭建筑物之中后生成报告所花的时间内，我们可以生成数千栋建筑物的报告。”

   过去十年间效率飞速提高

    过去十年间全国各地能源效率的飞速提升可能是由于广泛采用了网络和高度复杂的电表。站点每一个月使用电表进行一次检测，一年产生12个基本数据，并被读取记录在案。现在，每隔15分钟就能注册一系列数据，可以远程访问任何地方，一年生成三万六千个数据点。

FirstFuel分析中的一个GAS建筑物是华盛顿的一座410万平方英尺的罗纳德。里根建筑物。FirstFuel通过马萨诸塞州的远程点使用算法生成的数据，观察一天中的非常时期，即上午10点到下午3点半之间的能源火花，用来波动能源使用。

FirstFuel的建筑工程师团队之后检查了这些数据以及有关动力波动的精确细节，精确地瞄准了车库里没有必要全速运转的那两个大排气风扇。将风扇的设置调整到出厂设置水平可以为罗纳德建筑物每年节省八十万美元。GSA的全部节约中，绝大部分是由于消除了人为审核和检测成本，这些成本共一千三百万美元，大约90%是180个检测点的评估费用。

通常，节约在于关灯上

    建筑物的绝大部份的能源浪费源于运行低效，如随手关灯和调整交流电。

在科尔，每一处检测点都由一个建筑物自动化系统来检测，该系统与温度控制和照明设备单元相连接。反馈到建筑自动化系统的数据显示风扇是否在运行，在运行的是升温还是降温阶段，灯处于开还是关的状态，等等。

FirstFuel的CEO沙哈说，“很多建筑物的能源问题很容易解决，不会有人提倡我们应生活在黑暗之中。我们都提倡绝对没有理由在享受舒适中造成过多浪费。

转载请注明：数据分析 » 大数据应用案例:解决两千亿的能源浪费问题_大数据案例分享