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深度观察 关于智能照明应用的前景

   2015-04-07 中国之光网2300
核心提示:在科技的推动下,世界正变得越来越联通,而与此同时,能耗水平也在一路飙升。空调、照明和其他电子产品的持续使用令能耗水平屡创新高。

在科技的推动下,世界正变得越来越联通,而与此同时,能耗水平也在一路飙升。空调、照明和其他电子产品的持续使用令能耗水平屡创新高。为了减少能源浪费,绿色建筑正成为发展趋势。而绿色建筑的设计离不开像节能照明产品、传感器、太阳能板等环境友好的产品,但能否在此基础上更进一步,以最为有效的方式去节省能源呢?

以康普Redwood智能照明网络解决方案为例,其具备LED照明经济高效的全部优点,同时还结合了能够报告移动物体、空间占用、光线(采光)和温度状况的集成传感器网络。照明网络有史以来第一次在建筑物的每一个角落进行高密度、经济型的布置。利用来自该传感器网络的数据可使照明和冷却系统达到业内最佳节能效果的同时,还可提供有关空间占用时间、占用地点和占用方式的数据,以期实现物业利用率的优化。

相较于采用LED照明产品和传感器来节省能源,智能照明网络将可长期节省成本的LED照明与智能开放式API软件平台相结合,从而可使节能更进一步。通过使用可洞悉系统运作、建筑物使用和占用位置等情况的传感器技术,楼宇管理人员能够充分利用这些数据,在能源优化、运营效率和空间利用方面做出更明智的决策。智能照明网络可通过开放式API与其他建筑系统集成,使其具有可定制性和安全性。来自传感器网络的数据还可用来充分把握整个建筑物中的能效机会,包括数据、HVAC、会议室预订系统和安全系统。

举例来说,如果楼宇管理员对大楼有了更全面的认知,便可了解到能源用量以及降低能源用量的方法,从而确保所有工作空间都是有效利用的。比如在某些情况下,会议室使用完毕后,空调和照明系统依然在运转,而智能照明网络则可以及时提醒楼宇管理员,确保这些空间的系统是正常关闭或是为之后使用所保留的。空间规划人员也可以利用Redwood精确的空间占用数据来找出那些未被充分利用且可添置更多办公桌的建筑区域。

在建筑向更加绿色环保发展的大环境下,企业和消费者一定会从智能照明网络解决方案中受益。希望长期降低能耗的企业可以采用楼宇自控系统,在整个办公场所提供低压LED灯,且每一个灯都附带有传感器的智能照明网络解决方案。这些传感器可以收集光线和空间占用等变量的数据,然后再通过可控制灯光、设置照明策略并可实现采光等各项功能的网络软件程序进行处理。照明占建筑物总能耗的20%,因此,采用降低总能耗设计理念的照明可以提高建筑物的整体能效。

研究还表明,将被动式设计策略与良好采光相结合,可以对住户产生积极的心理影响。目前,全球许多地区的员工工作空间的平均年成本已经超过13,000美元。因此,能够部署有助于楼宇管理员了解空间在何时何地以及如何被使用的技术,对于管理人员而言就显得至关重要。Redwood可以全天候24小时提供有关建筑物是如何被利用的实时数据,这是帮助管理人员应对此类挑战的关键要素。当显示有空间未被充分利用时,就可以将这部分空间从租赁协议组合中去除,从而使企业的实际空间需求与物业的供应之间的关系更加合理。

这种需求在亚太地区正呈上升趋势,我们可以看到智能建筑正被广泛的采用。IDC报告称,在亚太地区,建筑物对智能方面的需求增长了三倍,特别是在新加坡、澳大利亚和中国香港这些较为领先的市场,他们对于楼宇控制和传感器技术等特定技术趋之若鹜。我们还看到,许多处于领先地位的财富500强客户目前已经在整个建筑物中部署了该解决方案。亚太地区已有多个Redwood安装案例,且亚太地区的一家大型银行已将Redwood评为首选供应商,并有望在其所有新建筑物内部署该解决方案。

智能照明网络将继续变得更加智能、更为有益。物业的未来是连通、动态场景管理和开放的。连通就是指将来自诸如Redwood系统的数据与来自包括冷却系统、安保和会议室管理系统在内的一切数据共享。当照明系统指出无人占用会议室时,那么该会议室在企业系统中保持已预订状态就就变得毫无意义。动态场景管理的意义是指综合分析多个数据流,从而了解如何针对建筑物中的不同个体实现最佳建筑物运营。例如,如果行程安排显示总经理将于上午10点抵达机场,已连通的车辆显示总经理上午11点在去往办公室的路上,则办公室系统应当在上午11点30分才处于备用状态,而不是和建筑物其他区域一样早上8点就准备就绪。因此,情境是最关键的一环。最后我想说,未来一定是开放的,终有一天,那些对共享数据进行收费,或者试图以专用或复杂的形式约束消费者的供应商必将失去市场。

总之,未来智能管理需要高密度,高精度的传感器网络;智能的前提是能够获得数据和分析数据,Redwood以自己优势提供丰富的环境数据,也帮助用户实现智能与节能。Redwood不仅是一套创新的全数字化和LED照明控制系统,也是一套高密度的传感器网络。

 
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