VET4SBO Level 3 module 1 - unit 4 - 1.0 bg

1. ECVET Training for Operatorsof IoT-enabledSmart Buildings (VET4SBO)
2018-1-RS01-KA202-000411
Ниво 3
Модул 1 Взаимозависимости между подсистемите в
сградната инсталация
Раздел 1.4 Анализ на разходите

2. Анализ на разходите
• С появата на ново поколение мощни IoT устройства се
осъществява фундаментален пробив в управлението на
сградите.
• Мрежовите сензори и контролери могат да се
инсталират бързо и евтино в бизнес и промишлените
сгради, за да генерират големи количества ценни данни,
нужни за анализа и автоматизацията.

3. Анализ на разходите
• Мениджърите на сгради използват тези подробни нови
данни и възможности за контрол, за да настроят по-
добре процесите на най-различни системи в сградата,
като така намалят потреблениетона енергия и
експлоатационните разходи.
• Генерираните икономии могат да осигурят впечатляваща
възвръщаемостна инвестицията дори при сгради с площ
по-малка от 10 000 кв. метра.

4. Анализ на разходите
• Системитеза сграден мениджмънт (BMS) или за автоматизация на
сгради (BAS) са традиционният избор при решаване на проблема със
загубитена енергия.
• Среднатацена за инсталиранена базов модел BMS е около 2.50
долара на кв.метър, еквивалент на 250,000 долара за сграда с площ от
10 000 кв.метра.
• Тази цена означава, че възвръщаемосттана инвестициятае
предизвикателство,което ограничава в повечето случаи BMS до
инсталиранетона най-големитеподсистеми,каквито са ОВК и
осветлението,при това само в най-големитесгради, над 10 000
кв.метра.

5. Анализ на разходите
• BMS рядко се инсталира в сгради под 10 000 кв.метра, които
съставляват около 90% от целия сграден фонд в САЩ.
• Дори в тези 10% големи сгради BMS често не се използва в зоните
с малко хора, каквито са складовитепомещения и гаражите, или
при част от оборудването,каквито са помпите, генераторите или
осветлението на паркинги в жилищните и индустриалнитезони.
• Стотици милиони квадратни метри от сградите и милиони
отдалечени устройства не се следят или управляват изобщо по
отношение на енергийната и експлоатационнатаефективност.

6. Анализ на разходите
• Решенията днес идват под формата на свързани устройства от
IoT поколението.
• Технологичният напредък в областта на сензорите и
контролерите поражда нова вълна усъвършенствани,
неинвазивни, евтини и лесни за инсталиране продукти.
• Тъй като правилно инсталираните и свързани IoT продукти
могат да преодолеят основните пречки при инсталирането на
традиционна BMS, основното приложение на тези устойства е
при енергийния мениджмънт на сградите и и при отдалеченото
оборудване.

7. Анализ на разходите
• За първи път новите продукти могат да бъдат инсталирани без
излишни разходи, от неспециализиран персонал, разширяват
обхвата на съществуващите BMS системи
• или дори започват да изместват BMS от основните функции в
сгради под 10 000 кв.метра.
• Големите данни, които новите IoT устройства генерират, могат
да се събират в облачно базирани услуги за мениджмънт и
анализ, като се използват съществуващите мрежи, а
устройствата могат да се следят и контролират лесно от
мениджърите на съоръженията през смартфон или таблет.

8. Анализ на разходите
• Ако се съсредоточим върху ОВК, осветлението и
някои типове електрическо натоварване,
разумно е да очакваме икономии от порядъка на
10 – 25%, ако използваме програми за прогнозен
енергиен мениджмънт в средни по размер сгради.
Източник:
https://www.iotone.com/

9. Анализ на разходите
• Добавянетона IoT контролери и мониторинг към една
сграда може да струва между 5,000 и 50,000 долара,което
е малка част от традиционните разходи за BMS.
• Процесът обикновено изисква да имате системен
интегратор или електротехники IT специалист.
• Добре е електроинженер да анализира данните и да
препоръча оптимизация на процесите и автоматизация за
намаляване на разходите.

10. Анализ на разходите
• Ако се съсредоточимвърху ОВК, осветлениетои някои типове електрическо
натоварване,разумно е да очакваме икономии от порядъка на 10 – 25%, ако
използваме програми за прогнозен енергиен мениджмънтв средни по размер
сгради.
• За една типична сграда с площ около For a typical 7 000 кв.метра това се равнява на
потенциални икономии за годината в размер на 15 000 – 50,000 долара.
• Някои сгради могат да спестят над 100 000 долара годишно и да си възвърнат
инвестицията след период от две години или дори шест месеца. Освен чистата
икономия на пари, допълнително могат да се постигнат устойчивост и екологичност ,
тъй като ще има много данни, които да помогнат за това.

11. Анализ на разходите
Решаване на проблемитесъс съвместимостта
• Може би най-голямото предизвикателство пред ефективния енергиен
мениджмънт с висока възвръщаемост в средните по размер сгради е
липсата на съвместимост между устройствата.
• Проблемът със съвместимостта се усложнява от нуждата те да се свържат и
с остарялото оборудване в сградите.
• Има десетки стандарти за протоколи и буквално стотици разработки дори и
само сред най-високия клас такива устройства.

12. Анализ на разходите
Данните са скъпи за получаване и използване
• Цената на сензорите намаля значително през последнитегодити.През
2004 г. среднатацена за един сензор беше 1.30 долара. През 2020 г.
среднатацена за един сензор се очаква да бъде около 0.38 долара. За
съжаление понижаващатасе цена на сензорите не доведедо
чувствителнонамаляванена ценатана цяла BMS инсталация.
• Към 2014 г. цената за инсталиранена базов модел BMS беше минимум
2.50 долара на кв.метър и можеше да стигне до 7.00 долара на кв.метър.
И докато ценатана сензорите се пониши, цената на контролерите си
остана все така висока.

13. Анализ на разходите
Стойността на данните може да е ограничена
• Даннитесами по себе си имат ниска стойност.Даннитеса толкова добри,
колкото информациятаи прогнозите, които могат да се извлекат от тях.
• В случая с даннитеот BMS прогнозите и информациятаза състоянието
обикновено включват график на оборудването,зададенистойностина
различни показатели и оптимизации на системата.
• Например ако установи, че ОВК работи, когато в сградата няма хора,
сградатаможе да я изключи и така да намализначително разходите за
тази комуналнауслуга.

14. Анализ на разходите
• Съответно много подробните данни относно процесите по включване и изключване
могат да дадат полезни предположения за конфигуриране на системата.
• Има много примери на лошо конфигурирани системи за сграден мениджмънт, които
могат да постигнат значителни икономии, ако се оптимизират.
• Много по-вероятно е това да се случи при специфични сгради от типа на хотели и
стадиони, при които заетостта постоянно варира и имат различен график. За офисните
и многоетажните жилищни сгради, които имат относително постоянен график и
заетост през цялата година, BMS може да е вече почти оптимизирана.
• Макар че във всяка сграда с течение на времето може да има понижаване на
производителността, въпросът е, че никакво количество данни няма да доведе до
чувствителни резултати, ако системата вече е близо до оптималното си състояние и
рядко се налагат промени.

15. Анализ на разходите
Мащабируемост
• Последната пречка пред използването на данните от BMS за оптимизиране на
портфолиото на сградите е липсата на мащабируемост.
• Възможно е всяка сграда в портфолиото да използва BMS от един и същ
производител, но това е изключително невероятно.
• Всеки производител си има собствен протокол за данните, който изисква
разработването и поддръжката на многобройни различни процеси и
интеграции.
• Те не само са трудни за управление и поддръжка, но и производителите на
BMS често нарочно правят данните си недостъпни за трети страни, за да се
преборят с конкуренцията.

16. Анализ на разходите
• И макар че част от затрудненията при извличане на данни от BMS може да са причинени от
стремежа да се пребори конкуренцията, има и сериозна загриженост за сигурността.
• Данните от сградата са ценни не само за конкуренцията. Тъй като са свързани с контрола на
оборудването, те може да са изключително опасни за обитателите, ако бъдат манипулирани.
• Има и притеснения, че портфолиото ще представлява смесица от свойства, независимо дали е или
не е инсталирана система за сграден мениджмънт.
• Използването на данните от BMS за откриване на загуби при експлоатацията може да е ефективно в
едни части на портфолиото, но за сградите, в които няма BMS, ще се наложи отделно решение.
• Това ще наложи полагането на допълнителни усилия и и допълнителна оценка на технологиите,
което ще забави мащабируемостта и може дори да я задуши. Ако се разчита на данни от BMS за
оптимизиране на експлоатацията, непременно ще се стигне до проблеми с мащабируемостта.

17. Източници
https://cdn2.hubspot.net/hubfs/612214/Case%20Studies%20an
d%20WPs/Defining_the_Growing_Market_for_AFDD_Whitepape
r.pdf

18. Благодаря за вниманието.
https://pixabay.com/illustrations/thank-you-polaroid-letters-2490552/

19. Отказ от отговорност
За още информация относно проекта VET4SBO посетете сайта на проекта https://smart-building-operator.eu
или нашата страница https://www.facebook.com/Vet4sbo.
Свалете мобилното ни приложение https://play.google.com/store/apps/details?id=com.vet4sbo.mobile.
Този проект (2018-1-RS01-KA202-000411) е финансиран с подкрепата на Европейскатакомисия (Програма
Еразъм+). Публикацията изразява единствено вижданията на автора и Комисията не носи отговорност за
начина, по който може да бъде употребенаинформацията, съдържащасе в нея.