CN117933975A - 一种基于bim的绿色建筑智慧运维平台及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台及方法，属于智慧建筑运维管理技术领域。一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，包括感知层、平台层和应用层。本发明解决了现有技术中数据利用率不够、数据孤岛、顶层设计不完备的问题，本发明的智慧运维平台打破了建筑各系统之间的信息孤岛，实现建筑信息汇总、集中管理和系统互联互通，充分利用各系统的数据，本发明的智慧运维平台相比于传统手工运维可以减少物业维保人员，基于绿色智能化的控制策略可提升建筑空气质量，并且在机电设备耗能方面，智慧运维平台通过数据分析，优化运行策略，降低运行成本，此外，智慧运维平台具备的提前预警功能，可以降低由于设备故障带来的损失。
Description
技术领域
本发明涉及智慧建筑运维管理技术领域，具体为一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台及方法。
背景技术
随着数字化基础设施和解决方案的逐步完善，建筑数字化成为建筑“双碳”目标实现的重要推动力。一方面，由于可再生能源的分散性和间歇性，包括微电网、储能系统、电网调度等都会更依赖数字技术，另一方面智能化的管理也能根据建筑的情况自行供热、制冷或通风，节约能源、减少碳排。
但是建筑行业在数字化应用过程中还存在一些瓶颈，包括数字化系统底层逻辑设计不完善、系统信息化存在数据孤岛、建筑全生命周期各阶段信息断层等，因此，要实现建筑的低碳运维，完善数字化系统底层逻辑设计、打破数据孤岛、拉通传统信息化与各业务场景的交互与整合是目前智慧运维需突破的难点之一，此外，在运维过程中减少碳排放的核心是碳排数据的可溯源性，传统建筑各系统的数据采集方案已不能满足建筑精细化管理和智慧控制的要求；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台及方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台及方法，通过搭建可实现系统运行数据、设备信息的收集、传输、储存、计算、分析、预测、更新和维护，提高设备运行安全、维护维修效率，支持高层决策、中层控制、基层运作的集成化人机管理系统，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，包括：
感知层，用于进行数据采集，包括对建筑的传感器、机电设备、阀门和仪表的数据采集，以及对视频监控、手持端和物联系统的数据采集，以便实现各类数据的汇总；
平台层，用于进行数据处理并提供算法及模型，包括对运行数据、BIM数据、建筑数据、环境数据、能耗数据、设备数据和安防数据进行处理，上述数据经过平台层处理后提供给应用层；
应用层，根据各类业务场景和管理需求对平台层处理后的数据进行统一调用，包括能效管理、环境管理、机电设备管理、安防管理、消防管理、物业管理和系统配置服务，通过采用多信息融合的方式进行设备故障诊断，并根据设备故障类型，预设数字专家库，以便指导运维人员进行处理。
进一步地，所述运维平台各子系统的数据传输方式为采用标准的开放式工业现场控制总线网络将数据上传至平台，需符合MQTT协议或开发相应的工业以太网接口，如OPCUA、BACNet、S7、ModbusTCP和Ethernet/IP。
进一步地，所述开放式工业现场控制总线网络的运行检测过程包括：
实时监测所述开放式工业现场控制总线网络的拓扑结构中所包含的各个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率；
针对每个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率获取所述节点的网络运行评价参数；其中，所述节点的网络运行评价参数通过如下公式获取;
其中，Q表示节点的网络运行评价参数；n表示节点在一个单位时间段内所进行的数据传输个数；Ti表示第i次上传数据所经历的时间延迟时长；Tyi表示第i次上传数据所对应的理论延迟时长；p表示所述节点在一个单位时间段的数据传输错误率；m表示所述节点在一个单位时间段的数据传输错误次数；Ci表示节点在第i次出现数据传输错误时对应的吞吐量；C0表示节点的额定吞吐量；
在预设的单位时间段内判断所述网络运行评价参数低于预设的参数阈值的节点数量；其中，所述单位时间段的取值范围为5min-10min；
当所述单位时间段内的网络运行评价参数低于预设的参数阈值的节点数量超过预设的数量阈值时，则调取开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数；
根据所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数获取所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数；
当所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数低于预设的状态参数阈值时，则进行网络运行异常报警。
进一步地，根据所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数获取所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数，包括：
调取所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数获取第一网络运行评价系数；其中，所述第一网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e01表示第一网络运行评价系数；Q0表示预设的参数阈值；Qmin表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最小值；k1表示所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点的个数；Qi表示网络运行评价参数低于预设的参数阈值的第i个节点对应的网络运行评价参数；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数获取第二网络运行评价系数；其中，所述第二网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e02表示第二网络运行评价系数；k2表示所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点的个数；Qj表示网络运行评价参数不低于预设的参数阈值的第j个节点对应的网络运行评价参数；Qmax表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最大值；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数与开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数之间的比较情况获取第三网络运行评价系数；其中，所述第三网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e03表示第三网络运行评价系数；Qmind表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最小值；Qmaxd表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最大值；
利用所述第一网络运行评价系数、第二网络运行评价系数和第三网络运行评价系数综合获取当前一个单位时间段的所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数；其中，所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数通过如下公式获取：
其中，E表示开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数。
进一步地，所述BIM的应用是对BIM成果进行轻量化处理，和运维平台相结合，完成对建筑内所有空间及设备的编码；BIM模型内录入机电设备编号、机电设备型号、性能参数、厂家名称及联系方式等数据，关联机电设备管理模块，读取机电设备全生命周期信息，包括维护维修记录等；将BIM模型与运维平台数据进行链接，做到数据清晰可视化，反映机电设备的运行状态、故障报警、通讯监控、能耗管理和节能运行，机电设备发生异常或报警时，系统会自动定位到对应的BIM模型，以便运维人员及时响应。
进一步地，所述感知层，数据采集的内容包括机电设备运行数据、物联系统数据，所述环境管理的环境质量数据包括温湿度、一氧化碳、二氧化碳、甲醛和颗粒物浓度，所述应用层中，所述安防管理的安防监控信号包括视频、门禁以及入侵报警信号。
进一步地，所述应用层，具体为：
能效管理模块，用于能效管理，对建筑内用能进行在线采集，对建筑、各系统和各主要设备用能精细化计量及管理，并进行趋势化分析，对建筑用能等级及设备能效进行评估；
环境管理模块，用于环境管理，运维平台对建筑功能分区进行展示并设置检索功能，按照室内空气质量标准以及绿色建筑标准，布置温湿度、二氧化碳、一氧化碳、甲醛、PM2.5以及PM10的空气质量传感器，实时监测指标并展示，空气质量超标报警并联动通风空调系统进行处理；
机电设备管理模块，用于机电设备管理，将通风空调系统、给排水系统、中水系统、光伏供电系统和变配电系统按接口及通讯协议将数据上传至运维平台，对数据实时展示并记录；
安防管理模块，用于安防管理，视频监控系统以及入侵报警系统按接口及通讯协议接入运维平台安防管理模块，以便随时切换调用视频画面，实时弹出报警信息并记录；
物业管理模块，用于物业管理，包含工单管理、巡检管理、预防性维护、设施设备台账、库存管理、故障提醒、设备完好率分析和应急预案功能。
进一步地，所述机电设备管理模块的通风空调系统为地源热泵系统。
进一步地，所述物业管理模块的预防性维护功能，预测性维护是基于设备故障的历史数据和实时数据，应用机器学习算法对数据进行分析，挖掘出数据背后的模式及发展趋势，并生成预测模型，以此确定设备最佳维保时间，实现设备预测性维护。
一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台的运维方法，具体包括以下步骤：
S1：空气质量诊断及控制，通过工业级精度的空气质量传感器获得空气质量参数，根据绿色建筑标准的要求设置空气质量参数上下限，当空气质量参数超过绿色建筑标准限值时，平台自动发送报警指令，BIM定位超标区域并联动通风空调系统进行处理；
S2：机电设备智能诊断，以实时采集的设备的工艺、温度、电气和振动这些信息为基础，采用多信息融合的方式建立设备健康状态综合评价模型，对设备健康状况进行评价，从而快速、准确地诊断出设备故障部位、故障类型和故障原因；
S3：地源热泵地热平衡诊断，运维平台依据地源释热量与吸热量的累计差值以及土壤温度监测值，推荐不同的供冷方式，运维平台以一个完整的供热、供冷季为周期，环向对比每个供冷、供热季，向地源释放或从地源吸收的热量，以此来计算衡量地源系统的供能能力以及地源热泵系统的衰减程度，作为后续调整地源供能策略的指导依据。
进一步地，所述S2中，机电设备智能诊断是基于决策树的算法，推导机电设备故障诊断的结构化判断逻辑，然后将决策树训练模型结果进行封装，并在平台应用端部署，当设备发生故障报警时，平台会自动结合BIM模型，将设备异常信息与模型组件联动，实现了设备诊断与维护的可视化表达。
进一步地，所述S2中，机电设备智能诊断到故障状态时，在BIM模型中会自动定位到相关设备，且平台根据预设的数字专家库发送维护方法指导运维人员进行处理，故障处理结束后，运维人员再将处理方法反馈到平台，使得专家库的决策建议更加丰富。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明的智慧运维平台打破了建筑各系统之间的信息孤岛，实现建筑信息汇总、集中管理和系统互联互通，充分利用各系统的数据，本发明的智慧运维平台相比于传统手工运维可以减少物业维保人员，并且在机电设备耗能方面，智慧运维平台通过数据分析，优化运行策略，降低运行成本，此外，智慧运维平台具备的提前预警功能，可以降低由于设备故障带来的损失。
附图说明
图1为本发明绿色建筑智慧运维平台的整体架构示意图；
图2为本发明的空气质量诊断算法流程图；
图3为本发明的机电设备故障诊断及专家库实施算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为了解决现有的数据利用率不够、数据孤岛、顶层设计不完备的技术问题，请参阅图1-图3，本实施例提供以下技术方案：
一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，包括：
感知层，用于进行数据采集，包括对建筑的传感器、机电设备、阀门和仪表的数据采集，以及对视频监控、手持端和物联系统的数据采集，以便实现各类数据的汇总；
平台层，用于进行数据处理并提供算法及模型，包括对运行数据、BIM数据、建筑数据、环境数据、能耗数据、设备数据和安防数据进行处理，上述数据经过平台层处理后提供给应用层；
应用层，根据各类业务场景和管理需求对平台层处理后的数据进行统一调用，包括能效管理、环境管理、机电设备管理、安防管理、消防管理、物业管理和系统配置服务，通过采用多信息融合的方式进行设备故障诊断，并根据设备故障类型，预设数字专家库，以便指导运维人员进行处理。
而本发明的基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，BIM的应用是对BIM成果进行轻量化处理，和运维平台相结合，完成对建筑内所有空间及设备的编码；BIM模型内录入机电设备编号、机电设备型号、性能参数、厂家名称及联系方式等数据，关联机电设备管理模块，读取机电设备全生命周期信息，包括维护维修记录等；将BIM模型与运维平台数据进行链接，做到数据清晰可视化，反映机电设备的运行状态、故障报警、通讯监控、能耗管理和节能运行，机电设备发生异常或报警时，系统会自动定位到对应的BIM模型，以便运维人员及时响应。
其中，运维平台各子系统的数据传输方式为采用标准的开放式工业现场控制总线网络将数据上传至平台，需符合MQTT协议或开发相应的工业以太网接口，如OPCUA、BACNet、S7、ModbusTCP和Ethernet/IP。
上述内容的技术效果：本发明的基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，是由感知层、平台层和应用层组成，感知层主要用于对数据进行采集，平台层主要用于对数据进行处理，而应用层则是提供多种管理功能，本智慧运维平台集成系统多，可以打破建筑各系统之间的信息孤岛，实现建筑信息汇总、集中管理、系统互联互通，充分利用各系统的数据，并且本智慧运维平台相比于传统手工运维可以减少物业维保人员，基于绿色智能化的控制策略可提升建筑空气质量，并且在机电设备耗能方面，智慧运维平台通过数据分析，优化运行策略，降低运行成本，此外，智慧运维平台具备的提前预警功能，可以降低由于设备故障带来的损失。
具体的，所述开放式工业现场控制总线网络的运行检测过程包括：
实时监测所述开放式工业现场控制总线网络的拓扑结构中所包含的各个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率；
针对每个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率获取所述节点的网络运行评价参数；其中，所述节点的网络运行评价参数通过如下公式获取;
其中，Q表示节点的网络运行评价参数；n表示节点在一个单位时间段内所进行的数据传输个数；Ti表示第i次上传数据所经历的时间延迟时长；Tyi表示第i次上传数据所对应的理论延迟时长；p表示所述节点在一个单位时间段的数据传输错误率；m表示所述节点在一个单位时间段的数据传输错误次数；Ci表示节点在第i次出现数据传输错误时对应的吞吐量；C0表示节点的额定吞吐量；
在预设的单位时间段内判断所述网络运行评价参数低于预设的参数阈值的节点数量；其中，所述单位时间段的取值范围为5min-10min；
当所述单位时间段内的网络运行评价参数低于预设的参数阈值的节点数量超过预设的数量阈值时，则调取开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数；
根据所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数获取所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数；
当所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数低于预设的状态参数阈值时，则进行网络运行异常报警。
上述技术方案的技术效果为：上述技术方案通过实时监测开放式工业现场控制总线网络中各个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率，可以实时掌握网络的实际运行状态。这有助于及时发现潜在的性能问题或故障，为后续的故障处理或性能优化提供数据支持。同时，针对每个节点的数据传输过程获取网络运行评价参数，该参数综合考虑了数据传输的延迟、吞吐量和错误率。这种综合评价指标可以更全面地反映节点的运行状态，比单一的指标更具参考价值。并且，通过设定参数阈值和数量阈值，上述技术方案方案能够在网络性能下降到一定程度时发出预警。有助于运维人员提前介入，避免问题恶化或导致更大的损失。同时，当运行状态参数低于预设的状态参数阈值时，方案会触发网络运行异常报警，确保运维人员能够迅速响应并处理异常情况。
另一方面，在发现异常时，方案会调取开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数，以获取网络的运行状态参数。这种对历史数据的分析有助于运维人员了解网络的运行趋势，找出潜在的问题根源，为解决问题提供有力支持。通过实时监测、预警、异常处理和历史数据分析，该技术方案可以显著提高开放式工业现场控制总线网络的可靠性。这有助于保证工业现场控制系统的稳定运行，减少因网络问题导致的生产中断或设备损坏等风险。
综上所述，该技术方案通过实时监测与评估、动态参数获取、预警与异常处理以及历史数据分析等机制，提高了开放式工业现场控制总线网络的可靠性和稳定性。这有助于保障工业现场控制系统的正常运行，降低运维成本，提高生产效率。
具体的，根据所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数获取所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数，包括：
调取所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数获取第一网络运行评价系数；其中，所述第一网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e01表示第一网络运行评价系数；Q0表示预设的参数阈值；Qmin表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最小值；k1表示所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点的个数；Qi表示网络运行评价参数低于预设的参数阈值的第i个节点对应的网络运行评价参数；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数获取第二网络运行评价系数；其中，所述第二网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e02表示第二网络运行评价系数；k2表示所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点的个数；Qj表示网络运行评价参数不低于预设的参数阈值的第j个节点对应的网络运行评价参数；Qmax表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最大值；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数与开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数之间的比较情况获取第三网络运行评价系数；其中，所述第三网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e03表示第三网络运行评价系数；Qmind表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最小值；Qmaxd表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最大值；
利用所述第一网络运行评价系数、第二网络运行评价系数和第三网络运行评价系数综合获取当前一个单位时间段的所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数；其中，所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数通过如下公式获取：
其中，E表示开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数。
上述技术方案的技术效果为：通过综合考虑低于预设参数阈值的节点和不低于预设参数阈值的节点的网络运行评价参数，该技术方案能够全面评估开放式工业现场控制总线网络的运行状态。这有助于准确反映网络的性能和稳定性。通过计算第一网络运行评价系数、第二网络运行评价系数和第三网络运行评价系数，方案从多个角度对网络状态进行了深入分析。这些系数分别反映了低于阈值节点、不低于阈值节点以及这两类节点间性能差异的情况，为网络状态的综合评估提供了丰富的数据支持。
通过比较不同节点的网络运行评价参数，方案能够精确诊断出网络中存在的问题节点或潜在的性能瓶颈。这有助于运维人员迅速定位并解决问题，提高网络的可靠性和稳定性。通过综合考虑第一网络运行评价系数、第二网络运行评价系数和第三网络运行评价系数，方案能够得出一个全面的开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数。所述参数可以作为网络性能的综合评价指标，为运维人员提供直观、量化的参考依据。通过自动化的数据收集、分析和报警机制，该技术方案可以显著提升运维人员的工作效率。运维人员无需手动收集和分析大量数据，只需关注报警信息和综合评价参数即可快速了解网络状态并采取相应的维护措施。
综上所述，该技术方案通过全面评估网络状态、多角度参数分析、精确诊断网络问题、综合评估网络性能以及提升运维效率等机制，有效提高了开放式工业现场控制总线网络的运维水平和管理效率。这有助于保障工业现场控制系统的稳定运行和安全生产。
感知层，数据采集的数据内容包括：环境质量，环境质量包括温湿度、一氧化碳、二氧化碳、甲醛和颗粒物浓度，以及机电设备运行的状态参数、工艺参数和视频监控的消防报警信号。
上述内容的技术效果：通过感知层对数据进行采集，从而可以对建筑的环境质量：温湿度、一氧化碳、二氧化碳、甲醛和颗粒物浓度进行采集，以及可以对建筑的机电设备运行的状态参数、工艺参数和视频监控的信号进行采集，使得运维平台可以通过对采集的数据进行分析，以此能够优化运行策略，从而降低运行成本，感知层将机电系统、弱电系统、环境以及能效等系统的数据通过传感器采集，上传到平台层进行数据处理，其中平台层内嵌多种模型，如绿色建筑标准评价模型、设备故障诊断预测模型、供能地热平衡模型等，数据处理计算后在应用层通过不同的应用模块及人机交互方式展示、应用。
应用层，具体为：
能效管理模块，用于能效管理，对建筑内用能进行在线采集，对建筑、各系统和各主要设备用能精细化计量及管理，并进行趋势化分析，对建筑用能等级及设备能效进行评估；
环境管理模块，用于环境管理，运维平台对建筑功能分区进行展示并设置检索功能，按照室内空气质量标准以及绿色建筑标准，布置温湿度、二氧化碳、一氧化碳、甲醛、PM2.5以及PM10的空气质量传感器，实时监测指标并展示，空气质量超标报警并联动通风空调系统进行处理；
机电设备管理模块，用于机电设备管理，将通风空调系统、给排水系统、中水系统、光伏供电系统和变配电系统按接口及通讯协议将数据上传至运维平台，对数据实时展示并记录；其中，机电设备管理模块的通风空调系统为地源热泵系统；
安防管理模块，用于安防管理，视频监控系统以及入侵报警系统按接口及通讯协议接入运维平台安防管理模块，以便随时切换调用视频画面，实时弹出报警信息并记录；
物业管理模块，用于物业管理，包含工单管理、巡检管理、预防性维护、设施设备台账、库存管理、故障提醒、设备完好率分析和应急预案功能；其中，物业管理模块的预防性维护功能，预测性维护是基于设备故障的历史数据和实时数据，应用机器学习算法对数据进行分析，挖掘出数据背后的模式及发展趋势，并生成预测模型，以此确定设备最佳维保时间，实现设备预测性维护。
上述内容的技术效果：通过应用层对数据进行采集，可以满足绿色建筑对空气质量的监控要求，利用工业级高精度的空气质量传感器，可以实现空气质量的精细化管理，提高空气品质，而采用多信息融合的方式可以进行设备故障诊断，从而可以对设备的工艺、温度、电气、振动等参数的诊断，使得设备的状态评估更全面，再根据设备故障类型，预设数字专家库，指导运维人员进行处理，提高设备维护效率，运维过程中，不断升级更新专家库，运维决策更加全面丰富，最后，平台依据地源释热量与吸热量的累计差值以及土壤温度监测值，推荐不同的供冷方式，从而通过对比每个供冷、供热季，向地源释放或从地源吸收的热量，以此来计算衡量地源系统的供能能力以及地源热泵系统的衰减程度，作为后续调整地源供能策略的指导依据。
具体的，本实施例还提出了一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台的运维方法，具体包括以下步骤：
S1：空气质量诊断及控制，通过工业级精度的空气质量传感器获得空气质量，根据绿色建筑标准的要求设置空气质量参数上下限，当空气质量参数超过绿色建筑标准限值时，平台自动发送报警指令，BIM定位超标区域并联动通风空调系统进行处理；
S2：机电设备智能诊断，以实时采集的设备的工艺、温度、电气和振动这些信息为基础，采用多信息融合的方式建立设备健康状态综合评价模型，对设备健康状况进行评价，从而快速、准确地诊断出设备故障部位、故障类型和故障原因；
其中，S2中，机电设备智能诊断是基于决策树的算法，推导机电设备故障诊断的结构化判断逻辑，然后将决策树训练模型结果进行封装，并在平台应用端部署，当设备发生故障报警时，平台会自动结合BIM模型，将设备异常信息与模型组件联动，实现了设备诊断与维护的可视化表达；机电设备智能诊断到故障状态时，在BIM模型中会自动定位到相关设备，且平台根据预设的数字专家库发送维护方法指导运维人员进行处理，故障处理结束后，运维人员再将处理方法反馈到平台，使得专家库的决策建议更加丰富；
S3：地源热泵供能平衡诊断，运维平台依据地源释热量与吸热量的累计差值以及土壤温度监测值，推荐不同的供冷方式，运维平台以一个完整的供热、供冷季为周期，环向对比每个供冷、供热季，向地源释放或从地源吸收的热量，以此来计算衡量地源系统的供能能力以及地源热泵系统的衰减程度，作为后续调整地源供能策略的指导依据。
上述内容的技术效果：S1步骤的空气质量诊断方法，如图2所示流程：通过对建筑内人员活动主要区域安装工业级精度的温湿度、二氧化碳、一氧化碳、甲醛、PM2.5和PM10等空气质量传感器，可以实现空气质量的监测管理，并根据绿色建筑相关标准设定空气质量阈值，末端数据上传至平台后，自动判断当前值是否超出预设阈值，如超出阈值则会生成异常告警，平台自动判断告警等级，一般分为四个等级：一级（提示）、二级（一般）、三级（重要）、四级（紧急），一级会生成告警记录且不需处理；二级会生成告警记录并弹出告警信息提醒运维人员；三、四级告警会弹出警报，并自动生成工单推送至当班运维人员，运维人员根据现场实际判断是否需要调度空调系统进行处理；
S2步骤中设备故障诊断与专家库实施算法，如图3所示流程：当出现设备运行参数超出阈值的情况，平台会立即发出故障报警，故障设备在BIM模型中自动定位，同时调用数字专家库，将故障信息、定位信息以及专家推荐处理建议通过工单推送至当班运维人员，运维人员根据指导进行排查检修，故障解除后，运维人员填报故障处理信息，同时专家库根据所填信息自动更新；
S3步骤中地源热平衡智能诊断方法，是运维平台依据地源释热量与吸热量的累计差值以及土壤温度监测值，推荐不同的供冷方式；在本实施例中，在供冷季刚开始时，即5、6月份，运行冷却塔散热，这时湿球温度较低，出塔水温也较低，冷却塔散热系统的效率较高，冷却塔的启停则根据地源进热泵的水温与周围环境湿球温度之差进行控制：当其差值超过4℃时，开启冷却塔及其相应的热泵机组；如果其差值小于2℃时，关闭冷却塔。在气温相对较高的7、8月份采用地源侧释热运行，在9、10月份，为了实现冷热平衡，如果释热量仍小于吸热量，尽管地源侧散热效率低于冷却塔系统效率，仍开启地源侧散热制冷；如果达到平衡，则无论什么情况，均优先冷却塔散热；此外，运维平台以一个完整的供热、供冷季为周期，环向对比每个供冷、供热季，向地源释放或从地源吸收的热量，以此来计算衡量地源系统的供能能力以及地源热泵系统的衰减程度，作为后续调整地源供能策略的指导依据。
工作原理：本发明的智慧运维平台集成系统多，能够满足绿色建筑要对空气质量的监控要求，而利用工业级高精度的空气质量传感器，可以实现空气质量的精细化管理，提高空气品质，同时，采用多信息融合的方式进行设备故障诊断，可以对设备的工艺、温度、电气和振动等参数进行诊断，使得设备的状态评估更全面，而根据设备故障类型，可以预设数字专家库，从而指导运维人员进行处理，提高设备维护效率，并且在运维过程中，不断升级更新专家库，可以使运维决策更加全面丰富，最后，平台可以依据地源释热量与吸热量的累计差值以及土壤温度监测值，以此推荐不同的供冷方式，通过对比每个供冷、供热季，向地源释放或从地源吸收的热量，以此来计算衡量地源系统的供能能力以及地源热泵系统的衰减程度，从而可以作为后续调整地源供能策略的指导依据，本发明的智慧运维平台打破了建筑各系统之间的信息孤岛，实现建筑信息汇总、集中管理和系统互联互通，从而可以充分利用各系统的数据，并且相比于传统手工运维可以减少物业维保人员，在机电设备耗能方面，智慧运维平台可以通过数据分析，优化运行策略，从而可以降低运行成本，同时，智慧运维平台还具备提前预警功能，可以降低由于设备故障带来的损失。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于，包括：
感知层，用于进行数据采集，包括对建筑的传感器、机电设备、阀门和仪表的数据采集，以及对视频监控、手持端和物联系统的数据采集，以便实现各类数据的汇总；
平台层，用于进行数据处理并提供算法及模型，包括对运行数据、BIM数据、建筑数据、环境数据、能耗数据、设备数据和安防数据进行处理，上述数据经过平台层处理后提供给应用层；
应用层，根据各类业务场景和管理需求对平台层处理后的数据进行统一调用，包括能效管理、环境管理、机电设备管理、安防管理、消防管理、物业管理和系统配置服务，通过采用多信息融合的方式进行设备故障诊断，并根据设备故障类型，预设数字专家库，以便指导运维人员进行处理，所述运维平台各子系统的数据传输方式为采用标准的开放式工业现场控制总线网络将数据上传至平台，符合MQTT协议或开发相应的工业以太网接口，
所述开放式工业现场控制总线网络的运行检测过程包括：
实时监测所述开放式工业现场控制总线网络的拓扑结构中所包含的各个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率；
针对每个节点的数据传输过程中的延迟、吞吐量和错误率获取所述节点的网络运行评价参数；其中，所述节点的网络运行评价参数通过如下公式获取;
其中，Q表示节点的网络运行评价参数；n表示节点在一个单位时间段内所进行的数据传输个数；Ti表示第i次上传数据所经历的时间延迟时长；Tyi表示第i次上传数据所对应的理论延迟时长；p表示所述节点在一个单位时间段的数据传输错误率；m表示所述节点在一个单位时间段的数据传输错误次数；Ci表示节点在第i次出现数据传输错误时对应的吞吐量；C0表示节点的额定吞吐量；
在预设的单位时间段内判断所述网络运行评价参数低于预设的参数阈值的节点数量；其中，所述单位时间段的取值范围为5min-10min；
当所述单位时间段内的网络运行评价参数低于预设的参数阈值的节点数量超过预设的数量阈值时，则调取开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数；
根据所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数获取所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数；
当所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数低于预设的状态参数阈值时，则进行网络运行异常报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于：根据所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的运行参数获取所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数，包括：
调取所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数获取第一网络运行评价系数；其中，所述第一网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e01表示第一网络运行评价系数；Q0表示预设的参数阈值；Qmin表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最小值；k1表示所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点的个数；Qi表示网络运行评价参数低于预设的参数阈值的第i个节点对应的网络运行评价参数；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数获取第二网络运行评价系数；其中，所述第二网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e02表示第二网络运行评价系数；k2表示所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点的个数；Qj表示网络运行评价参数不低于预设的参数阈值的第j个节点对应的网络运行评价参数；Qmax表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最大值；
利用所述开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数与开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点所对应的网络运行评价参数之间的比较情况获取第三网络运行评价系数；其中，所述第三网络运行评价系数通过如下公式获取：
其中，e03表示第三网络运行评价系数；Qmind表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的不低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最小值；Qmaxd表示开放式工业现场控制总线网络的当前一个单位时间段运行记录中的低于预设的参数阈值的节点对应的网络运行评价参数最大值；
利用所述第一网络运行评价系数、第二网络运行评价系数和第三网络运行评价系数综合获取当前一个单位时间段的所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数；其中，所述开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数通过如下公式获取：
其中，E表示开放式工业现场控制总线网络的运行状态参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于：所述BIM模型内录入机电设备编号、机电设备型号、性能参数、厂家名称及联系方式，关联机电设备管理模块，读取机电设备全生命周期信息，包括维护维修记录；将BIM模型与运维平台数据进行链接，反映机电设备的运行状态、故障报警、通讯监控、能耗管理和节能运行，所述机电设备发生异常或报警时，系统自动定位到对应的BIM模型，以便运维人员及时响应。
4.根据权利要求1所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于：所述感知层，数据采集的内容包括机电设备运行数据、物联系统数据，所述应用层中，所述环境管理的环境质量数据包括温湿度、一氧化碳、二氧化碳、甲醛和颗粒物浓度，所述安防管理的安防监控信号包括视频、门禁以及入侵报警信号。
5.根据权利要求1所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于：所述应用层，具体为：
能效管理模块，用于能效管理，对建筑内用能进行在线采集并精细化计量及管理，并进行趋势化分析，对建筑用能等级及设备能效进行评估；
环境管理模块，用于环境管理，运维平台对建筑功能分区进行展示并设置检索功能，按照室内空气质量标准以及绿色建筑标准，布置温湿度、二氧化碳、一氧化碳、甲醛、PM2.5以及PM10的空气质量传感器，实时监测指标并展示，空气质量超标报警并联动通风空调系统进行处理；
机电设备管理模块，用于机电设备管理，将通风空调系统、给排水系统、中水系统、光伏供电系统和变配电系统按接口及通讯协议将数据上传至运维平台，对数据进行实时展示并记录；
安防管理模块，用于安防管理，视频监控系统以及入侵报警系统按接口及通讯协议接入运维平台安防管理模块，以便随时切换调用视频画面，实时弹出报警信息并记录；
物业管理模块，用于物业管理，包含工单管理、巡检管理、预防性维护、设施设备台账、库存管理、故障提醒、设备完好率分析和应急预案功能。
6.根据权利要求5所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于：所述机电设备管理模块的通风空调系统为地源热泵系统。
7.根据权利要求6所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台，其特征在于：所述物业管理模块的预防性维护具体包括，
基于设备故障的历史数据和实时数据，应用机器学习算法对数据进行分析，挖掘出数据背后的模式及发展趋势，并生成预测模型，确定设备最佳维保时间，实现设备预测性维护。
8.一种如权利要求1-7任一项所述的基于BIM的绿色建筑智慧运维平台的运维方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1：空气质量诊断及控制，通过工业级精度的空气质量传感器获得空气质量参数，根据绿色建筑标准的要求设置空气质量参数上下限，当空气质量参数超过绿色建筑标准限值时，平台自动发送报警指令，BIM定位超标区域并联动通风空调系统进行处理；
S2：机电设备智能诊断，以实时采集的设备的工艺、温度、电气和振动这些信息为基础，采用多信息融合的方式建立设备健康状态综合评价模型，对设备健康状况进行评价，快速、准确地诊断出设备故障部位、故障类型和故障原因；
S3：地源热泵供能平衡诊断，运维平台依据地源释热量与吸热量的累计差值以及土壤温度监测值，推荐不同的供冷方式，运维平台以一个完整的供热、供冷季为周期，环向对比每个供冷、供热季，向地源释放或从地源吸收的热量，以此来计算衡量地源系统的供能能力以及地源热泵系统的衰减程度，作为后续调整地源供能策略的指导依据。
9.根据权利要求8所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台的运维方法，其特征在于：所述S2中，机电设备智能诊断基于决策树的算法，推导机电设备故障诊断的结构化判断逻辑，将决策树训练模型结果进行封装，并在平台应用端部署，当设备发生故障报警时，平台自动结合BIM模型，将设备异常信息与模型组件联动。
10.根据权利要求9所述的一种基于BIM的绿色建筑智慧运维平台的运维方法，其特征在于：所述S2中，机电设备智能诊断到故障状态时，在BIM模型中会自动定位到相关设备，且平台根据预设的数字专家库发送维护方法指导运维人员进行处理，故障处理结束后，运维人员再将处理方法反馈到平台。
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