热力行业智慧供暖大数据架构方案

热力行业智慧供暖大数据架构方案

一.概述

为了使热网运行管理全部实现数据化，智能化。实现“调度指挥平台”“室温

监控平台"''服务管理平台”三个平台的数据互通、共享的基础上，通过对收

集的数据进行科学分析，合理调控热网，保证用户室温舒适形成一个及生产，

办公，管理，决策于一体的智慧供暖系统。

1.1现状分析

目前热力公司已经建成：供热报停、供热服务管理、供热测温、供热服务、供

热稽查、供热运行、0A办公、HR人力资源管理、缴费系统、仓存管理系统。

业务涵盖了企业生产，管理，运营等方面。

通过VPN，专线以及物联网卡等方式将所有换热站，供热所以及用户家的相关

生产数据回传到调度指挥中心，所有业务入口通过统一平台实现单点登录。

现有问题梳理如下:

1、基础信息没有完全实现数字化

目前热力公司的大部分基础生产数据已经实现了自动获取，分别通过热力热网

运行监控系统，客服系统，稽查系统进行展示，包括热网运行数据，用户室温

数据，供热服务管理，供热稽查管理。

但仍有部分数据没有完全融入到各自的管理系统中，比如换热站电表统计，各

主要管道节点，楼梯间温度统计。

由于缺少更多的基础信息作为大数据分析的基础，热力的热网运行监控系统更

多的是作为生产辅助手段，而难以为生产决策提供有力的数据支撑。

2、独立的系统形成数据孤岛

热力现有主要运行系统包括热网运行监控系统、客服系统、稽查系统、缴赛系

统、HR管理、0A办公、仓存管理。但由于发展时期不同，各个系统独立运行，

并且由不同的公司开发维护。上述系统承载着热力公司的生产，管理，经营各

个方面，这些影响企业发展的因素却因为系统的独立而无法有效的形成决定企

业发展的综合决策。随着信息化和数字化的发展，数据已经变得越来越重要，

越来越有价值。只有充分融合所有的数据，实现数据的互融互通。才能让企业

积累的各种数据发挥最大的价值，为企业的生产和管理创造出直接的经济效

益。

3、缺乏对基础数据的整体分析和深层挖掘

现有的系统中，已经汇总了和生产，管理，运营相关的大部分数据，包括：温

度、流量、压力、缴费、客服、稽查管理等数据，但是现有的系统对这些数据

缺少更深层的数据挖掘和统计分析，企业发展至今积累下的包括的历史数据并

没有用来成为数据分析的基础。

1.2建设目标

为了完善基础数据网，实现基础数据互融互通，充分利用和挖掘所有数据的潜

在价值，计划建设热力智慧供暖系统。

“智慧供热”信息化平台，是基于移动互联网技术，集生产系统、设备管理、

收费系统和客服系统一体的供热管控平台。打破信息独立、实现数据共享。打

通系统间的数据、应用、流程、界面。同时利用平台技术，将企业内部系统、

外部第三方系统进行有机整合，形成一个开放的智慧供热信息化平台。

二.总体规划框架

2.1需求分析

梳理现有需求，对部分人工计算或半人工计算的数据形成数据库。

需求：

1）补水量统计：完善自来水，二次网水耗数据，数据纳入到数据仓库中。通过

网络接口直接抓取或者手工输入每日水消耗量。根据公式进行核算和统计，计

算出各个换热站补水量统计，并形成历史数据与曲线图表、预警分析，取消手

工统计。（生产运行信息）

2）考勤率统计，根据巡站签到数据，通过API接口汇总到数据仓库，实现数据

自动筛选统计，形成汇总报表。（绩效考核）

3）完善基础数据采集，逐步将更多生产数据、如换热站、供热所的温度、流

量、压力、电耗、水耗、天气、所有用户温度、楼宇、管道、全部纳入到数据

仓库中。（生产运行信息）

4）抓取现有热网监控数据历史数据，形成曲线图，综合生产信息，运行记录，

支持对数据排序、历史数据查询、数据的重新核算，并能形成直观的图表展示

在统一的驾驶员座舱视图中。（生产运行信息）

5）用户温度历史数据，曲线图。支持对数据排序，历史数据查询，并能形成直

观的图表展示在统一的驾驶员座舱视图中

（生产运行信息）

6）客服满意率统计，根据客服电话，问题处理结果及最终温度反馈等信息，汇

总计算形成客服满意率（运营管理）

对摄像头图像分析，监控人员进出图像，电灯情况，站内水管异常改接，PLC

柜私自调整。（生产运行信息）

2.2总体架构

、

2.3业务流程

根据业务需求，对数据仓库中的数据进行分类，梳理，挖掘，形成不同业务所

2.4数据流程

通过ETL工具将现有业务进行整理，清洗，汇总，根据业务需求形成独立的数

据仓库。

数据源：包括热力的业务系统（热源运行数据、换热站运行数据、换热站补水

量、换热站运行监测、换热站室温、用户区温度，缴费数据，客服数据、0A、

HR、仓存）等结构化数据、硬件的设备数据（防火墙设备的日志、以及视频、

无线WIFI）等非结构化数据、互联网的数据（室温，GIS信息）半结构化数

据。

热力业务系统数据调研情况表:

业业使采

数数

序务务用集

据据

号部系时方

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及

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论

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24

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温

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理

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负

荷

理

论

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4表3年

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水

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5表站：3年(

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热

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7表供3年（

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114年（

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12管0A1年（

部只

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企对

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仓

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存

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数

部只

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限

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天网

未

气络

15使

信获

用

息取

三.具体设计方案

3.1可视化分析展示子系统（展示界面仅为参考界

面**)**

3.1.2补水量统计

3.1.3温度分布

3.1.4换热站综合信息

3.1.5综合运行指数

3.1.6换热站内部运行信息

3.1.7企业运行综合指数

3.2数据对接子系统

数据对接子系统提供数据对接服务，其主要作用是通过对各数据源的数据进

行采集，然后通过数据清洗、比对等过程，实现数据的导入，汇总、整理、查

询相关数据。主要功能包括描述如下：

3.2.1数据抽取

0多数据源管理器

数据对接子系统支持各种数据库（数据库数据源有：GBase、SQL

server、DB2、Oracle、Sybase等）之间的数据同步和数据迁移。同时

还支持文件数据源，如文本文件、Excel表格等。

0SQL编辑器

数据抽取支持自定义SQL语句。数据加载支持使用SQL方式（INSERT、

UPDATE、DELETE）加载，并支持数据库的批量加载功能。此外，通过该SQL

编辑器可以预览、编辑和执行DDL（DataDefinitionLanguage）语句，比

如"truncatetable"、"createtable”等。

0支持数据文件

数据对接子系统支持各种数据文件格式（TXT,CSV,Excel等）进行数据抽

取，同时还支持文件类型数据的迁移。

3.2.2数据转换

0数据转换

提供了多种数据转换的方式，利用字段映射、拆分、混合、记录拆分、行列变

换、动态修改、时间类型转换、代理主键生成、记录间合并、生成多维数据、

构建样品数据、排序、统计、行列的分组聚合等方式完成大多数类型的数据转

换，并提供了脚本二次开发环境（JavaScript脚本转换插件），对于极个别的

特殊用户需求也同样做到完美的实现。

0数据清洗

提供了多种数据清洗的方式，利用条件过滤、去除重复记录、空值处理和去除

无效数据等方式对用户数据进行清洗，并且提供的脚本二次开发环境也可以在

清洗中起到关键性的作用。

3.2.3数据加载

0数据加载

支持各种数据库（数据库数据源有：GBase、SQLserver、DB2、

Oracle、Sybase、Hadoop等）以及各种文件类型（文件类型有：

TXT,CSV,Excel等）的数据加载，实现了用户的数据加载需求。

0批量加载

为了更加敏捷的进行数据加载，数据对接系统提供了批量加载的形式，通过各

种数据库厂商提供的高速加载接口，将数据以最快的方式加载到数据库中。

3.2.4流程管理容器

0集群服务

通过主从的集群方式，数据对接子系统可以将复杂的转换清洗加载过程分压负

载到不同的服务器上，使该过程可以在最快的速度下完成用户的需求，极度的

发挥负载均衡带来的优势。集群配置方式简单，完全提供图形化操作界面，将

会意难懂的集群变得像业务系统添加用户一样简单，用户体验很好。

0远程服务

对于特定条件需要远程执行转换流程的任务，数据对接子系统提供了远程的执

行方式，在这种方式下用户的设计界面就如同远程桌面一样，使实施环境受到

局限的任务依然可以轻松完成。

3.2.5计划任务调度

数据对接子系统支持作业任务调度，可以周期的执行作业和定时执行作业。作

业的起始点，每个作业必须要用START插件做起始，而且单个作业任务只能有

一个START插件。START可以控制作业的执行方式，与其连接的作业可以是

一个或者多个作业插件，并且与其直接连接的作业插件可以选择串行或者并行

的运行方式，START插件还可以设置轮训定时的执行方式。

3.2.6实时监控

提供了数据转换过程中的监控功能，可以实时监控数据的处理流程。支持图形

化监控及日志监控，并提供了对每个转换组件的单独性能跟踪，是用户可以在

最短的时