Estados Unidos. Como parte de un subsidio del Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE), los investigadores de la Universidad de Drexel están trabajando en una herramienta de análisis de datos basado en la nube que podría ayudar a consolidar estos trabajos a la vez detectar los problemas no identificados que llevan al desperdicio de energía y a la mala calidad del aire interior.
Jin Wen, Ph.D., profesor asociado en la Facultad de Ingeniería, está desarrollando una herramienta que puede analizar los grandes datos generados por diversos componentes en la construcción de sistemas de control - es decir, termostatos , medidores de aire y sensores de flujo de agua y energía - operadores de de alerta en edificios cuando hay un problema, que a menudo es difícil de notar sin ayuda, y sugieren opciones para arreglarlo. El objetivo no es sólo garantizar la comodidad de los ocupantes del edificio, sino también reducir el uso ineficiente de la energía.
"Los operadores tratan una gran cantidad de datos en bruto de los sensores y los sistemas de control, que están recibiendo constantemente actualizaciones y alertas de detección de fallos, pero hay mucho para procesar y es difícil saber por dónde empezar y cuál es la solución adecuada para estos problemas", dijo Wen. "Es como si un médico sólo te da una lista de resultados de la prueba y espera a interpretar por sí mismo, en lugar de identificar la fuente del problema y asesorar sobre la forma de mejorar su salud. Queremos procesar los datos en bruto y dar a los operadores un diagnóstico y algunas posibles soluciones - en lugar de una montaña de lecturas y advertencias".
Llegar a la causa de un problema de edificios - por ejemplo, el edificio está utilizando una cantidad excesiva de enfriamiento, pero siempre parece estar demasiado caliente - a menudo se maneja a través de un proceso manual de comprobar y ajustar varias partes del sistema de climatización y esperar que se produzca una cambio de temperatura - señalando que el problema ha sido resuelto. Pero, mientras tanto, se estima que las fallas de edificios, tales como el mal funcionamiento de los componentes y sistemas de control, están desperdiciando el 20-30% de la factura anual de energía de un edificio.
El equipo de Wen quiere usar algoritmos que puedan comprobar de forma automática y analizar los volúmenes de datos del edificio, por lo que los operadores pueden estar al tanto de los problemas de inmediato - incluso antes de que sea notados por los ocupantes. El equipo guardará su programa para la prueba usando datos de control de edificios de Stratton Hall el campus de Drexel.
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