劉細鳳

安科瑞電氣股份有限公司  上海嘉定  201801

摘要：本文以建筑能耗為研究對象，分析并設計了基于云服務平臺的建筑能耗管控系統。該系統可輔助企業duo維度（即縱向時間緯度、不同專業指標緯度、不同權限緯度等）監測企業建筑能耗情況，并基于其對海量數據、復雜數據的挖掘及分析能力，支持企業追根溯源，探尋建筑能耗存在的根本問題，從而實現建筑能耗的化管理，有效降低企業因能耗帶來的利益損失，保證企業競爭力。

關鍵詞：能耗管控；建筑能耗管控；云服務平臺；能耗管控系統

0 引言

目前我是*二大能源生產和消費，統計顯示，我建筑能耗約占全總能耗的28%。在我每年新建的20億平方米建筑中，其中99%是高能耗建筑，而既有的約430 億平方米建筑中，僅有4%采取了節能措施。按目前能耗增長速度推算，到2020年，建筑能耗將超過現在的3倍以上。大型公共建筑不但能耗密度高，而且能耗浪費非常嚴重，具有巨大的節能空間。我建筑節能的推廣已勢在必行。

然而，建筑能耗涉及的范圍十分廣泛且復雜（見圖 1），故而實施對建筑能耗的管控十分困難。借助于大數據分析手段，通過對建筑能耗大數據的廣泛收集分析，無疑為建筑能耗的有效管控提供了良好的基礎。本文旨在借助于大數據分析手段，研究基于云服務下的建筑能耗監控系統的設計與應用，以期實現對建筑能耗多方位、duo維度的管控，

從而支撐企業的利益較大化。

圖 1 建筑能耗縱覽

本文先討論建筑能耗監控實施的背景及大數據時代下實施建筑能耗監控的勢。其次，本文進步討論了基于云服務的建筑能耗管控的特點。然后，研究了基于云服務的建

筑能耗管控系統的需求分析及設計思路。zui后，給出了基于云服務的建筑能耗管控系統的應用場景。

1 能耗監控研究現狀

能耗監控是當前響應家節能減排政策的重要手段之。當前，對能耗監控的研究和應用眾多，主要集中在行業的能耗監控方案研究、能耗監控的技術化、能耗監控的手段及大數據時代下能耗監控研究等方面。

些學者基于能耗監控的不同對象，分別研究了能耗監控在電信行業、公共交通行業等的應用情況，并提出了不同的能耗監控實施方案。

此外，在能耗監控技術化研究方面，些學者從能耗評價的指標化或能耗監測的算法化方面做出了定的貢獻，為能耗監控提供了創新性的測量及監控方法。同時些學者認為能耗監控無疑涉及了眾多的評價指標及海量的數據，為了對能耗實施監控和科學的管理，借助于信息化手段。大量的文獻研究了能耗監控系統的開發應用，提升了能耗的管理水平。

在大數據時代，大數據技術的涌現，賦予了能耗管理更大的化空間，同時也帶來了新的能耗問題。些學者根據大數據時代的特點，研究并提出了套基于大數據的能耗監控方法。

能耗監控方面的研究眾多，對大數據背景下的能耗監控也討論較多。然而，在云平臺的應用方面，主要還是側重討論云平臺本身存在的能耗問題及其管控。而作為能耗監控的關鍵，能耗數據的采集、存儲和分析均離不開云平臺的應用。本文以建筑能耗為研究對象，以云服務平臺的數據為重要媒介，研究了具有應用價值的能耗監控系統的分析與設計，以期提升建筑能耗的監控水平。

2 基于云服務的能耗監控系統分析與設計

2.1 基于云服務的能耗監控特點

基于云服務的能耗監控可輔助企業duo維度（即縱向時間緯度、不同專業指標緯度、不同權限緯度等）監測企業建筑能耗情況。同時，基于云服務的能耗監控因其對海量數據、復雜數據的挖掘及分析能力，可支持企業追根溯源，探尋建筑能耗存在的根本問題，從而實現建筑能耗的化管理，有效降低企業因能耗帶來的利益損失，保證企業競爭力。基于云服務的能耗監控有如下特點：

（1）快速搭建網絡：應用物聯網技術，幫助客戶快速組建能源數據傳輸網絡。

（2）精細化能源管控：對于能源數據進行分類分項計量，可以掌握建筑各個功能區域的用能情況，找出用能問題。

（3）科學的能耗基準、節能評估的尺子：通過大數據挖掘技術，建立建筑整體能耗基線模型和各設備能耗基線模型，為將來實施節能改造形成數據模型支撐。

（4）操作模式多樣：提供手動控制、定時任務、聯動任務、情景模式等多種控制模式，貼合物業管理人員實際操作。

2.2 基于云服務的建筑能耗監控設計思路

2.2.1 基于云服務的能耗監控系統架構設計

基于云服務的能耗監控系統架構主要分為數據采集層、 數據傳輸層及應用層三個部分。

2.2.2 基于云服務的建筑能耗監控系統功能設計

基于云服務的建筑能耗監控系統包括監測功能模塊、數據分析模塊、評估模塊和智能控制系統四個部分。各項系統功能的設計目標及思路如下。

（1）用能監測功能模塊設計目標：對各類用能（電能、水能、熱能）實現監測。

功能特點：

1）對水、電、熱等各類建筑能耗進行監測。

2）電能監測將采用分項計量方式，關注電耗較大的設備和支路。

3）平臺將對建筑進水口進行實時監測，關注水耗較大的支路。

4）熱能監測對供熱進水、回水側裝溫度傳感器，并結合各樓層溫度情況進行需量調節。

5）細化各個用能節點，清楚掌握管轄范圍內用能狀況及變化情況。

（2）能耗數據分析功能模塊

設計目標：統數據，分析管理。即將各類能耗進行統數據管理，結合數據進行能耗建模分析，化用能習慣，實現管理性節能提升。

功能特點：

1）平臺將各類能耗數據進行能耗格式統設計，形成企業自己的能耗規范，方便后期數據提取利用。

2）用大數據技術對能耗數據進行處理，對相關能耗進行關聯處理并重新定義。

3）建立數據管理體系，提高數據質量，使數據的生命周期可管控、可量化考核。

4）通過大數據挖掘技術，將能耗數據進行關聯，建立基線模型及分析模型，輔助管理，支撐決策。

5）發現不良用能情況，化用能習慣，改善管理性節能，提高用能效率。

（3）節能措施評估功能模塊

設計目標：實現節能改造效果量化評估，并支撐動態統計分析節能量。同時，支撐企業節能產品綠色采購，實現節能改造受益評估提供決策支撐。

功能特點：

1）動態的統計、分析節能措施的節能量、評估其節能效果。

2）為采購環節的廠家選擇、措施選型提供量化數據參考，利于科學決策。

3）為合同能源管理項目的節能效果，雙方收益評估提供決策支撐。

4）系統可生成節能項目的量化評估報告。

（4）智能控制系統功能模塊

設計目標：通過智能照明控制系統、智能空調控制系統和智能節水控制系統，實現管理控制，技術節能。

功能特點：

1）照明空調自控系統：結合人員數量，以及光照、溫度等環境因素，制定個性化自動控制方案。

2）節水控制系統：進行人體監測，無人自控關閥，杜絕跑冒滴漏等現象。

3）可無縫對接外部樓控系統，也可由平臺新裝相應智能控制系統。

3 安科瑞能耗云平臺介紹

3.1系統架構介紹

安科瑞能耗云平臺在變電所或配電室等現場安裝多功能電力計量儀表；在各用能現場可安裝水表，氣表等各類儀表，通過網關經無線（3G/4G）或有線的方式將采集的儀表數據上傳至公司租賃的云服務器上，并將數據進行集中存儲、統管理。具有權限的用戶可通過PC、PAD、手機等各類終端設備訪問數據、接收告警信息，方便用戶及時知曉各個點位的用能情況，及時管理各個點位用能。

圖 2 能耗云平臺架構示意圖

3.2 系統功能介紹

圖3 能耗云平臺用能統計示意圖

3.2.1支路用能

系統可以統計各支路某段時間內逐日、逐周、逐月、逐季、逐年用能。系統可查看各支路用能趨勢，可根據已有的日期或者自定義時間進行查詢，并可以將支路用能顯示合計，以圖表形式顯示。

3.2.2分項能耗統計

系統可以按照分項進行能耗統計與顯示。其中，日分項用能同比分析圖顯示不同分項的當日與昨日能耗柱狀圖；用能餅圖顯示各分項過去31天的用能占比；堆積圖顯示各分項過去31天的能耗趨勢；分項用能前圖顯示被選中分項對應能耗值前*位的支路。

3.2.3分項用能報表

系統可以統計各分項某段時間內逐日、逐周、逐月、逐季、逐年用能。可查看分項中各支路用能趨勢，可根據已有的日期或者自定義時間進行查詢，統計數據可導出至Excel。

3.2.4能耗的同比環比分析

系統可將各主要耗能設備的能耗與去年同期值和上月值進行同比環比分析，檢驗節能效果，根據分析結果執行節能績效考核，以及節能目標的修正。統計各支路當年每月用能及去年同期用能。

3.2.5用能數據檢查

系統可以統計某段時間內各回路與下級支路的用能差值，超過定百分比后醒目顯示，確保計量體系的完整性、準確性。

3.3系統設備選型

表1 能源綜合管理云平臺設備選型示意圖

4 結束語

作為能耗的主要來源之，建筑能耗是當前能耗管控的重要對象。然而，建筑能耗涉及的內容繁多，涉及的人員眾多，涉及的指標各異。為了對建筑能耗實施有效管控，本文以云

服務平臺為依托，分析并設計了建筑能耗管控系統，實現對建筑能耗各項數據、duo維度的采集、存儲、處理和分析。多個應用案例表明，本文的建筑能耗管控系統對能耗問題的追根溯源、能耗的監控及能耗管理的化提升起到了顯著的效果，為企業的價值提升起到了積極的作用。

【參考文獻】

[1] 李道陽.基于云服務平臺的建筑能耗管控系統分析與設計[J].技術與實踐，2017,10.

[2] 安科瑞企業微電網設計與應用手冊.2020.06版.

作者簡介：

劉細鳳，女，主要研究方向為淺談建筑能耗管理云平臺系統分析與設計。