综合能源管理平台项目汇报

综合能源管理平台项目汇报目录需求分析01方案设计数据中台+能源管理02数据中台IOT+IaaS+PaaS2.1能源管理驾驶仓+数据分析+双碳管理+BIM+电力监控+设备管理+新能源管理+节能管理+KPI管理+告警管理+报表管理+预付费2.2PART

1需求分析1.1需求背景为解决传统能源管理系统在应用部署时遇到的没有统一的数字底座导致的数据孤岛问题、没有算法训练导致的能源数据模型不能自主迭代的问题、数据深度不够的问题、海量数据处理问题及平台扩展与处理能力的矛盾等问题，改变原有能源管理系统做为单一子系统存在的现状，拟建设统一的数据中台，利用数据中台的技术优势，完善传统能源管理系统所存在的先天缺陷。总述1.1问题分析相关能源子系统形成信息孤岛，数据没有融合贯通。没有完善的能耗模型、指标体系监测及评估系统/能耗设备的用能效率。数据挖掘深度、广度不够。运行参数调整优化、能耗分析等，需要大量的数据分析并通过海量数据、模型不断拟合并不断修正，最终寻找最优的数据。能源协调优化机制不足。能源调配方式粗放，源、网、荷、储互动缺失或是深度不够，缺乏需求响应、多能互补、协调优化的策略控制，难以实现各能源系统的互联互补。缺乏规范的碳排放统计核算体系。机电设备管理缺乏数字化管理体系，难以实现设备全生命周期管理。客户的能源管理诉求越来越精细化、具象化、个性化。数据中台问题系统应用问题1.2需求响应大数据采集

大数据治理

数据分析挖掘指标应用...应用数据分析

场景模型训练

KPI分析及考核告警分析及管理...建立以数据中台为核心的支撑底座，对数据进行统一处理，实现对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。同时，在数据中台的基础上，实现业务的流程化，精细化，全面化的管理。PART

2方案设计数据中台能源管理系统2.2数据中台汉云数据中台为企业全业务场景应用系统平台提供能力支撑，基于大数据开发技术融合边缘计算打造的一体化管理运维和云、边、端高效协同的低成本、跨平台、云原生、多终端和强安全，是助力企业数字化转型稳定升级的基石。数字化转型新基座企业应用与集成跨平台、云原生、强安全设备管理实时数据采集大数据治理2.2数据中台边缘层IaaS平

工

数台

控

据安

安

安全

全

全PaaS层应用中台容器层远传采集设备EMSHIS客流CRM空调绿电DCS外部信息系统/数据资源数据网关数据采集（硬采/软采）MI2SLRCXplofre超长待机终端协议转换报文解析设备鉴权边缘计算数据预处理数据ETL边缘计算模型计算资源存储资源网络资源负载均衡驾驶仓SaaSPaaS能耗分析能耗排名能耗对比光伏发电

储能管理源网荷储一体化告警管理设备管理能

源

管

理KPI管理电能质量双碳管理节能管理空间管理电力监控医废其它后勤信息化IOT接入授权设备注册管理点位管理协议管理规则引擎自定义协议SDK配置中心负载均衡日志中心（EFK）监控告警（Promethes）应用商店（Helm）容器编排（K8S）网络驱动Calico状态管理Etcd镜像仓库Registry容器引擎工具插件化存储驱动NAS/Ceph数据治理元数据管理数据标准管理数据质量稽核数据计算流计算Flink分析处理

Spark/torm复杂事件处理时序数据服务数据存储、压缩数据写入、查询数据订阅服务数据加载信息系统数据集成数据抽取

数据转换ETL任务管理数据质量与清洗数据清洗规则管理数据质量判别、清洗异常数据查询算法模型管理算法APISklearn

Tensorflow数据服务数据API可视化服务分析服务微服务框架与基础组件API网关配置中心负载均衡调用链和性能监控服务注册与发现

nacos物联网平台开发者社区应用商店指标管理平台Elastic

SearchSkywalking

LCNSpringSecurityXXL-JOBCaffine通用中间件ClusterFSDolphine

SchedulerFTPRedisMinio

FastdfsmysqlPostgreSQL

Netty通用微服务指标告警用户权限…通用机理模型库节能机理能耗机理…平台安全运送大数据平台机理模型平台2.2数据中台H-PaaSH-IaaS平台安全平工

数台

控

据安

安

安全

全

全物联网微服务大数据AIH-IoT计算资源存储资源网络资源4G/5G边缘智能终端数据采集能力边缘计算能力H-SaaS

医院高校商业地产公寓写字楼场馆政府办公旅游建筑交通建筑通讯建筑能效指数信息指数绩效指数设备指数双碳指数环境指数排放指数舒适指数节能指数其它行业指数汉云数据中台打造安全数字底座赋能行业子平台汉云数据中台推广行业子平台打造行业指数2.2数据中台-IoTMIoT部署在靠近设备侧的边缘端，实现对设备数据的采集，支持从物联网平台(IoT平台)下发协议驱动和推理模型，以增强边缘端的协议采集能力扩展和边缘计算能力。产品功能(MIOT)子设备管理/自定义点位配置支持MODBUS、OPC

DA、OPC

UA兼容常用PLC、CNC和及机器人协议支持协议自定义扩展和动态加载分频采集本地缓存和断点续传边缘智能推理2.2数据中台-IoT2.物联设备/资产管理提供设备管理、资产管理、路由链管理，等功能，为用户提供可视化的交互操作页面； 设备管理提供设备的全生命周期管理，包括设备创建、设备上线、设备激活、设备下线、设备遥测监控等；资产管理提供灵活的设备关联功能； 用户可以基于业务场景定义资产，并将关联的设备遥测数据关联到资产上，完成数据的合并和转换。3.规则链引擎 提供强大的数据实时处理能力，用户可以基于平台提供的规则节点（自定义）； 通过拖拽方式构建数据处理工作流，平台支持的规则节点类型主要包括数据过滤类、数据属性类、数据变换类、执行动作类和外部交互类。1.物联设备/网关接入 支持MQTT、HTTP、COAP和基于TCP的应用协议直连接入，支持OPC、ModBus、PLC、CNC、机器人等多种协议网关接入； 支持用户可以基于SDK开发包进行快速二次开发，实现私有化协议的自定义协议接入网关开发和一键化部署工作。2.2数据中台-IaaS高级模式标准模式简易模式单机模式中型企业，万级规模的设备接入，10~30台服务器。小型企业，百、千级规模的设备接入，4~10台服务器。体验性用户，适用于小规模的设备接入，支持设备接入、数据分析和数据可视。大型企业，十万级及以上规模的设备接入，建议服务器在30台以上，实际部署需要结合需求进行测算。依据项目的灵活部署模式2.2数据中台-IaaS支持以项目为单位的本地化部署方式支持公有云部署方式支持以集团为单位的私有云部署方式主要负责构建企业大数据平台，处理海量多元数据的接入，对来源数据进行统一定义和重组织，提供数据存储、查询和应用服务。同时，平台提供企业大数据集成、分析、挖掘和可视化展示的工具集和模板库

(MCFramework)，企业的不同角色（生产者、管理者、经营者和业务专家们）在平台上可以进行数据的创新应用开发。2.2数据中台-PaaS2.2数据中台-PaaS非构化数据技术架构FlinkSparkYarnJDBCRest

APIETL任务调度数据接入统计概览作业运行情况概览数据接入排行统计源数据源管理目标数据源管理数据探查全量抽取增量抽取作业监控作业重跑作业启停自动恢复调度管理数据预览数据波动监控数据统计作业管理数据管理数据源

功能结构结构化数据

数据概览 数据源管理ESFTPPGMySQLKafka集成功能将企业内部的各种异构系统、要素数据等进行统一的汇聚/归集，消除企业内部的信息化孤岛，为企业数据中台提供支撑，为企业信息化建设提供数据源，为业务系统提供数据转发；平台对大数据集成能力进行封装、沉淀，通过低代码的组件化拖拽式、自动化任务处理流程，满足多样化的集成需求，提升数据集成效率、降低企业项目建设成本。数据湖存储组件半构化数据2.2数据中台-PaaS通过低代码数据可视化工具，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，自助选择数据源和可视化子组件即可进行加工处理、分析和可视展现，满足不同角色用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、复杂报表、应用分享等等。功能结构包含三层：数据层（设计用户创建数据源)、应用层（仪表板设计，配置用户和权限体系）、展示层（可视化展示和编辑）。核心功能包括：关联模型：创建和读取数据库表间关联，更及时的进行数据处理分析自助数据集：跨表选字段、过滤、左右合并、分组汇总、多种函数计算、字段设置，强大的数据分析处理能力图表/表格/过滤组件：前端鼠标拖拉拽式简便的操作即可进行探索式数据分析和展现。交互分析：支持图表联动、数据联动、数据/地图钻取、组件跳转、过滤等。权限控制：支持丰富的权限认证方式和细致的权限粒度控制方案。2.2数据中台-客户价值应用工厂为平台开发者提供了设计、开发、测试、发布等基础环境；应用工厂集成了多种技术组件，利用可视化、可配置、自动化持续集成，帮助开发者快速部署业务，轻松运维服务。2.2数据中台-中台价值快速开发低代码：是一组数字技术工具平台，基于图形化拖拽、参数化配置等更为高效的方式，实现快速构建、数据编排、连接生态、中台服务。解决数据孤岛建立统一的数据仓，减少各系统之前的独立对接，采用大数据融合模型对多系统数据关联分析。01020304数据清洗对数据仓内的不完整、重复及错误等脏数据进行清洗，降低数据统计过程中发生错误的概率，提高数据质量。业务部署效率容器技术：有效的将单个操作系统的资源划分到孤立的组中，以便更好的在孤

立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。2.2数据中台-客户价值数据对接支持数据直接回传，也支持预处理后

再回传；也可以和外部系统进行对接。协议支持支持主流的如MQTT、COAP、HTTP等协议，同时支持以插件方式进行协议自定义。就近分析支持边缘计算，分担掉一部分计算集群的压力。分布式扩展设备接入能力不够时可以通过横向增加节点的方式进行线性扩展。高并发处理单节点支持100万连接，事务并发处理能力超过28800TPS。低

成

本

高

性

能

的

接

入

能

力2.2数据中台-客户价值批处理内存计算基于场景的性能优化流处理01020403大数据处理达到秒级时延2.2数据中台-客户价值数据中台的搭建，完善了传统能源管理系统在设备控制层面的缺陷，使能源管理系统成为数据分析及行为控制中心成为了可能。云主机云主机终

接端

入设

网备

关门户网站服务网关开发者社区微服务资源池机理模型库云资源管理大数据分析计算使能组件开发者社区应用编程接口（API）/开发工具包SDK统一门户用户门户运维门户应用商店数据存储使能组件CentOS/RedHat文档数据存储物

数联

据引

管擎

道行业应用通用计算引擎建模引擎区块链技术文件存储关系数据存储时序数据存储NoSQL数据存储预处理引擎人工智能技术基础模块核心模块PART

2方案设计数据中台能源管理系统2.2能源管理系统-功能设计2.2能源管理系统-驾驶仓用能规划展示组织信息展示能耗总览参观界面2.2能源管理系统-数据分析123根据用户权限不同，可以分级查看相关能耗数据、分析模型、分析图表，并从实践、区域（包括建筑）、分类分项的多个维度查询所需要的数据，通过友好、简洁的界面方式提供给用户，并导出报表。用户可以从不同的建筑类型、区域等用能情况进行环比、同比分析，找出某个时间某个区域的用电高峰，深度挖掘节能空间。2.2能源管理系统-数据分析企业用水量企业燃气用量企业蒸汽用量其它能源企业全能源类别的监测及分析4206810121月2月3月4月5月8月9月10月11月12月能源消耗量/月6月

7月水 燃气 蒸汽 其它2.2能源管理系统-数据分析012365478109异常分析1时2时3时4时5时6时7时8时9时10时11时12时13时14时15时16时17时18时19时20时21时22时23时24时日常用量 异常用量异常点合理异常点基于数据中台的智能算法训练，精确判定异常情况的性质，助于过滤干扰信息，完善分析及告警体系，快速解决问题。2.2能源管理系统-数据分析历史数据对比能源历史数据/排放历史数据：同比、环比、差异率及趋势等。支持各类图形展示。标值分析标值获取：行业原有值结合实际排放值综合确定；标值对比：基准值及标杆值对比及差异度；标值解析：与标值对比的异常分析及预警。0123465电水蒸汽燃气环比分析1月 2月 3月65432101月2月3月4月标值分析/碳当量基准值实际值标杆值2.2能源管理系统-双碳管理可集中展示年度累计碳排放量、碳排放排名、综合性低碳智慧指标、实时碳排放量等信息，可帮助用户直观掌握自身碳排放整体情况。碳监测总览碳排放监测计划碳排放核算填报碳盘查管理支持对双碳考核指标的分解下发，帮助双碳领导小组及时掌握配额和盈缺的异常变化，支持将异常事件（预测超额）通过预警方式推送给相关责任人。碳考核跟踪碳排放因子数据库计算公式库预警策略配置碳参数设置2.2能源管理系统-BIM（建筑信息模型）越复杂越清晰基于BIM的信息展示以BIM模型基础，对能源状态，包括但不限于：能源用量强度，能源功率强度，分区能耗及能源流向等信息进行层级化展示。基于BIM的空间管理将房屋的使用状态管理与BIM相结合，包括使用年限，租赁期限，现有用户，屋内设备管理。基于BIM的设备管理将设备维修及维护与BIM系统相统一：在设备故障发生时，直接定位故障设备位置（通过前期建模）及影响区域；在管路发生故障时（跑冒滴漏等），通过数据中台的智能算法，定位故障发生点。2.2能源管理系统-电力监控电力监控系统是能源管理系统的重要数据来源，同时承担着供配电系统的安全运行监控需求，具有高频采集，高速响应，逻辑控制及“四遥”要求。传统能源管理系统由于中台能力问题，只能通过数据对接的方式获取相关数据，不能真正的将电力监控的能力集成到能源管理系统中。管理/服务层通讯/网络层高低压系统交流屏直流屏变压器设备/采集层2.2能源管理系统-设备管理设备运维服务的发展进程，主要分为四个阶段：消极维护-预防性维护-基于条件的维护-预测性维护大数据预警/健康评价：在线监测报警、视觉影像增强、专家系统及远程诊断等。基于数字化的设备管理：基于设备运行的机理模型，在机器运行时，对它的

主要状态监测和故障诊断，预测装备状态未来的发展趋势，预先制定预测性

维修计划，确定机器应该修理的时间、内容、方式和必需的技术和物资支持。数据自动采集记录：智能检点仪、无线泵群监测、有线的机组监测及空调机组监测等。全生命周期管理：设备台账、设备档案、备件管理、工单管理、润滑管理、保养管理、报警管理、缺陷管理、维修管理。预测性维护2.2能源管理系统-设备管理主要（常规）电参量：三相电压、三相线电压、三相电流、有功功率、无功功率、视在功率、有功电度、无功电度、视在电度、功率因数、频率等。特殊（可选）电参量：阶梯计量、三相不平衡、复费率（分时计

费）、周波采样频率（骤升、骤降等）等。通讯方式及协议（可利旧）：有线（RS485）:Modbus、DLT/645。无线：2G/4G、GPRS、Zigbee、Lora、WiFi等。针对重点设备（能耗大，精度高，重要性强）的能源供给质量进行监控，为企业提升故障追溯及能源质量优化的依据。设备在故障发生前的征兆，往往体现在能源使用的异常上。2.2能源管理系统-新能源在双碳背景下，大力发展分布式能源及配套储

能，成为优化能源结构，减轻电网负担的有效手段。能源管理系统需要具备良好的拓展性，对新能源相

关系统进行统一的管理及监控。为科学的进行‘源

网储荷’管理，提供良好的数据支持。能源管理系统光伏发电系统储能系统光储充生物质能源新能源发电量新能源系统状态虚拟电站2.2能源管理系统-节能管理电动机启动器供电线路电动机速度控制装置电动机联轴器托运设备（泵、风机等）流体系统终端负载能源流向节能分析方向电动机系统是服务于终端负载的，因此对电机系统节能潜力的分析应与电能的流向相反，以终端负载为起点进行逆向分析，如下图：；典型的系统分析方法通常需要进行以下工作：分析当前的工艺生产需求，以及未来的生产发展需求了解系统当前的支行状态和参数；收集系统运行数据并对其进行分析；提出替代的系统设计和改进方案；对潜在的节能方案进行比较，确定技术上最可靠、投资回报最合理的方案；实施确定好的方案；继续检测和优化系统；继续运行并维护系统，保证系统高效运行；机电系统节能技术：系统改造的目的在于如何使总的输入能量降低，输出能量尽量提高，以及尽可能多地回收能量，而较少考虑单台设备本身的效率。例如：改变工艺流程，选择合适的调节方法，减少调节损失；改变操作条件、确定最佳运行参数、使主务发挥最大效能；调整系统结构和设备的组合方式、合理配套，降低不必要的能耗；2.2能源管理系统-节能管理-智能照明

地下车库

分组控制电梯间、公共走道分组控制、感应控制

•

大堂

恒照度控制办公区域

手动控制

公共区域

集中控制

室外景观区域定时控制2.2能源管理系统-节能管理-空调节能大幅提升空调末端控制的精度和稳定度；在三个维度（各设备，子系统，时间轴）同时优化，保障系统效率实时最佳；设备性能曲线分析，设备状态监测，使设备运行在最佳状态区间。为管理者提供信息而非数据，提供建议及解决方案，而不只是发现问题；通过大数据分析，真正实现了“运行预测”及

“风险预测”，杜绝人为疏忽、偏见和错误，提升系统的可靠性和抗风险能力；系统拥有极高的兼容性和可开发性。2.2能源管理系统-KPI管理多维度的KPI指标分类能源消耗能源费用消耗设备能源消耗KPI指标建筑面积维度楼层维度组织（科室）维度设备及系统维度人均能耗维度单位GDP维度2.2能源管理系统-告警管理告警预警设备运行告预警能源用量告预警KPI告预警电能质量告预警2.2能源管理系统-报表管理报表模块能源用量报表类别：水、电、汽、暖及其它

KPI：单位产量能耗、单位产值能耗、单位班组能耗等。能源费用报表分时计费报表；产值/产量能源费用报表；总能源费用报表；定制报表（可选）依据实际需求及建设程度，定制符合生产工艺流程，管理方式的能耗及费用报表。时间维度类别维度费用维度厂区维度其它维度2.2能源管理系统-预付费管理预

付

费

管

理产品概述能源费控云平台(BEMS-Cloud)系统由预付费管理和远程抄表管理二大模块组成，预付费管理功能包括开户、充值/撤销、销户、数据查询等功能，远程抄表管理包括电表建档、实时/定时抄表、远程充值、拉