杂谈建筑集成管理BMS系统的数据挖掘思维

在BMS系统（建筑集成管理系统）中也渗透了数据挖掘的思维。数据挖掘，从通俗的角度来说，是通过收集数据，据此数据搭建模型，优化模型后投入新的类似特性进行模型对比，提出优化方案。而BMS系统沿用了数据收集、数据分析、数据利用等三大步骤。
1）数据收集：BMS系统（建筑集成管理系统）运用系统集成的方法和手段，完成了各个子系统的关键数据的采集和存储，建立完整的系统运行数据库，为设备运行管理分析和能源管理分析收集第一手资料。现在完成了数据挖掘中最基本的一个环节：数据收集，接下来我们可以运用数据挖掘思想进行数据的深入应用。
2）数据分析：基础的数据分析，根据BMS系统采集到的数据完成设备查询分析（设备属性信息、运行、报警信息、报修、维修单、统计设备故障、设备完好率的计算等）。
然后基于数据模型，根据数据统计结果，可以分析能源消耗数据与用能结构，分析能耗原因，通过对日常能量消耗状况的掌握，能准确找到建筑物中能量浪费点，通过对比全国的同类建筑运行，找出症结所在。比如分析出水泵使用是否恰当，温度控制功能是否到位等等，来改善措施和节能潜力，提供能源诊断报告，最终能提示相关人员对用能进行确认、反馈、改进。这就涉及到能源诊断的领域了。
3)数据利用同时在数据挖掘的最后层次，数据利用。我们可以根据能源诊断结果和行业规定标准，建立数据节能特征数模曲线，给出科学的、合理的、可行的一套基本的优化节能管理方案，达到节能的效果。

本文来源：时光·协同http://www.cicro.com/tszt/znjz/4722.htm

可行的一套基本的优化节能管理方案