--商业地产、智慧园区数字机电综合运维解决方案 南京天溯解决方案地产行业线 品牌创造价值，运维提升品牌 目录 商业地产（园区）现状及面临问题 数字机电综合运维解决方案 成功案例 品牌是商业地产（园区）关注的核心问题 2015年6月27日下午14时 北京八达岭奥特莱斯正式开业第二天 开业第二天停业，直接影响品牌 及后续经营 商场所有楼层及店铺全部停电 停电持续数小时，整个商场全部停业 事故原因：机电设备超负荷运行 机电设备能否安全运行直接影响商业地产（园区）的品牌 品牌直接决定商业地产（园区）的溢价能力 数据来源：某房产公司网站数据 环境品质、照明舒适度、便利性、精细化管理等因素直接影响商业地产（园区）的品牌 品牌包含哪些方面？ 品牌不仅包含客户体验，高效的管理和运维服务对于品牌更重要 不同的管理及运维对于成本的影响 能源消耗、人力成本、设备维护等是整体运维成本的主要构成 CAPEX （建设成本） OPEX （运维成本） 20% 80% LCC（Life Cycle Cost） 能源消耗 人力成本 设备维护 清理保洁 ?????? 能源消耗是运维成本的重要部分 数据来源：XX广场16年8月份用电数据摘录 不同广场月度用电指标及实际用电量数据对比 同样的建筑面积，同样的用电指标，相差巨大的实际用电量 人力成本支出逐年提高 数据来源：实际项目统计数据 人力成本逐年提高，运维人员年龄偏大，技能偏低，运维效率差 海量的机电设备，该如何管理？ 海量机电设备管理难度较大，难以做到精细化管理 某商业地产广场设备清单 4个大型变电所 12套不同类型的大型设备组 300多条用电回路 700多台末端设备 海量的其他办公设备 …… 商业地产（园区）关注的核心问题 目录 商业地产（园区）现状及面临问题 数字机电综合运维解决方案 成功案例 商业地产（园区）能源与设备综合运维需求 服务品质提升，品牌效益显著，项目溢价 能源与设备相关的多系统的集成，保证用能安全、不间断运行，提高用能质量 从规划、设计、建设到运营的全生命周期服务，确保商业建筑安全、绿色、高效运营 设备的流程化管理，预防性、预见性维护，保障设备安全高效运行 传统的管理模式 智能照明系统 环境监测系统 用能计费系统 能源管理系统 各机电设备监控系统 设备管理系统 本地运维体系 提升照明舒适度 提升室内环境品质 提升商户缴费便利性 提升能源管理水平 机电设备安全运行 海量设备管理 全生命周期运维服务 数据难以共享 分析能力薄弱 管理分散 建设成本浪费 后期扩容困难 人力成本高 基于数字机电综合运维平台的一体化方案 提升照明舒适度 提升室内环境品质 提升商户缴费便利性 提升能源管理水平 机电设备安全运行 海量设备管理 全生命周期运维服务 数字机电综合运维平台+服务 统一功能化的数据库 数据全方位共享 统一的分析引擎 有利整合分析功能 统一的B/S管理架构 灵活的管理方式 融合的系统架构 充分节约建设成本 模块化平台结构 极大程度便于扩容 一体化管理平台 优化人力配置，降低成本 商业地产、园区数字机电综合运维整体方案 数字机电综合运维平台示意图 以强弱电一体化监控为基础，对建筑内部各专业系统进行业务集成； 以能效管理和设备管理为核心，实现对能源及机电设备的有效管理和优化控制； 以运维支撑服务为抓手，实现运维及管理效率的有效提升； 建设可面向未来演进的集团级计费管理、能源管理、运维管理中心，实现面向不同层级客户的一键式管理。 业务集成 数字机电综合运维平台 一体化监控（多协议网关） 综合管理与决策引擎（策略分析，系统联动） 应用展示 计费服务 能源管理 设备管理 暖通空调 安防监控 消防监控 停车管理 其它系统 变配电监控 智能照明 信息系统 运维服务 线下驻场服务 线上增值服务 运维支撑 传统能源管理的问题 现状： 能源支出都用在了哪里？ 能源集中在哪些区域？哪些时段？ 能源是否浪费？是否有节能空间 如何制定能源规划？ 如何进行节能设计？ 能耗 数据采集 能效 管理分析 节能 优化策略 需求： 分时、分区域能耗对比分析，找出能耗异常 能源使用透明化，明确节能空间 设备能耗监视，提高管理水平 改变不合理用能习惯，减少能源浪费 制定节能规划，进行节能设计，有的放矢 能源管理 计费服务 设备管理 综合运维 符合国家标准及行业标准 可根据客户需求定制（业态维度、管理维度等） 不同能源，不同模型 支持同时两种维度建模，提供两倍的分析维度 使用实际计量设备和虚拟计量设备两种建模方法，软拆分算法精确使用，极大降低末端表计投入比 一体化平台下的能源管理---多维度能耗模型 能耗模型 一体化平台下的能源管理---多维度能耗对比分析 能耗对比分析 任意时间段、任意能耗对象、任意区域间的能耗对比分析（多个对象同一时间段、同一对象多个时间段、同比、环比等） 单位指标分析（单位面积、人均等） 转化指标分析（标准煤、碳排放量、人民币等） 一体化平台下的能源管理---负荷预测 负荷预测 预测未来能耗走势，为能源管理提供决策支撑 预测算法综合考虑历史能耗趋势、实时能耗趋势、温度、作息等因素 可对不同类型的对象使用不同的负荷预测算法 算法具备学习能力，跟踪时间越长、数据量越大，预测越准确