3种构建控制的方法必须演进

随着数据分析、机器学习、网格集成、用户交互和可再生能源技术的许多令人兴奋的进步进入建筑行业，人们很容易就被高性能建筑的愿景和潜力所吸引。不幸的现实是，许多按高性能标准设计的建筑难以实现这一愿景。

事实上，英国的研究发现75%的高性能建筑没有达到其能源目标（PDF）事实上，他们正在使用比他们的模型预测的能量多2到5倍(PDF)．许多业主并没有生活在舒适、高效和直观的建筑梦想中，而是面临着运营问题、过度能耗和用户投诉。

这其中有很多原因，从居住者参与到缺乏整体设计，但最根本的原因往往可以追溯到建筑控制。这个系统，通常由分包商负责，规定了建筑的性能，但对大多数业主和用户来说是不可见的。

高性能建筑需要更多的功能、系统集成和动态计算，但市场技术壁垒阻碍控制系统跟上建筑和能源系统创新的快速步伐。除非这些系统能够发展到支持现代建筑，否则它们仍将是破坏高性能建筑行业未来的缺失环节。

1.控制必须满足高性能建筑的需要

现代、高效的建筑——以及净零建筑——不仅从根本上设计不同，而且必须在数据、天气和入住率预测、网格交互和系统集成的无限复杂世界中运行。然而，今天的大多数硬件和软件控制仍然采用源自20世纪80年代气动系统的方法，主要由集中加热和冷却设备控制。

这种传统方法阻碍了建筑提供现代化、高性能建筑所需的所有服务:提供最佳的乘员舒适度，跟踪和维护能源性能，与乘员和设施人员沟通以实现高效运行，提供网格服务，集成和管理所有能源系统，包括电动汽车和能源存储，使其能够灵活地适应建筑改造和增长- - - - - -最重要的是，要以一种易于管理、适应性强、易于实施和操作的方式来完成。

2.支持系统集成以实现严格的构建性能目标

随着建筑变得更加被动，以满足能效目标，热舒适主要通过被动式元素提供，如太阳能控制、自然通风和预测热质量策略。与单一、大型暖通空调设备主导热控制策略不同，多个分布式被动系统在空间内相互作用，同时控制多个变量(如热舒适、照明、通风)。

这些复杂的交互作用有许多相互依赖的变量，需要集成每个子系统。与智能电网控制的快速扩展类似，智能电网控制使公用电网能够从集中式化石燃料发电转向分布式供需资产，建筑控制必须不断发展，以满足这些根本不同的模式。事实上，碳信托基金研究了28栋属于低碳建筑项目的建筑，发现没有一栋融合了多种低碳技术的建筑能够达到其设计能源目标。如果将多种技术集成到一个系统中，例如加热，偏差甚至更大。控制不再依赖于简单的单一系统，这些系统可以过大以补偿集成度差。

为了增加这种复杂性，建筑现在是更广泛的能源系统的组成部分，包括电动汽车、电池存储和下一代电网，后者正在开发交互速率结构，以管理分布式可再生能源的新需求。建筑的能耗是一个关键变量，需要与电池存储、电动汽车充电甚至双向充电相平衡。这些需求响应机制对发展智能电网至关重要。在过去的几年里，能源软件公司出现了，但每家公司都专注于这个更广泛系统的一个组件。例如，一个人可以控制来自太阳能光伏、电池和电动汽车的建筑能量流，但只能向现有的建筑管理系统或照明控制系统发出简单的指令来控制建筑负荷。为发展零净区综合需求方面的管理，需要一项包含所有这些因素的全面综合战略。

3.超越简单的基于规则的算法

除了这些集成挑战，控制策略范式正在从大型暖通空调系统主导的空间的反应性、即时响应转变为需要预测控制策略的滞后、高度可变的被动响应。

当前基于规则的控制序列主要对基于有限数量变量的实时空间条件作出反应。新出现的技术不再局限于固定的控制序列，而是基于当前条件、可能的输入和实时性对所有可能的未来结果进行建模- - - - - -并利用这些信息来控制大楼。

劳伦斯·伯克利国家实验室（LBNL）正在使用Modelica开发这一应用程序，但该项目尚处于早期研究阶段。小型初创企业也在追求这一方法，但由于缺乏风险资本对硬件的兴趣，现有企业根深蒂固，以及指定这些系统的工程师和承包商规避风险的性质，它们正面临强大的投资和市场阻力。

对于集成的预测性建筑控制，还有许多其他技术方法，例如使用机器学习，由于历史障碍和缺乏领域经验，该行业尚未充分探索。谷歌（PDF）甚至使用神经网络来优化其数据中心，结果是节省40%在一个已经非常高效的系统中。然而，这些有前途的方法需要大量高质量的历史数据，尽管许多新建筑具有提供这些数据所需的大量子测量和趋势分析，但数据质量和管理存在系统性问题。此外，新建筑没有一年的性能数据，无法在移交后立即控制建筑。

创新中心

当落基山脉研究所着手设计其创新中心时（该中心于2016年投入使用），它希望突破净零能耗建筑之外的最先进建筑所能达到的极限，并理解随着时间的推移实现目标所需的控制。为了实现净零能耗，我们需要一个被动建筑来加热居住者，而不是空气。我们曾经一个分布式的方法配备自动外部遮阳帘、地板辐射供暖、自动自然通风、手动吊扇和专用室外空调。创新中心的高热质量利用天气预报在夜间对板坯进行预冷脸红并通过外部百叶窗控制的大型朝南窗户来加热楼板。

了解上述控制行业的挑战，我们竭尽所能确保我们能够获得一个有效的集成系统。在早期设计期间，我们使用综合项目交付流程．我们与设计团队合作，确保所有设计规范都有正确的控制协议，并与每个子系统制造商广泛合作，从百叶窗到电池控制，以确保集成不仅在技术上可行，而且将得到充分的资源和支持。

尽管负责该系统的各方进行了如此程度的规划、远见和协作，但我们还是遇到了许多同行业同事一次又一次提到的问题，根据我们的经验，这些问题清楚地说明了当今的技术差距和行业状况。

控制有机会成为决定建筑运营绩效的最重要的方面。

例如，广泛的能源子计量系统具有一致的集成和可靠性问题。虽然我们的许多系统与Modbus兼容，但我们发现只有有限的点被中央控制系统发现和访问，导致功能降低。具有内部控制算法的子系统已导致围绕系统动作来源的操作混乱，并且难以对控制序列进行故障排除。

我们已经能够利用我们内部的技术资源来寻找这些问题的解决方案，但建筑业主通常没有资源或时间来做这件事。建筑不应该要求整个工程组织理解控制并确保它们良好运行。我们花了一年的时间来优化创新中心的控制，这是一个相对较小的商业建筑，只有15400平方英尺。我们利用了最好的技术和我们能找到的最好的合作伙伴;事实上，创新中心的能耗超过了设计的能耗。相反，我们的经验说明了当前控制行业所面临的系统集成挑战。

朝着正确的方向前进

在过去10年中，在利用Modbus和BACnet等协议和Tridium等开放软件实现开放式控制集成平台方面取得了重大进展。这些方法在证明市场对不将客户与特定提供商联系起来的集成系统的需求方面迈出了重要的一步。然而，这些方法还不足以实现无缝的开放集成，因为许多现有企业除了公开一些象征性的要点外，没有动力真正开放他们的系统。大多数系统需要大量资源来集成使用这些协议的硬件，因为它们只提供简单的输入，如开/关，并隐藏大部分专有的控制算法。

许多初创企业和研究机构正在敲开现任企业的大门，推动这场革命。除了LBNL的工作之外，Pacifica西北国家实验室（PNNL）还开发了开源软件Volttron平台，它“可以通过面向对象的软件环境独立管理广泛的应用程序，如暖通空调系统、电动汽车、分布式能源或整个建筑负荷”，允许轻松开发应用程序，同时不知道编程语言和控制协议。

此外，许多新创企业正在引入先进的数据分析、基于机器学习的控制和开放式平台集成。这些进步中的许多并不是由增强的建筑控制的价值推动的，而是通过在快速发展的先进公用事业费率结构世界中获取整合建筑负荷、储能、太阳能生产和电动汽车充电的价值。这些方法前景广阔，但由于现有的大型企业以及所有投资组合中都存在遗留系统，因此面临着巨大的市场障碍。

即将到来的革命

鉴于RMI在创新中心的经验，我们坚信这些控制集成和运营问题是建筑业发展和进入21世纪“智能”建筑的最大障碍之一。许多初创公司和新的软件解决方案提供了先进的分析和优化方法以及网格集成，但所有这些都建立在基本假设的基础上，即支持这些方法的基本建筑控制和数据管理系统正在工作。许多初创公司发现，他们的解决方案无法完全应用，或者正在失败，因为建筑的运行水平不足以提供这些系统所需的数据和稳定性。

控制有机会成为决定建筑物运行性能的最重要的方面，但前提是行业能够提供包含预测建模的完全集成的价值主张，数据分析和能源系统集成，从根本上也适用于建筑物所有者和居住者。RMI相信，当这些新方法能够提供完全集成的价值主张时，它们将推动市场需求。但在此之前，建筑控制将继续是一个缺失的环节，限制高性能建筑的向前发展。