建筑和能源管理杀手级应用内部
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虽然有一些软件工具和应用程序已被证明对建筑运营和能源管理有益，但具有最佳验证结果和成本效益的软件应用程序是故障检测和诊断。它是建筑自动化和建筑能源管理行业的杀手级应用。
故障检测和诊断是与建筑相关的更大类别分析软件的子集。分析是至关重要的，因为建筑正变得越来越复杂，新的系统正在引入建筑，能源消耗指标和关键性能指标现在是企业或组织高管的极大兴趣。
一般来说，分析软件工具主要支持现场的技术人员和工程师，他们处理建筑操作的日常问题，以及复杂系统、先进技术和对建筑性能更高的期望等更广泛的问题。分析工具提供了对建筑系统的洞察，从而降低了能耗，改善了建筑性能，降低了成本。
暖通空调系统的故障检测和诊断并不新鲜。故障检测方法的研究、开发和测试已经有20多年的历史了。新的是对故障检测的兴趣和实际使用的增加。以行业审批为例，2011年10月美国绿色建筑委员会和SCI的能量宣布了一项技术协议，建筑业主将能够使用SCISCIwatch技术通过LEED在线平台．该分析工具利用自动故障检测进行商业建筑的持续调试和预测性维护，这是USGBC和能源管理部门非常感兴趣的东西。
另一个涉及实际部署和使用故障检测的示例是，这可能是最近和最好的示例之一这是微软雷德蒙德园区的一个试点项目．微软安装了一个故障检测应用程序，可以“货币化”每个故障，并确定每年的故障成本。微软不仅发现了他们从未意识到的错误，而且他们的工程师在处理操作问题上节省了大量时间。这个工具允许微软在一年之内完成其园区典型的5年回顾调试周期。微软每年仅从自动故障检测中节省的能源成本就可能超过100万美元。(要阅读微软的案例研究，点击这里．)
劳伦斯伯克利实验室(Lawrence Berkeley Laboratories)在一项基于监测的调试(其中一个环节是构建诊断系统)的研究中显示，该系统平均节省了10%的能源，在某些情况下甚至高达25%。当有USGBC、Microsoft和Lawrence berkeley Labs这样的组织广泛支持故障检测的结果和好处时，它的应用就有了一定的意义。
缺点
系统缺点与传统系统有何不同警报．故障处理系统的性能;也就是说，系统正在运行，但性能欠佳，软件应用程序识别出性能欠佳或故障的原因。
市场上的“故障检测和诊断”工具可能使用不同的方法来检测故障，并具有不同的诊断能力。FDD方法涉及的主要区别功能识别单个或多个缺点,构建系统的类型被监控,诊断是否提供的工具或手工完成,以及传达建筑操作员错误的后果,比如货币化的错。
以下是一些比较常见的查找故障的方法:
基于规则的故障检测与诊断
研究最多、可能也是最常用的故障检测方法是针对暖通空调系统的“基于规则的方法”。这有几个原因:大型建筑中的暖通空调系统是最复杂的建筑系统，也是能耗最高的系统，可以制定规则，规定每一个暖通空调设备需要如何与其他暖通空调设备相互作用。HVAC的FDD规则是针对特定类型的设备的。一般的关系是一个“源”通过源和负载之间的空气或水界面服务于“负载”(例如，一个冷水机服务于空气处理器，一个空气处理器服务于VAV箱，等等)。
从本质上讲，该软件应用程序实时监控HVAC控制系统中的数据点(温度、流量、压力和执行器控制信号)，并评估冷水机和空气处理程序或空气处理程序和VAV箱等之间的关系是否最佳。如果没有，则根据规则检测故障并诊断问题。通常情况下，“源”和“负载”都有故障，但假设这是“源”的故障，“负载”的故障应该被抑制。一个简单的例子是冷水机向温度过高的空气处理机供水。然后，空气处理装置的冷却盘管阀100%打开，送风温度高于设定值，导致VAV无法维持其区域内的空气温度。该软件会对所有三种设备产生故障，但会抑制负载、空气处理器和VAVs的故障。
基于规则的方法的真正美在于规则的简单和透明以及因果关系的识别。因为建筑中的大多数数据点都与暖通空调系统有关，所以需要分析的数据越多，得出的结果就越可靠。
监控暖通空调系统的电力负荷
HVAC“规则方法”分析的另一种替代或补充方法是监测HVAC设备(风扇、泵、冷水机等)的电气负荷。这种方法需要测量或电压和电流传感器。这种方法使用特定部件的HVAC设备的功率信息，通常将功率与气流或电机速度关联起来，或检查当泵或风扇等设备开启或关闭时功率的变化。总的来说，这项技术是有用的，但有局限性。
趋势、模式识别和回归分析
一些软件应用程序将数据随时间或其他变量的变化趋势，试图识别趋势中的模式或关系，然后将该模式与已知的故障或症状进行比较，或寻找异常情况。回归分析是一种统计方法，通常用于定义变量之间的关系。它是一种常见的分析工具，可用于Microsoft Excel等应用程序，并用于预测、估计和可能识别因果关系。这种方法可以提供结果，但可能不像基于规则的方法那样明确或准确。趋势或模式识别很可能识别单个错误或事件，或更模糊的东西，如“错误签名”。例如，您可能会对实际能耗和预期能耗进行趋势分析，并注意到一些异常或“故障”;但识别故障或异常可能涉及额外的数据、分析和关联。
虽然建筑运营是一个通常不使用软件工具来分析建筑数据或挖掘数据的行业，但故障检测和诊断等分析工具的使用将大幅增长。这些工具在改善作业、降低能源消耗和节约成本方面取得了显著效果，不容忽视。
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