“十二五”以及即將到來的“十三五”將是我國工業體系低碳發展和全面轉型的關鍵時期，當前霧霾及污染物排放的嚴峻形勢已嚴重影響了我國人民的生活及國家形象，為徹底改變這種局面，我們務必要把“樹立綠色、低碳發展理念，以節能減排為重點，健全激勵和約束機制，加快構建資源節約、環境友好的生產方式和消費模式，增強可持續發展能力”作為“十二五”乃至相當一段時期內國家重要發展戰略之一。
作為全面指導我國經濟社會建設的規劃綱要，中央強調堅持把建設資源節約型、環境友好型社會作為加快轉變經濟發展方式的重要著力點，加強資源節約和管理，落實節約優先戰略，全面實行資源利用總量控制、供需雙向調節、差別化管理。其中，建立健全重點能耗排放企業能耗在線監測閉環管控系統是關鍵基礎技術手段之一。
自2009 年工業和信息化部聯合財政部在全國鋼鐵、化工等行業全面推進工業企業能源管理中心建設以來，全國各重點耗能企業建成了多個能源管控中心，通過先進的自動化和信息化技術手段，各高耗能行業能源管理工作逐步走向精細化和規范化，并取得了一定的節能效果和經濟效益。但是目前建成的能源管理系統也存在如下問題。
（1）能源管理平臺作為獨立的軟件系統存在，關鍵功能在于展現能耗分類指標，未能與生產控制系統結合起來，難以實現能耗自動化、智能化監視及反向控制的目標。
（2）能耗平臺的數據主要來源于智能水表、電能表、氣表的數據。雖然對于重點設備的管理可以獨立安裝表計，但是常規管理還是單個或單類回路安裝一臺電能表，所以難以做到檢測每個用能端的能耗狀況，能耗細分的顆粒度相對較粗。
（3）使用單機版軟件，在獨立廠區安裝和使用不太容易出現運行故障。但是，當按照規范要求在區縣、省市、國家部委級別部署安裝單機版軟件時，非常容易出現因數據量過大，軟件運行和數據存儲困難的問題。
（4）前期能源管理平臺分散部署，工業能耗大數據沒有得到充分利用，后期該平臺要求現場級、區縣級、省市級和部委級分別部署服務器，無形中又增加了后臺投入和維護成本，特別是現場級的維護和管理水平不滿足系統長期穩定運行的需求。
云計算技術、大數據分析及物聯網技術的提出和快速發展，為解決上述能源管理系統存在的問題提供了全新的思路。
概括地講，云計算是一種基于信息技術支持能力（硬件與軟件）、極富彈性（增加與減少的），并通過網絡以服務形式提供給客戶的公共設施。這種模式實現了計算資源（主要是指服務器、存儲和網絡三大資源）的高度集中，即將分布在各地的計算資源整合為一個虛擬的統一資源，實現按需獲取、按量付費，就像用電和用自來水一樣方便。因此，云計算時代將徹底改變整個信息技術產業的生態環境，無論是基礎設施、計算機與網絡設備制造，還是軟件都將發生巨大的變化。
“大數據”是一個數量特別多，數據類別特別大的數據集。大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。目前所說的“大數據”不僅指數據本身的規模，也包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術并將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。
2005 年，國際電信聯盟（ITU）發布了《ITU 互聯網報告2005：物聯網》，對“物聯網”的涵義進行了擴展。廣義上，物聯網是通過各種感知設備和互聯網，連接物體與物體的，全自動、智能化采集、傳輸與處理信息的，實現隨時隨地和科學管理的一種網絡。網絡化、物聯化、互聯化、自動化、感知化、智能化是物聯網的基本特征。
可以將物聯網、云計算和大數據聯姻，作為一個新興信息科技的嫁接應用在能源管理系統中，運用工業物聯網技術、云計算技術和基于大數據分析的反饋閉環智能控制技術，對高耗能流程工業企業的用能設備進行在線實時能源監控及管理、同時進行海量設備能耗數據挖掘分析，在數據采集和分析基礎之上，通過仿真模型和現場實際運行工況，進行閉環反饋能效優化控制，實現能耗數據可視化、達到能耗排放最優化，并為企業能源管理部門及政府能源管理機構提供節能減排信息化服務。
2.構建基于物聯網、云計算和大數據的能源管理平臺
2.1 系統架構
基于工業物聯網、云計算和大數據分析的工業企業能源管理平臺總體架構如圖1 所示。系統包含三層：傳感器感知和數據采集層、云平臺與大數據分析層、應用顯示層。主要內容涵蓋了工業設備運行參數及能耗排放的感知層數據采集、基于分布式控制系統（DCS）的分布式閉環控制、云平臺大數據分析、以及相關的接口/ 協議/ 標準等。
圖1 系統總體架構圖
系統主要建設思路基于以下幾點：
（1）能源管理平臺需要與工業自動化系統緊密關聯，在成為檢測系統的基礎之上，實現“檢測、控制、執行和反饋”的閉環邏輯控制，這樣使能耗管理和控制結合起來，成為能源管理和控制平臺。
（2）能源管理平臺軟件采用云計算技術架構，滿足跨區域城市級別工業現場的管控需求，實現無限量用戶登陸，后臺存儲采用云存儲方式滿足隨需增加的無限量后臺存儲空間，從社會節能大角度入手，減少并降低后臺投入、維護、管理等成本。
（3）采用物聯網技術對能耗采集和傳輸設備進行改進，每臺設備具有全球唯一身份識別的IP 地址碼，便于使被其管理的能耗數據具有身份識別功能。能耗采集和傳輸設備除具有數據發送和傳輸功能外，還具有數據分層存儲、處理和分析功能，便于能源管控平臺做數據校驗和核準，保證數據的準確度。
（4）盡可能將能耗監測數據顆粒度最小化，爭取監測到每個用能端的能耗數據和用能趨勢，這樣才能實施有針對性的節能減排措施。
（5）能源管理平臺增加第三方監測和評估接口，實現公平、公正、開放的監督體系，使節能效果和過程透明化。系統數據處理流程如圖2 所示。
圖2 系統數據處理流程圖
2.2 數據感知采集與監控系統
數據感知與監控系統基于工業物聯網DCS 技術，同時支持傳統信號采集控制網絡、無線傳感器網絡和電氣信息監控網絡集成，形成各個不同監控領域的信息共享。
數據感知與監控系統主要分為現場層、控制層、監控層三個子層，如圖3 所示。現場層主要由傳統的各種溫濕度儀表、壓力傳感器、流量計、智能計量表、執行機構、智能電氣保護裝置等組成。控制層分為三種：傳統儀表信號采集控制、無線傳感器信息采集和電氣監控信息采集。監控層主要有工程師站、操作員站、歷史站、數據接口站，其中數據接口站用于連接能源管理云計算平臺與數據挖掘中心。
圖3 數據感知與監控系統圖
系統采用多種IT 和工業物聯網技術，用來構建從現場數據采集網到遠程數據傳輸和開放式應用的完整工業物聯網解決方案，系統所具有的工業物聯網特征包括：①基于多種類型的通用、專用傳感器采集系統；②支持通過現場總線、無線技術等進行數據傳輸；③提供大容量的數據存儲和開放式的應用平臺；④提供基于多種終端設備的一致使用體驗，包括信息發布及事務流程處理等；⑤一體化的安全策略，建立從現場采集端到站控端，一直到遠程應用平臺、各類終端產品的自上而下完整安全體系，在現場采集端使用了首創的工業自動化安全信息控制器產品，集成了現有工業控制器和安全網關產品，有效抵御各種外來和內在的現實和潛在威脅。
同時，電氣控制信息與過程控制信息采用一體化系統平臺。從智能工廠的發展趨勢看，目前電廠、化工、石化、鋼鐵、建材等各個工業領域，每個行業從設計院到工廠用戶，都分為兩個專業，電氣和自控系統各自為政，導致電氣自動化和過程自動化各自獨立發展，造成各自動化系統獨立運行，部分功能重復建設，不能發揮自動化系統的整體優勢。電氣控制系統和生產控制系統的一體化是未來智慧工廠的必然趨勢。電氣控制信息與過程控制信息采用一體化系統平臺，可實現信息共享，有利于更好的對工廠的各種生產信息進行數據挖掘、節能分析、故障預警、安全隱患分析，實現數字化、信息化、遠程化、高可靠性的智慧工廠。
2.3 數據挖掘分析及管理
（1）能耗數據分析。
綜合能源管理大數據平臺基于能耗排放數據在廣度和深度上的大量采集，通過對海量數據進行KPI 相關性分析、同類用能場所KPI 波動規律發現、大規模用能設備能耗特性聚類分析等數據分析手段，輔以友好的數據可視化呈現方法，最終建立用能場所能耗模型，確立標桿用能單元，總結用能規律，發現節能空間，提供節能趨勢引導咨詢信息，最終達到節能減排、幫助企業提高經濟效益的目的。
（2）數據可視化。
能耗數據分析的結果展示， 主要采用Flash、XML、JSON、Ajax、JQuery 等技術實現。提供通用和個性訂制化的數據分析服務，包括對可視化數據的下鉆、上卷、切片、分塊以及自定義可視化報表等。
溫度及能效云場以及用能場所用3D 呈現，如圖4 所示。
圖4 用能場所3D 場景及CFD 溫度及能效云場
在呈現端主要通過3D 建模，然后集成3D 引擎，最終封裝在3D 模型并填充數據來實現。溫度及能效云場的構建主要基于高密度的溫度及能效數據，數據通過基于計算流體力學（CFD）的梯度云場構建算法，最終生成高準確度的溫度及能效場。
（3）數據計算并行化。
數據處理部分采用基于開源的分布式系統架構Hadoop 結合MapReduce，再混搭Oracle RAC 構成開放系統架構，該架構是一個能夠對海量大數據進行分布式處理的軟件框架，能夠實現海量大數據的分布式存儲和數據分析計算的并行化，為用戶提供高效準確的數據分析服務。
（4）多租戶模式構建。
通過面向數據服務的SDO 與公共持久化數據引擎技術，統一封裝用能場所能耗及運行環境狀態數據，為不同租戶的個性化數據挖掘與知識學習提供集成數據服務。平臺的數據集成層將基于數據中心的云計算平臺建成7×24h 的數據集成環境，為社會租戶及政府能源管理機構提供即時能耗數據服務，也可為社會用戶提供其用能場所設備能耗監控信息化服務支撐。
3.結束語
該系統將工業物聯網、云計算及大數據分析、工業DCS智能控制三者有機融合，充分發揮各自領域的優勢，將包括智能傳感器感知在內的多種能耗排放數據進行匯聚，通過前端DCS 系統的數據處理聯網上傳，最后從海量能耗排放信息中分析、加工和處理并提供有指導意義的能效控制策略，以達到對生產過程各環節中眾多用能設備的能耗排放監測、能效動態優化控制、對海量能耗等KPI 數據的存儲和挖掘分析的目的，為全國各高耗能工業企業及其對應的政府能耗監管部門提供實時設備能耗數據監控管理和能耗分析信息化節能服務，是大規模拓展高耗能工業領域節能減排監控管理系統平臺落地應用的關鍵里程碑。
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