建筑能耗预测解决方案

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机器学习1970年01月-1970年01月¥98750.00
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案例背景

按照峰平谷平均电价0.85元计算,三星总部2019年9月-2020年8月(12个月)年用电量约1243434千瓦时。该周期能耗水平明显超过《深圳市公共建筑能耗标准》约束值,同时也超过了深圳地区同类型建筑(商业办公)的平均能耗水平,超幅分别为21%和3%,说明建筑在能源使用方面存在一定节能空间。 三星总部项目已采用万科LOT平台进行信息化管理,对主要的用能设备运行能耗和运行状态进行监测,同时也对用能区域的环境质量进行监测,并以小时刻度进行数据分析,体现出项目能源管理的精细化,但部分用能设备因欠缺自适应或调节,会造成一定程度的能源浪费现象。

案例介绍

通过数据搜集: 楼宇用电数据,其中包括历史能耗信息(月/周/天/时),用电量结构(分区域及应用场景);楼宇特征数据,项目基本信息,如面积、业态、客流、运营时间,空调机组等;外部数据,建筑所在地的天气、人口、地域特征、法定节假日等。 AI算法模型: 对上述模型的清洗;构建特征工程;再对构建的特征建立不同的模型,然后挑选出合适的模型进行模型融合,然后得到最终的模型。 可用于: 能耗管理,统计能源,实现能耗横纵向对比和预测分析,年度审批时对能耗做整体预测,月度能耗偏差即时提醒,提供修正证据; 精细化运营管理,发现能源浪费漏洞、挖掘能耗提升空间,淘汰落后能耗设备,排查并提醒设备异常工况,减少“跑、冒、滴、漏”的不必要能耗; 削峰填谷,建筑峰、谷负荷分析,提高低谷负荷,降低高峰负荷,降低基本电费计费的变压器容量;

成果展示

余量充足,可根据需要报停变压器;单价相对较。 但只能通过报停变压器来节省费用,适用于用电不稳定且负荷较大的情况 可根据需要申报用量,选择范围大,不用对当前线路进行改造,适用于用电负荷下降的情况 通过精准预测建筑的峰谷负荷,结合储能系统来提升低谷负荷,降低高峰负荷,达到削峰填谷作用 三星总部现阶段采用变压器容量作为基本电费计收方式,每月基本电费为22元/kVA*1000kVA=22000元,根据IoT平台采样数据显示,最大需量约250kW,即若采用最大需量计收每月基本电费约为:54/kW*250kW=13500元,每月可节约基本电费约8500元,节约比例为38.64%。 根据2019年9月-2020年8月电费账单显示,三星总部12个月电费合计1056919元,通过“容转需”12个月可节约8500元/月*12月=102000元,节约比例为9.65%。 以峰平谷平均电价0.85元计算,三星总部2019年9月-2020年8月(12个月)年用电量约1243434千瓦时。若设置储能系统进行峰谷调节,可获得0.8元/千瓦时峰谷电价差。年储存电量按照年用电量的10%计算,每年可节约电费1243434×10%×0.8=99475元,节约比例为8%。