人工智能在故障检测和诊断中的应用——加拿大多伦多大型混合用途商业建筑的应用结果

虽然故障检测和诊断已被证明有助于识别大型建筑的节能机会，但它也有一些缺点，即

– 解决误报问题，

– FDD 软件平台通常需要了解复杂的编程语言，才能输入故障规则。因此，设施的能源经理对软件供应商的依赖程度很高

– FDD 通常与 BAS 相关联，而对于没有 BAS 的设施，FDD 可能不太容易实施，因为大多数 FDD 平台都从 BAS（楼宇自动化系统）捕获数据

– 通常很难将 FDD 出售给设施，因为该系统不能保证投资回报。

– 由于缺乏灵活性，FDD 在较小的设施中并不十分流行。

Reipower AI 是一个解决上述部分功能的平台。它使用多种 AI 算法，包括大型语言模型。它既可用于在线模式，也可用于离线模式。该演示是一个案例研究，介绍了 Rei power AI 如何识别大型混合用途商业设施的故障和异常。讨论了基于人工智能的 FDD 平台相对于基于传统规则的 FDD 的优势。