综合能源管理系统软件设计研发.docx

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1、综合能源管理平台软件设计研发公司基于“平台战略”提出了能源管理系统软件平台，目标是建立一个高度开放的，可扩展的，集配电、能耗监测、用能计费、智能照明为一体的综合性系统，即能源管理系统平台。在整体战略的驱动下，EMS系统研发的目标定位是将现有的能耗监测、配电、智能照明、用能计费各个子系统合为一体，可分可合，同时将现有的1X的底层架构设计的更合理和稳定以及对现有系统的配置进行优化。一、研究目标1.1 总体目标1.1.1 平台实现对能耗平台的集中监控，满足对现场的无人值守，满足对平台运行状况的实时监控，满足对平台的用能评估；1.1.2 平台既提供综合应用平台（SCADA、DA、DPASG1S等功能）

2、，也提供对FTU、DTU、TTU、负控终端等各种终端设备的通用综合数据采集平台，将采集到的数据、负荷状态等采用通信通道，完成数据采集和远方控制等功能。通讯协议兼容：IEC104IEC1OKMOdBUS等。1.1.3 能源数据在综合能源服务平台汇总、对标产品单位能耗指标，以及能源梯级利用状况和排放参数等，分析后对企业能源综合利用方式提供改进意见。1.2 预期成果1.2.1 合理计划和利用能源，降低单位产品能源消耗，提高经济效益，降低二氧化碳排放。1.2.2 通过能源计划，能源监控，能源统计，能源消费分析，重点能耗设备管理，能源计量设备管理等多种手段，使企业管理者对企业的能源成本比重，发展趋势有准

3、确的掌握，使节能工作责任明确，促进企业健康稳定发展。1.3 产品性能指标整体结构平台技术架构按照云、管、边、端架构设计，云侧包括物联管理、数据层、服务层、应用层、展不层。1 .感知层：接入采集终端以及第三方平台。感知层负责感知外界信息和响应上层指令，是能源管理平台的基础，利用传感器、信号采集设备等在内的各种手段，采集水、电、气、热、冷等能源状态；同时，将上层发来的指令告诉设备执行，做出制定的动作，是直接与物体打交道的一层。2 .物联管理层：设备的统一管理和终端标准化接入，多协议统一采集，屏蔽接入的复杂性。3 .数据层：异构数据的统一处理、数据清洗、数据计算加工，建立包括关系数据、实时数据、历史

4、数据的数据仓库，负责各类数据，包括能源数据、环境数据、安全数据、运维数据等数据的存储与共享服务。4 .模型算法层：对模型、策略、神经网络、机器学习等进行封装通过规则热插拔调用，解耦算法层。5 .服务层：基于模型算法的支撑针对不同的业务域提供相应的服务能力降低应用侧复杂度。服务层包括基础服务、工具组件。基础服务为各种能源类型提供能耗分析、节能诊断、远程调控等服务。工具组件包括图模工具、报表工具等。6 .应用层：主要包括能效管理、多能协同、需求响应、智能运维、运营服务、低碳管理应用实现等。应用层实现泛在网络满足不同业务及提供个性化、特制化的高级智能服务，满足各种用途的功能要求，按照应用场景分为医院

5、、学校、机关、园区、商业楼宇等，根据场景需求，对功能模块进行灵活组装、实施及交付。1.3.2 功能体系平台支撑体系设计采用SG-UAP的整体技术架构体系;采用OSGi标准规范的核心框架，在数据的存储和处理方面融入了大数据处理与云计算技术;在能源信息综合采集监控的基础之上，进行处理和分析，配置四表集抄、能源分析、报表管理、能效控制、辅助决策等相关应用。1.3.3 硬件架构平台采用分层分布式的物理架构，主要分为两个区域：主运行区和安全控制区。主运行区面向纯客户资产设备及平台的信息接入与分析管理，安全控制区面向增量自有资产的设备控制，以及公司信息交互接入。二、主要研发内容2.1 故障综合研判基于网络

6、拓扑分析与故障监测信息，综合判断故障原因、设备节点，给出故障处理策略指导应急处置与事后抢修；2.2 多能协调经济控制对集中能源站的冷（热）机组和其他能源储存辅助设备进行统一的监测并根据负荷监控情况，以安全稳定与能耗最低为约束，实时调整机组出力，保证平台高效稳定运行；2.3 能效审计服务面向能源站、新能源、储能及微电网、用能企业等，结合阶梯电价、峰谷电价、设备负载水平等，以经济性为约束给出合理能源供给/存储/消费策略；2.4 综合可视化实现区域能效实时呈现、历史查询、挖掘分析、能耗预测;综合利用多媒体、多维互动技术，实现能源供应，全景监控，同时面向社会公众兼顾互动、体验与示范；2.5 自定义节能

7、服务企业能够直观地了解其用能信息，通过分析其商业模式和历史用能数据，向其提供目标明确的、可编制的节能计划。根据用户选择的设施使用与节能方案调整情况，定期推送或执行策略，并实时追踪预案执行的节能情况；2.6 海量数据接入服务1.1 对当前现有平台在建筑用能数据接入过程中存在安全性低、稳定性差及缺失率高的问题，通过运用数据安全、网络安全等保障技术及智能化、接口化、自动化、可视化等手段，实现海量建筑用能数据高效接入、高并发处理与高效检索输出等效果，同时，基于多维数据分析，形成海量数据对位建模及多维数据统计的方法。2.6 系统集成服务基于公共建筑用能诊断、预测、预警、评价、优化等分析模型，研究相关模型

8、特征参数及运算法则，采用面向对象或嵌入式相结合的方法，形成模块化应用接口，以云端数据为支撑，以大数据平台为载体，实现各项技术的综合集成。2.7 大数据平台公共建筑信息流节点控制模式解决不同数据源之间整合和重构的障碍，实现数据及服务能力池化管理，建立大数据平台公共建筑信息流节点控制模式。以数量质量控制为基石，以数据应用为目标，基于对大数据平台应用系统运行参数的分析，建立可视、协同及精细化管理的资源管控机制，根据数据应用方向及行政指令的需求导向，动态调控资源，实现业务流程的快速响应、反馈及优化。三、项目创新点及拟解决的技术问题3.1 技术创新点3.1.1 综合能源管理平台不限于数据采集、汇总、显示

9、等初级功能，技术上将在大量数据采集的基础上，依托人工智能执行预测分析、机器学习，结合专业人员输入不同变量参数，形成能耗诊断报告。3.1.2 综合能源管理平台可根据客户需求，订制能耗指标预警平台，通过执行预测分析，提前提醒运维人员作出反应，保证企业能源高效利用。3.1.3 综合能源管理平台不仅在能源输入端有重要作用，同时也在废弃物排放端增加监测平台，根据环保要求及能源利用情况制定合理的环保投入和工艺管理措施。3.2 主要解决的技术问题3.2.1 基于数据中心的专业应用。智慧能源综合管理平台的建设以信息多维度分析和跨专业业务整合为切入点，设计开发一系列满足业务需求的基于全景数据中心和ESB的使用化

10、业务应用，主要包括数据整合存储及服务，技术数据分析的综合监控、定制化分析、有效性分析、关联性分析及数据管理和数据安全。3.2.2 可视化综合展示。可视化综合展示主要涵盖平台监视、综合展示、业务整合三大部分内容。平台监视主要侧重于对一次、二次运行状况的智能分析及故障处理;综合展示主要侧重于全景状态、综合分析结果、决策结果的的展示。3.2.3 基于大数据技术的能源数据挖掘。能源大数据在生产和使用过程中产生，数据来源设计源、网、荷、储多个环节，本平台将大数据处理技术与数据仓库技术相结合，将PI数据库中的数据通过Storm加载到HBase中，使用Spark或者MaPredUCe对其中的数据进行计算,并

11、将计算结果存储在HBaSe中。在OraC1e中建立数据立方，将HBase中存储的计算结果转到Orac1e的数据立方中，然后使用Orac1e中的数据立方提供报表查询，以替代传统数据仓库技术中的ET1过程。3.2.4绿色建筑大数据平台管理技术与管控机制研究（1）通过设立专用数据通信服务器并采用集群及多元进程运行的方式实现建筑用能数据的高效接入与存储；（2）通过建立分布式计算环境并引入基于机器学习库的数据诊断修复工具实现数据的高并发处理与数据修复；（3）通过在数据库系统建立精细化数据处理的存储过程并自动触发运行，按照不同统计周期及周期序列设置数据存储结构表来实现结果数据的高效检索与输出。（4）基于统

12、一的开发环境与语言，在关键技术成果已形成相应的应用软件或模块的基础上，形成模块化标准应用接口，采用面向对象或嵌入式相结合的方法，以大数据平台为载体，实现数据安全接入与分析应用技术的综合集成。（5）采用前后端分离加中间件的开发技术构建绿色建筑大数据管理平台可视化展示界面，按照不同用户层需求设置展示数据的广度和深度。基于统一数据层，实现移动端应用系统的数据推送与联动分析。大数据平台数据管理采集EJ处理CJ存储CJ分类现有省市示范项目上海I北京重庆大连四、技术原理4.1 专家平台专家平台是指利用计算机技术和人工智能技术，根据平台内部已有的很多专业水平的知识和经验，进行思考和推断，模拟人类专家解决复杂

13、问题的计算机程序平台。4.2 智能控制智能控制是指平台能在无人的情况下自主驱动，根据数据分析结果，发出操作指令或执行操作调整。4.3 人工神经网络人工神经网络是由大量神经元互相联接而成，是一种运算模型;可以模拟大脑思雉，自动诊断，实现问题解决，由于在能源消费过程中数据量大，过程复杂,人工神经网络能基于数据，理性判断问题，从而做出更准确的反馈。预期效益：在经济效益方面，企业通过综合能源管理平台，能够实时准确的把握生产过程中的能源消耗，根据数据分析，合理配置能源以及合理安排生产流程，通过节约能源，优化平台达到降低生产成本的目的，最终为产品在市场上提供更大的竞争力。在社会效益方面，综合能源管理平台具有良好的开放性，采用先进、成熟的技术平台，总结和吸收了成功案例经验，除了能够达到节能降耗，提高能源利用率外，还能改善环境问题，构建绿色生态社会。