多目标全局优化的智慧机电设备管控系统研究

陈 烈

（上海建坤信息技术有限责任公司，上海 200032）

大型公共建筑的精准管控是城市精细化管理的重要组成。楼宇自控系统（BA，Building Automation）是实施机电控制的系统，亦是大型公共建筑精准管控的关键，直接影响着机电设备运行的效率、成本、耗能和安全。通过自动控制系统优化机电设备运行，可节能 10%～15%，再结合物业精细化管控，节能最高可达 50% 以上[1]。相关数据显示，2016年全球 BA 系统市场总额约3600 亿元，我国市场约80亿元，其中，华东地区约占 40%，年增长率在 10% 以上。我国 BA 系统市场被国外品牌垄断，自主品牌占有率不超过 10%，BA 系统是智能建筑23个主要智能化系统中唯一未充分国产化的系统。另一方面，普遍存在“不好用，用不好”的问题，已建成的 BA 系统平均使用率 ＜ 60%，优化控制实现率 ＜ 7%[2]。因此，亟须在 BA 的基础上，研究智慧机电设备管控系统，为构建安全、高效、便利及可持续发展功能环境的智慧建筑提供强力支撑。

1 智慧机电设备管控系统

智慧机电设备管控系统是为精准管控服务、实现全局最优控制，融合了需求、模型、流程和软件，是 BA 系统的升级。智慧机电设备管控系统是建筑物联网的一个节点，以建筑使用者和管理者的需求为导向，融合检测技术、控制技术和边云协同技术，配置实时感知、理解、判断、决策、执行、学习等智慧能力，以追求全局智能协同、运行效率最优为目标，全面获取与共享建筑动态、静态数据，实现建筑机电系统优化运行和维护管控一体化，是建筑产业互联网的重要组成部分。

从发展趋势来看，智慧机电设备管控系统的发展将经过3个阶段。第一个阶段是对当前 BA 系统升级，按照新的需求，增加各类新型传感器和建筑信息化平台，实现对各建筑结构、环境、人员及机电设备的状态监测和优化控制。第二个阶段将实现时空的拓展，时间上将往设计、规划和建设进行前馈，实现全生命期覆盖，空间上将与物业系统、BIM 系统深度融合，构建人、空间、机电系统的全方位体系，实现建筑物的最优控制。第三阶段将是全人工智能阶段，实现无人值守的建筑物智慧运营。

2 物业管理对智慧机电设备管控系统的要求

物业管理承担着智能建筑运行和维护的职能。很多建筑虽建设了智能化系统，却并未实现智能化的效果，昂贵的投资常成为摆设。早在2000年，姜平[3]提出“可以认为智能化技术或者智能化系统最终是为物业管理而服务的工具和一种有效地实现物业管理目标的手段”。赵哲身教授对智能建筑运行状况进行了深刻的反思，提出“物业管理企业对智能化设施的管理本身远比智能化系统设施的建设重要”，并从机制、理念、人才和核心任务等角度给出了解决方案[4]。因此，物业管理的需求对智慧机电设备管控系统发展影响重大。

物业公司的部门一般可分为市场拓展部、物业咨询部、物业管理处、工程管理部和人力资源部等11个部门54个岗位，共162个 KPI 绩效指标[5]。其中有22个指标与机电设施管控相关，具体如表1所示[6]。由表1可以得出以下结论。① 与机电设施管控相关的 KPI（Key Performance Indicator，关键绩效指标考核）约占总体 KPI 指标的 15.6%，与业务部门有直接对应关系，与管理部门的绩效关联性不强。② 物业管理重点关注机电设备的完好率和故障率，对性能和效率要求不高。③ 机电管理的目标和质量无统一要求，缺乏标准。

思源智慧物业软件 3.0 如图1所示。以此为例可知，从物业管理软件的角度来看，机电设施管理并非最核心的内容。因此，智慧机电设备管控系统一方面要与物业管理的需求、目标和 KPI 紧密结合，使其自身成为物业管理必不可少的支撑，才会得到物业管理重视、重用。另一方面，要嵌入到物业管理的流程中，串联起人、机、物、法、环各要素，形成管理与控制的闭环，才能将智慧机电设备管控系统发挥出效能。

表1 机电设施管理与物业管理 KPI 的关系

图1 智慧物业软件 3.0 的功能架构

3 大型公共建筑机电设备精准管控多目标需求

结合智能建筑和物业管理的相关定义和标准，可将建筑运行目标设定为安全、健康、绿色、低碳、清洁、舒适、便利、节能、美观。各目标的定义(释义)及与机电系统的关系如表2所示。

表2 建筑运行目标及与机电系统的关系

建筑内机电系统在为某个目标服务的同时，常会对其他目标造成影响，如夜景景观照明增加了建筑的美观程度，但也增加了能耗、碳排放及用电安全的不确定性；增加建筑热舒适度的同时也有可能会增加空调系统的能耗；增加室内洁净度、增加室内清扫设备的同时会损耗和消耗能源。因此，可以认为机电系统的多目标存在着一定的耦合，这增加了管理和运营的复杂度。另一方面，不仅仅是单个系统对多个目标产生影响，而且多个机电系统可协同为同一目标服务，这促使机电设备管控系统形成多目标全局优化的协同控制。

4 智慧机电设备管控系统架构设计

根据智慧机电设备管控系统定义、技术发展趋势和建筑物运营管理的新要求，提出多目标全局优化的智慧机电设备管控系统架构，如图2所示。

5 智慧机电设备管控系统三大精准管控关键技术

在技术层面，目前国内外建筑机电管控系统产品架构陈旧，普遍停留在10a 前的水平，无法满足建筑精准运营的要求，存在的主要问题如下所示。① 目前建筑行业中应用的传感器精度偏低，误差大，且均为传统传感器，无存储、数据处理和网络传输等功能。② 系统网络架构是从工业控制网络过渡而来，无法适应建筑物二次改造和设备升级的需求。③ 组态配置、策略和模型不够智能，对业者的素质要求较高，限制了系统效用发挥。④ 系统以可视化运行为主，运营管理功能缺失，缺乏智能的数据分析、主动的安全方法和节能减排策略。围绕目标精准、感知精准、控制精准，亟须在以下3个方面形成关键技术。

5.1 高精度的芯片型传感器数据采集

建筑传感器特性随着时间而变化，其传感器生产厂提供的平均无故障时间 MTBF 1（Mean Time Between Failure，MTBF）与实际楼宇自控系统应用的 MBTF2分别如表3所示，两者存在较大差距[7]。建筑内的传感器的安装往往是“一次性”的，在安装完成以后，很少有管理者关注传感器是否失效、是否准确，这对建筑机电设备的精准控制的造成较大的影响。MEMS 传感器是建筑传感器发展的新方向，MEMS 传感器的高可靠性、高精度、微型化、智能化、网络化特点适合应用于建筑领域，可通过算法延长传感器的校准时间、可通过网络化提高组网的便捷性、通过微型化可以增加传感器布设的形式，适应不同应用场景的需求。实验室试验与实际建筑调查的传感器平均无故障时间对比如表3所示。

图2 智慧机电设备管控系统架构图

表3 实验室试验与实际建筑调查的传感器平均无故障时间对比

5.2 无中心的全分布式架构

早期建筑运行管理的对象比较单一，主要集中于大型的机电设备，系统的终端不具有控制调节的能力，或由使用者根据需求手动调节。因此，在建筑自控发展初期，系统组态的矛盾并不凸显。但随着智能建筑概念的提出，建筑自控的功能开始变得丰富多样和前端化[3]。现在的机电管控系统大多采用传统的 DCS 架构，改造项目实施难、改造成本高、配置错误率高。另外，随着智慧建筑的发展，在智能节点的连接方面出现了3个新需求，即具备底层信息高效共享的能力、具备自识别和自组织的能力、具备易操作和易改造的能力。因此，面向大数据的智慧机电设备管控系统将基于无中心的全分布式架构进行建设，其具备高度灵活性和扩展性，同时适用于新建建筑和既有建筑。

5.3 基于 AI 的大数据建模和预测

精准的大数据建模和预测是智慧建筑机电设备优化控制的前提。随着 AI 技术的快速发展，AI 将被全面应用于智慧机电设备管控系统中。智能视频分析将分析人的行为模式，可获得人对建筑物的需求；通过“互联网 +”可形成新型人机协同；基于时间序列智能分析算法，可实现机电系统运行的运行优化。在这些过程中，通过对象模型化、大数据语法表达、关键信息智能识别等关键技术，将进一步实现多个目标的全局优化。此外，BIM 的应用将使实时动态大数据和静态空间信息紧密结合，重新定义数据的空间关系，进一步满足建筑管理者和用户的需求。

6 结语

本文对智慧机电设备管控系统的发展趋势、定义、需求、目标、架构及关键技术进行了深入探讨，系统地提出以下几点建议。

（1）智慧机电设备管控系统的发展终极目标为形成全人工智能的智能管控，实现无人值守的建筑物智慧运营。

（2）智慧机电设备管控要与物业管理的需求、目标和 KPI 紧密结合，才能成为建筑运营不可或缺的工具。

（3）设计了一种以大数据处理和多目标全局优化为核心的智慧机电设备管控系统架构。

（4）围绕目标精准、感知精准、控制精准，提出三大关键技术—MEMS 传感器、无中心全分布式架构和基于 AI 预测的优化控制。本文为新一代智慧建筑的设计、建设和运行提供借鉴。