主动式智能建筑运维模式下的数据应用技术研究

蒋海刚，於琦

（1.上海市安装工程集团有限公司；2.上海上安物业管理有限公司）

1 引言

我国智能建筑在2018年新增建筑中的比例从2012年的25%提升至40%左右，2018年我国智能建筑行业新建市场规模为3181亿元①。智能建筑产业在国内起源于20世纪90年代，经历三十年发展已经形成了一定市场规模的智能建筑运维产业链。智能建筑是指以建筑物为平台，基于对各类智能化信息技术的综合应用，集架构、系统、应用、管理及优化组合为一体，具有感知、传输、记忆、推理、判断和决策的综合智慧能力，形成以人、建筑、环境互为协调的整合体，为人们提供安全、高效、便利及可持续发展功能环境的建筑。2000年智能建筑设计标准涉及的智能化系统共7个门类14个子系统，到了2015年修编的该标准涉及的智能化子系统已经达到11个门类42个子系统[1]。随着我国“新基建”市场发展要求提出，相信国内智能建筑市场将保持相当时期的稳定增长。

2 主动式建筑机电运维的国内外发展趋势研究

近年来，随着建筑“主动式运维”概念的提出，由于其理念适用于多种类型条件下建筑设施运维管理，从而成为当前建筑智能化运维发展的主流。然而常见的建筑运维管理平台，大部分只是实现了数据采集和监测功能，海量物联网设备所采集的数据并没有被有效利用，这样的建筑运维管理是非常“被动”。近年来，行业内出现将数据分析技术与建筑运维管理进行融合，通过“主动式”建筑运维管理提升建筑运维管理能力，因其可贯穿建筑全生命周期运维阶段的全过程，正在成为智能建筑设施运维发展趋势。通过“主动式”运维管理模式为建筑物系统运行提供经济化运行方案、生成最优化运行策略，基于BIM技术运维应用，实现智能建筑可视化管理能力，都是建筑主动式运维的应用场景所在[2]。

现今，大数据、物联网等信息技术在建筑行业中的应用无处不在，包括大型民用公共建筑在内的建筑智能化运维平台，其功能本质是对建筑运行数据实现分类分项的数据监测。但是，由于本身没有运行优化和改进功能，不能对建筑运行效率改进提供直接效果输出。 因此，建筑设施运维要实现建筑物内各个系统真正的互联互通，应将建筑运行数据的监测与关键运行指标的分析过程进行紧密结合，充分发挥主动式运维模式积累的建筑运行数据的价值，从而提高建筑设备系统的使用效率[3]。主动式运维管理是物联网技术与建筑管理相结合的产物，基于信息化技术平台，实现生产、生活场景供电、供水、供气、供热等设备运行状态的无盲区、全参数实时监测，为建筑运行规划与自动控制提供准确依据，以便在建筑运维业务范围内获得提高运行效率、节省运维成本和提高运营可持续发展能力等附加的收益。

3 数据分析技术在建筑机电主动式运维中的应用需求

现阶段建筑运维管理的价值核心已从原有的被动处置转变主动预防。而智能化、一体化的建筑设施，主动式运维管理体系建设将能满足更高层级的建筑运维主动式管理的要求。主动式运维的目标旨在通过设备故障自动识别、建筑系统智能告警过滤、建筑运行问题自动故障定位和处置，以及建筑设备前瞻性预防维保等技术手段实现对建筑设施智能化主动运维，同时对建筑设施运维作业实现事前预测、事中监控、事后分析的全生命周期管理。若要实现上述目标，将大数据相关技术引入到建筑设施主动式运维技术环节中将成为一种迫切需求[4]。基于大数据分析的建筑设施主动化运维将解决目前建筑智能化运维过程中面临的四个难点。

①现有的建筑智能化运维平台基础架构越来越复杂，涉及的系统和平台越来越多。各系统数据形态异构、数据资产存放分散、数据质量和规范程度交差，难以有效整合。

②各类建筑运行数据聚合的维度和颗粒度呈现几何级增长，现有的建筑运维平台不具备海量数据的吞吐及运算能力。

③各类智能化建筑运维平台中的运维数据整合及预测分析难以实现，需要引入特定数据分析平台通过数学模型进行分析模型训练计算，不断提升分析结果的置信度。

④经营管理层对数据计算结果的及时性要求越来越高，使得以往分散在智能建筑物各系统场景下的数据应用，较难满足建筑主动式运维的管理要求。

由此可见，在建筑机电运维作业现场上迫切需要将大数据分析技术注入到建筑机电设施运维过程中，提升主动式运维的精准性和靶向性。

图1 研究数据专业聚类分析结果

4 主动式运维模式下数据分析场景应用研究

某项目基于一年的维保数据，通过构建多维数据分析模型结合文本语义分析的技术手段，对该项目机电设施维保能力进行数据分析。该项主动式运维的研究，通过对源数据中提炼的原始数据进行分析维度设计，共规划6个分析维度和层级关系，并借助自然语言处理（NLP）中文分词手段对维保描述信息进行关键词聚类和分类分析（见图1）。自然语言处理（NLP）自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。通过维保描述信息的提炼对维保数据进行关联分析和文本描述相似度统计。通过分析结果特征显示，该项目在维保过程中具有明显的时间特征、空间位置和专业特征。对于文本分析相似度较高的工单描述进行相似度统计，发现该项目在维保作业过程中对“灯具”维保过程存在一定重复作业的现象。通过项目现场调研，对维保过程重复作业提供改进意见[5]。结合文本数据分析手段对该项目建筑机电维保作业主动化管理能力提升提供数据支撑。

根据项目运行实际结果反馈，该项数据分析研究结果显示出较为积极的统计学意义，对该项目机电维保作业实际情况拟合度程度较好（见图2）。通过实践证明，在一定的源数据置信度保证的前提下，采用合适数据分析技术和工具，可在建筑运行作业计划优化、设备预防性维护计划合理生成等建筑主动式运维场景，提供数据分析应用技术支持。

图2 研究数据维保作业特征分析

5 结语

目前将大数据分析技术应用到主动式建筑运维管理的业务场景案例较少。国内建筑工程企业从转型发展的需要，正在进入到传统物业管理领域，依托其建筑工程背景，这类企业往往侧重于物业管理中技术要求较高的机电物业运维工作。通过主动化运维管理手段将提升这类企业的建筑机电运维管理能力，而建筑运维过程中大数据分析技术应用，将对建筑设施长期稳定的运行提供技术保障能力[6]。