智慧能源管理系统建设方案(27页 PPT)
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智慧能源管理系统 方案方案 CO N T E N T S 二、系统建设目标 一、系统建设背景 三、系统业务功能 智慧综合能源服务系统产品化方案 四、系统技术体系 3 建设背景 一 智慧综合能源服务系统是推动能源企业绿色低碳、节能减排的重要路径,能源企业开展的综合能源 服务业务具有显著的正外部性。使用综合能源服务系统有利于提高环境质量、提升能源服务水平以及提高 人民生活质量。 提高环境 质量 提高能源 经济水平 提升能源 服务水平 综合能源服务的规模化发展可极大提升能源网络对清洁能源、可再生能源的消纳能力,有利于 优化产业用能结构、促进能源结构转型升级、实现绿色低碳,进而达到降低碳排放量、减少环 境污染物来源、提高生活环境质量的目标。 综合能源服务以市场需求为导向,多角度、全方位地提升服务客户、服务社会的水平,通过为 客户提供高水平的能源服务,进而满足其用能需求、提升用能体验,增强中国能源安全程度, 为社会合理、高效用能创造价值。 综合能源服务涵盖了用能管理和用能咨询等服务,有利于推动异质能源系统之间的互补互济、 综合利用,大幅提高能源的综合使用水平,通过帮助用户提高用能效率、降低用能成本,为 用户创造经济价值。 4 建设背景 - 市场现状 一 一套能源管理系统价格从几十万、几百万甚至上千万不等。但是大多数项目在运营阶段使用率低、 应用价值低,投入产出比低,造成投资的重大浪费。 市场上的能源管理系统产品众多,大部分产品功能单一,只具 备电表、水表等能耗计量表具的自动计量、报表统计、能耗同 比环比等简单功能,实用价值有限。能源管理系统应该是生产 精细化管理的系统,不但能对能耗进行日 / 月统计和呈现,更要 对电流、电压、功率等实时数据流进行统计分析,发现管理盲 区,提供节能诊断、故障诊断功能 能源管理的对象是设备的能耗数据,只能从能耗一个维度进行 分析。而能耗多少取决于很多因素,设备效率、生产工况、运 行时长、环境参数、关联设备运行工况等,只有把与能耗相关 的所有数据进行关联分析,才能掌握能耗数据多少背后的原因, 对症下药,精准治疗。而现在无论园区还是工厂,与能耗相关 的数据都分散在各系统中,条块分割,没有实现关联分析和应 用,无法进一步挖潜系统价值 能源管理系统的关键是数据应用,这要求运营人员既要掌握暖 通空调、电气设备、自动控制、生产运行等专业知识,又要有 数据综合分析能力。目前大部分运营管理人员还不完全具备这 种专业综合能力,从而无法挖潜能源管理系统应用价值,无法 使资产效益最大化 市场现状 产品功 能单一 重建设 轻运营 信息孤岛 CO N T E N T S 目 录 一、系统建设背景 三、系统业务功能 智慧综合能源服务系统产品化方案 四、系统技术体系 二、系统建设目标 6 建设目标 二 能源管理系统的发展趋势之一是成为覆盖能源应用 全流程、全要素管理的综合能源管理系统。系统采 用数据中台机制,集成现在独立运行的能源管理系 统、光伏系统、储能系统和运维管理系统等,实现 一个界面、一个账号的统一管理,提高交互体验、 简化操作难度、提高管理效率。 系统集成化 综合能源管理系统是一个发展趋势是利用 AI 技术实 现跨系统的关联分析和面向场景的数据应用。通过 对能源相关各子系统数据进行数据建模、机器学习、 智能分析、诊断预测,提供运行管理可视化、能源 管理自动化、安全巡检高效化、设备维护信息化等 业务功能,提高企业设备安全和环境品质、降低企 业能耗成本和人工成本,助力企业实现数字化、智 能化转型升级。 应用智能化 7 建设目标 - 多行业 二 服务 对象 办公 楼宇 医院 学校 商场 酒店 港口 机场 园区 跨行业共性: • 统一技术架构 • 整体功能架构 • 基础数据模型 分行业个性: • 建筑空间模型 • 行业特色数据采集与监测 • 能效分析模型 • 能效诊断模型 • 能效预测模型 • 负荷控制模型 • 需求响应能力分析与执行 • 多能互补优化策略与控制 • 碳排放核算模型 • …… 8 建设目标 - 完整场景 二 智慧综合能源服务系统 减少用能成本 保障用能安全 能 效 采 集 终 端 提高能效管理水平 能效管理 低碳管理 智能运维 多能协同 ··· ··· 系统管理 运营管理 需求响应 其他系统 9 建设目标 - 高弹性可装配的产品框架 二 通讯协议与系统的解耦:支持多协议多规约多类型源的数据接入网关 设备数据与系统的解耦:统一基础数据模型设计(能源运行、设备状态及控制、指标体系等数据模型),并实现基于之上的数据 转换与适配服务 统一技术底座与引擎:共通技术组件赋能上层业务应用,实现告警处置规则、数据计算规则、业务运行流程等方面的设计时配置 以及运行时支撑,提升上层业务应用开发效率及灵活度 模型定义与具体实现解耦:统一完成各场景下模型、算法以及策略的标准化接口设计,以及运行时动态调度机制设计 模型知识积累与迭代:模型以及策略知识库管理,对同一类型不同实现的模型策略进行行业场景分类,并实现应用动态评估 业务灵活装配:业务组件微服务化,根据客户行业特点与需求,灵活进行模块化组合与编排。 高效实施配置:项目配置可视化建模(空间、设备、组织以及其他配置项),支持标准化模板库,实现基于行业与场景的标准模 板 用户界面高效开发:多客户端自适应支持,逐步实现用户界面的灵活设计与组合 轻量快速部署:基于容器的标准化快速部署方式设计 CO N T E N T S 目 录 二、系统建设目标 智慧综合能源服务系统产品化方案 四、系统技术体系 三、系统业务分析 一、系统建设背景 11 业务分析 - 基础功能 三 基础功能:能效管理模块、多能协同模块、低碳管理模块、需求响应模块、智能运维模块、运营管理模块等。 应用场景:园区、社区、医院、学校、商业综合体、办公楼、酒店、数据中心、企业等。 智慧综合能源服务系统 能效 管理 多能 协同 需求 响应 能耗监测 能效分析 能效告警 节能控制 …… 新能源管控 多能互补 …… 负荷监测 响应策略 负荷控制 效果评价 智能 运维 设备管理 巡检管理 工单管理 知识库 …… 低碳 管理 排放源管理 碳排放管理 分析与预测 碳中和管理 运营 管理 能源成本 用能结算 计费管理 客户服务 …… 12 业务分析 - 应用架构 三 13 业务分析 - 业务关系 三 14 业务分析 - 能效管理 三 数据采集 监测与分析 节能优化 能耗可视化 计量表计 机电设备 分析诊断、异常预警 能耗审计 节能控制、优化建议 技术改造 能效管理智慧化:可视、可控、可优 分析管理 节能控制 15 业务分析 - 专家诊断 三 专家诊断:大数据、多维度、分析模型 照明插座 暖通空调 动力用电 特殊用电 专业设备 建立分项计量体系及分析方法 建筑用能 比例 区域用能 对比 历史用能 对比 标杆 / 标 准对比 …… 丰富的算法和模型 专家诊断分析系统 运行管理诊断 • 建筑功能特点用能诊断 • 气候规律季节性用能诊断 设备 / 系统设计诊断 • 设备 / 系统能耗指标诊断 • …… • 非工作时间用能诊断 16 业务分析 - 工单管理 三 工单管理:故障派单、全过程、闭环管理 报修 现场维修 工单调度 实时派单 工单生成 现场处理 事后评价 接单 调度系统 调度 转单 挂起 全程监督 维修组 管理人员 APP 报修 故障派单 人工派单 拍照 维修人员 维修 查询 评价 记录 多渠道接入 维修审批 工单评价 17 业务分析 - 低碳管理 三 能效管理智慧化:可视、可控、可优 减碳闭环管理 • 盘查碳排放源,展示碳排 • 全周期监测,减少非必要碳排 • 分析控制,优化管理碳排 • 碳排分析报告,闭环管理 • 碳中和管理 盘查→诊断→优化→报告 碳管理核算体系 • 能源分级审计 • 明确的核算边界 • 准确的核算方法 • 清晰的量化指标 • 第三方认证报告 产品持续迭代、政策响应 模块化设计 • 碳排放源盘查 • 碳排放水平诊断 • 碳排放分析预测 • 碳中和管理 • 碳配置中心 柔性模块 ,灵活配置 18 业务分析 - 需求响应 三 需求响应:全过程、多策略、智能化、可成长 设备能效单元模型 负荷分析 负荷响应模型 效果评估 负荷控制 负荷响应策略 影响因素 负荷 可调负荷 反馈影响:用电不满 意度和实际运行效果 在可控负荷的实际运行状态和 用电不满意度等因素下应用粒 子群优化算法,机器学习算法 等 建立设备能效单元 LSTM 模型 通过负荷分析求解区间 内的可调负荷来建立不同的负 荷响应模型和各模型对应的负 荷响应策略,通过人工确认执 行策略的负荷控制,控制后进 行效果评估和负荷响应模型预 期比较,并收集用电客户意见 和实际运行效果,设备能效单 元 LSTM 模型 通过自主学习 和人工辅助来优化模型,形成 需求响应全过程闭环处理 19 业务分析 - 多能协同 三 多能协同:多能源、模型化、可预测 储能 充电桩 历史数据 运行参数 成本收入 智能调度 能源供应模型 调度策略和模式 光伏 风能 告警 用户意见 运行效果 新能源监测 光伏,风能,储能,充电桩等 多种新能源数据在历史数据和 运行参数,成本收入等因素下 应用机器学习算法、混合整数 线性规划算法等 建立各自能 源供应 LSTM 模型 预测各模 型未来的供电功率和供电时段 通过多种储能方式和并网建立 不同的调度策略和模式,通过 人工确认执行调度控制,控制 后收集用户意见和实际运行效 果,能源供应 LSTM 模型通 过自主学习和人工辅助来优化 模型使模型预测更准确,调度 更合理 CO N T E N T S 目 录 二、系统建设目标 智慧综合能源服务系统产品化方案 三、系统业务分析 一、系统建设背景 四、系统技术体系 21 技术体系 - 总体架构 四 感知层:负责采集系统应用所需要的各类数 据。统一采集多种数据接入方式。 数据层:负责对接收到的数据进行数据清洗、 数据存储、数据计算,建立包括关系数据、实 时数据、历史 数据的数据仓库。 算法层:负责对数据进行深层次的挖掘,根 据算法和模型,进行供需预测、多能协同优化、 能源调控等。 能力层:通过算法、策略、神经网络、机器 学习、预测等算法给上层业务提供相应的通用 化能力。 应用层:负责楼宇办公、园区能管、工厂能 源等多领域的应用实现,并通过多种数字化动 态页面进行展示。 展示层 诊断模型 预测模型 空间模型 成本模型 碳核算模型 设备模型 模型算法层 神经网络算法 人工智能学习 专家知识库 设备接入 感知层 规则引擎 协议适配 监控调试 边缘网关 电表 水表 燃气表 热量表 光伏系 统 充电桩 系统 热水系 统 环境监 测系统 储能系 统 B A 系统 系统集成 数据层 数据清洗 数据转换 数据汇聚 数据加工 数据存储 数据分发 能效管理 多能协同 需求响应 智能运维 运营服务 低碳管理 应用层 大屏 PC App 小程序 空调系 统 22 技术体系 - 物联系统 四 系 统 管 理 统一接入管理 规则引擎 业务中心 设备管理 设备管理 设备配置 设备接入 监控调试 MQS API 网关 采 集 控 制 设备数据 规 则 管理能力 系统能力 数据服务 传感器 表计 控制终端 智能设备 代 理 接 入 对接系统 边缘网关 外部系统 设 备 直 连 … 统一接入管理:支撑各类终端采 用标准的物联接入协议接入系统, 屏蔽协议接入的复杂度。 设备管理:提供设备的管理与接 入能力,主要包括设备接入、设 备监控及设备远程运维能力。 规则引擎:可基于事件的工作流, 可通过脚本配置过滤、计算、转 换、分发设备消息和动态配置场 景逻辑及与外部系统的各种交互。 23 技术体系 - 综合能源 四 24 技术体系 - 技术架构 四 展现层:通过 UNI-APP 进行跨系统展现,可发布到 iOS 、 Android 、 Web 以及各种小程序快应用等多个 系统 接入层:作为服务端唯一入口,屏蔽后端 web 集群细 节,保证 web 集群的扩展性,高可用,任何一个 web 实 例挂了,服务都不受影响。 服务层:微服务带来最大的好处就是把整个大项目分 割成不同的服务 , 运行在不同服务器上 , 实现解耦和分布 式处理 aPaas 层:用于自动化部署、扩展和管理容器化应用的 开源容器编排器技术。 数据层:缓存数据与持久化数据 IaaS 层:可以将之用于构建和托管 Web 应用程序、存 储数据、运行业务逻辑或执行其他可以在传统本地基础设施 上完成的其他事情,具有更大的灵活性。 25 标准化模型 四 分析 对比 趋势 预测 动态 调度 诊断 优化 告警 识别 指标 评价 多维 统计 关联 分析 执行 决策 复杂 计算 能效管理 电监测模型 水监测模型 气监测模型 能效告警模型 能效分析模型 能效诊断 能效预测模型 运维服务 能源成本模型 计费方案模型 客户管理模型 客户服务模型 需求响应 负荷聚合模型 响应策略模型 负荷控制模型 效果评估模型 智能运维 运维状态模型 运维告警模型 预防性维护模型 运维知识库模型 双碳管理 碳排放源模型 碳排测算模型 碳汇测算模型 碳中和分析模型 多能协调 新能源管控模型 多能互补模型 碳汇测算模型 协同评估模型 26 标准化物联模型 四
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重型装备制造企业能源管理系统的设计与实现