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美国人怎么玩绿色智慧城市--美国人怎么玩绿色智慧城市

智慧城市、未来城市的理念大家耳熟能详,规划貌似是越大越好,但怎样使有限的投入落地有声就要看决策者的巧思了。美国人是智慧城市、未来城市理念的重要推手,在该领域也是一马当先;当然,美国也是实用主义的发源地,最后能落地的项目实用性几何?项目的立项和实施要经历来自各方的层层质询和关卡。今天,小编带大家来看看在美国智慧城市领域以建筑智能化和节能监管为突破口的“最大”的项目到底长啥样。

 

背景概况

金郡是美国华盛顿州的一个郡,郡府所在地是全美第十三大城市西雅图,也是该郡的最大的都市。根据2010年美国人口普查统计,金郡大约有200万常住人口,是华盛顿州最大的郡,也是美国第十四大郡。

20152月,美国华盛顿州金郡启动了迄今为止全美最大的建筑能耗追踪与监管系统。该项目与微软西雅图总部园区已经运行了近3年设施管理与能源管理项目类似,通过建立一套建筑物用能设备的能效预警和故障诊断机制,降低境内众多建筑的能源消耗和碳排放强度。项目实施后,可以迅速的识别和发现建筑中的低能效现象,使得资产管理者具备很好的优化运营的可操作性,并能及时阻断能源浪费的现象。

 

项目介绍

今年2月,经过前期的多方考察和供应商、实施商遴选,金郡政府负责人Dow Constantine宣布了启动覆盖全境的能耗追踪与监管系统,这个工程将使得金郡成为全美最大的能耗追踪监管系统的政府使用者。该系统分阶段实施,第一阶段实施周期为两年,核心目标和系统架构基于微软园区的节能减排系统。

根据第一阶段的实施计划,能耗追踪监管软件将会被安布署在金郡的五处重要建筑群,同时提供基于实时分析的维护来使得建筑物的运营更为高效,并能更快的确定HVAC暖通空调系统的问题(耗能超过整个建筑群的40%),以便于更好的安排维护工作。

 软件技术的特长在于,可以将数据以“何处存在何种能源浪费”的形式展示给建筑管理者,同时更重要的是,我们应该如何应对所发现的问题。易于理解的数据可视化看板,革命性的取代了以前以表格数据形式来查找问题的方法。

之前的情况我们称之为大海捞针,而现在的方法转变为:“数据导向-解决方案”的管理系统。借助系统帮助,员工可以减少识别加热或制冷系统问题的时间,这样就可以有更多的时间用于故障修复。

“我们承诺,我们将采用创新的技术使得我们运营更为高效来创建全美最好的政府。”政府负责人Dow Constantine说道:“这种信息的政企合作关系将帮助我们降低能源消费,缩减开支,并降低我们的碳排放,所有这些都是在不花费纳税人一分钱的情况下实现的。”

总部位于西雅图总包商将会投资为金郡政府提供五处建筑群工程的系统安装,另外包括政府办公楼,交通设施和一处污水处理厂。

一期的五处建筑群有:

     西雅图市的Chinook大厦建筑群

     伍汀维尔市的Brightwater中心

     塔克维拉市的Bow Lake资源回收中心

     西雅图瑞尔森中转基地

     贝尔维尤市东部中转基地

能耗追踪监管系统采用了基于微软的Azure云平台。

“我们非常的激动能与金郡政府一起展示如何利用来自微软合作伙伴的技术解决方案来降低公共建筑的能源消耗。”微软的环境和城市战略总监Rob Bernard说:“我们全球的合作城市都在减少他们的碳足迹和讨论气候变化的挑战,金郡的尝试就是通过访问信息和数据作为资源来使得建筑更为高效的例子。”

微软发现,最节能的建筑是LEED认证建筑,他们不用维护就能按照最大节能设计的方式运营。

“这个诊断工具将之于楼宇的高效运营好比核磁共振之于医疗。在一个仪表盘,建筑运营者将会看到最重要的能源使用信息,在变不可见为可见的同时提供了一个减低能源浪费的执行工具。” 总包商的副主席Perry England说道:“我们很骄傲可以帮助金郡达成卓越运营的目标。这个工程不仅仅可以降低建筑碳排放对建筑的影响,还能节约资金回报当地的经济。”

这个项目建立在Constantine执政期间高效运营带来的金郡发展。在过去五年,金郡的年度能源成本降低了将近300万美元。

 

项目的意义

这个项目将帮助政府负责人Constantine解决了两大重要问题:创建美国最好的政府和应对气候变化挑战。金县期待启动的绿色节能建筑计划可以达成应对气候变化的目标并树立负责任的政府形象。政府的目标在不花纳税人一分钱的情况下实现能源消费,碳排放,以及电力开支的降低。

从楼宇和园区设施运营着来看,项目的实施将颠覆设施经理的建筑管理方式:他们将从以前的被动管理变为主动管理的方式。

对其他美国企业的示范意义也是明显的:项目带来的经济收益是显而易见。这种运营模式已经在微软的总部雷蒙德园区经过了验证,在容纳5800多名雇员的125栋建筑中采用了这一技术,带来了每年数百万美元的开支节省。工作人员通过所有建筑物的故障分类可以很快的识别的问题,可以确定的是,这种方式可以在30秒内节能$22,000,这就是强大的数据分析带来的结果。

 

 

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