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    大规模的建筑运行数据的采集与保存

    数据是建筑智能化的基础。但是目前,即使是非常高标准、不差钱的建筑项目也缺乏有效的建筑运行数据的采集与(长期)保存。即便是建筑中安装了建筑自动化系统,因为缺乏数据保存的能力,一般来说大部分传感器采集的数据也只会保存很短的时间。虽然LEED等绿建标准要求或鼓励建筑长期保存运行数据并将这些数据上报,但仅限于建筑总能耗之类的宏观数据,并且数据记录的频率一般也是长至一天或者一月。
    由于缺乏详细的高频率的建筑运行历史数据,其他答案中提到的各种人工智能的方法也都成了水中月镜中花。要知道,人工智能其实一点也不智能,说的简单点大部分的人工智能方法都是“找规律”--通过大量的数据找出数据中相关参数的统计学关系。如果没有大量的“true data”,那么规律自然就找不出来。举个例子,我想开发一种智能控制算法,能够自动根据我的喜好实时调节室内空气的设定温度(Nest)。开发这种算法至少需要一种数据,那就是过去一段时间内的室内空气温度设定值。但是这种数据一般来说都不会被建筑系统长期记录。
    现在有很多研究都在寻找合适的、便宜的建筑数据采集和储存的方法。以我校为例,ECE和CEE开发的sensorAndrew(校园适度的传感器网络,Sensor Andrew),firefly (低成本的无线建筑传感器,FireFly Real-Time Sensor Networks),Architecture的PI system(建筑运行数据的数据库,http://www.osisoft.com/Presentations/PI-System-for-Monitoring-Building-Performance--Environmentally-Sustainable-Behavior--and-Energy-Conservation/)等。巧妇难为无米之炊,有了数据才能搞大新闻啊。