建筑分析如何帮助耶鲁大学节约能源和资金

过去，耶鲁大学设施的工作人员在收到巨额能源账单后会发现机械设备出现故障。到那时（通常是在问题发生几周后），能源和金钱已经被浪费了，审查建筑物中每个单元以找到根本原因的过程是一项艰巨的任务。

现在，一项使用故障检测算法和预测逻辑的新技术正在帮助耶鲁大学实时查明这些机械故障，从而节省能源和金钱，并使该大学更接近其到 2035 年成为净零排放校园的目标。

该分析软件称为自动故障检测和诊断 （AFDD），它处理来自建筑机械系统和电能表的数据，以发现问题并确定根本原因，同时评估建筑系统的能源、舒适度和维护性能。

自 1980 年代中期以来，耶鲁大学一直使用楼宇自动化系统对服务于校园的数千台空气处理机组和其他设备进行编程。这些楼宇自动化系统擅长控制机器的开启和关闭，响应温度和湿度的设定点，并在设备发生故障时提醒员工。但是，建筑物居住者可能永远不会注意到一些常见的故障，并且不会触发警报。

一个常见的例子是空气处理装置，由于阀门故障，它同时加热和冷却新鲜的进气。它不会影响建筑物的舒适度，也不会触发警报，因为相互竞争的供暖和制冷有效地相互抵消，并且建筑物温度保持不变。如果工作人员碰巧去寻找问题，他们可能会发现问题，但是在人员有限的情况下全天候监控数百个单位根本不可能。

输入 AFDD。耶鲁大学于2019年采用的分析软件可以分析整个校园机械系统中的数千个数据点，并在问题发生时报告问题。使用算法和预测逻辑，该软件可以从耶鲁大学的建筑系统和电表中获取信息，并对系统是否运行良好进行判断。至关重要的是，它还预测 了不 修复故障的成本（以能源和美元为单位），帮助耶鲁大学的能源分析师优先考虑最紧急的维修。

“该大学在高性能建筑的节能机械系统方面投入了大量资金，”设施办公室的高级机械工程师 Ed Lipsett 说。“使用这个软件可以让我们保持这些系统处于良好的工作状态。这非常重要。

开启耶鲁气候目标的关键

节能是耶鲁大学到 2035 年实现净零排放校园和到 2050 年实现实际零排放的关键支柱。为了实现这些雄心勃勃的目标，该大学预测，即使我们每年都在扩大校园，它也需要在未来二三十年内将能源使用量减少近一半。

分析软件通过允许员工识别和快速修复故障的能源系统并保持建筑设备和系统的性能来推进这一目标，这被称为“能源持久性”。

“我们长期计划中一个非常重要的方面是维持我们节省下来的钱，”耶鲁大学工程和能源管理总监朱莉·帕奎特（Julie Paquette）解释说。“系统会随着时间的推移而退化。因此，如果您已经对建筑物或系统进行了真正的投资，并且您期望获得一定程度的性能，则需要保持这种性能。这项技术帮助我们做到了这一点。

除了节能外，该软件还带来了显著的经济效益。

在 2022 财年，AFDD 部署在校园内的 650 多个空气处理机组上，从而节省了 580,000 美元的直接能源成本。在那段时间里节省的能源是 17,700 MMBTU，大约是 250 个康涅狄格州普通家庭每年使用的能源量。

在分析网站上，Paquette 的能源团队可以看到一个仪表板，其中列出了校园内报告问题的每件机械设备。当他们收到警报时，他们会跳到另一个界面（楼宇自动化系统平台）来调查报告的问题，并根据优先级分配修复工单。

“如果我们有几十个人来查看这些系统，我们就不需要分析软件了，”设施办公室的能源系统分析师史蒂文·昂格尔说。“但我们没有这种能力。分析能够 24/7 全天候查找问题。

新建筑的更好入驻方式

分析软件还有助于在称为“建筑调试”的过程中发现问题。新开业或翻新的建筑物有一年的保修期，在此期间，项目团队负责解决任何未发现的建筑性能问题。

在此期间，以前搜索问题的方法是“及时快照”方法，即在静态时间点对单个设备运行功能性能测试。Lipsett解释说，这种方法很容易遗漏拍摄这些快照时 没有 发生的任何问题。利普塞特说，通过分析，耶鲁大学现在可以对新的建筑机械系统进行全年的24/7诊断，在每个季节和入住率水平上对其进行测试，同时负责维护它们。

这种方法于 2021 年在耶鲁大学苏世民中心开放时首次试点。与传统的调试方法相比，分析帮助发现的问题数量是传统调试方法的两倍，其中许多问题可能被忽视。

Paquette说：“我们对使用AFDD软件等工具进行调试的未来以及它帮助耶鲁大学实现更广泛的气候行动的潜力感到非常兴奋。