3.2能源管理
3.2.1场景背景:
中国矿业大学南湖校区能源管理自2014年节能监管平台建成以来,目前已全面实现水电一体化、智能化管理,借助节能监管平台,可以完成水电智能化控制、配电室无人值守、水平衡实时监测、空调远程控制等功能,在提高工作效率的同时节能减排,始终贯彻新发展理念,助力实现“双碳”目标。目前,平台已经接入超过8000台物联网设备,包含水电表、传感器、网关、视频监控等多种类型,其中大部分设备每10分钟采集一条数据,每天平台会采集近百万级数据量级的各种类型的用能数据,为保障在FR和BI中的用水用电的告警分析应用的数据准确性和及时性,通过FDL对能源平台中间库分区分表进行取数,得到用水用电使用数据,支撑对水电数据分析的数据底座,此外,能源预警等场景对数据的时效性要求较高,因此采取对比更新增量同步保障数据的更新频次。
3.2.2场景痛点
- 能耗数据量庞大,难以支持数据分析应用
- 针对校园内各建筑和各宿舍的用水用电能耗数据使用情况进行跟踪定位,能耗系统中包含8000个设备,平台10分钟同步一条数据记录至数据仓库,每天会产生近百万级的数据量,数仓中积累大量用能数据明细,但平台无法进行数据处理,难以支持数据分析应用。
- 缺乏主数据管理,难以定位建筑能耗数据
- 由于能源系统只有单个设备的能耗数据,无法在系统中按照区域和建筑进行划分和关联,在能耗管理角度上无法从区域或者建筑的角度看到能耗使用数据,无法直接满足日常管理使用需求,需要手工进行大量数据的维护和处理。
- 缺乏分析性平台,能耗数据统计分析繁琐
- 能耗数据只能通过在能源系统中进行查看,每次查询会从19年开始到当前的全量数据进行查询,查询性能很慢。并且在能源系统中包含了1000+能源设备,但是没有对设备进行按照区域和建筑拆分,只能看到单个设备的数据,无法监控区域用电的情况。
3.2.3场景内容:
3.2.3.1能源数据打通,构建水电数据底座
(1)通过FDL同步历史水电设备数据,基于日、月、年、区域、建筑等不同事实表进行汇总得出汇总数据,该汇总数据可支撑用电阈值的设置逻辑的参考,并且可以纵向对比同一区域、建筑历史用水用电情况。
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/0091c2efe3fc1d51471ba4375aa2d270.jpg) ![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/913537ef9345cad3aeaa799109b5e762.jpg)
能源ETL任务
(2)通过FDL先获取近30天的明细数据,然后通过FDL的【循环容器】自动同步近7天的用水用电数据,避免水电数据会存在在第二天或者第三天产生变动的误差,并且通过【SQL脚本】删除掉30天前的数据,以获取每小时的用水用电趋势。由于目前水表采用的事
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/274fca0bd9f69a616f13f1ddf8067576.jpg)
用水量循环同步
![1718627234338](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/b1d829e2f184da37f4a5602c61de0c3e.jpg)
用水量历史数据删除
(3)由于部分水电表使用非智能远传表,表记数值识别可能产生巨大误差,需要人工进行修正,通过FDL的SQL脚本替代以前传统人工修正,根据同环比数据,判断数据是否异常,并将其修正
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/f582f12b22236785c94bffa75b410673.jpg)
用水量数据异常识别
(4)同步温度、湿度、烟感传感器的报警信息,与区域和建筑数据关联,推送到工作台当中进行预警通知。
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/9a1876962fce37531b2528fc2bb4a5c0.jpg) ![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/58c30ac825d7633626578e557cf5d741.jpg)
传感器数据对接
3.2.3.2能源数据维护,实现设备数据管理
由于节能监管平台只有单个设备的能耗数据,无法在系统中按照区域和建筑进行划分,但每个建筑和区域的用能计算涉及大量设备,且计算用到的设备经常更换,计算公式也需要调整,因此通过FR的填报页面开发的建筑用能计算维护表,可以在每个建筑的数据下进行维护用能算公式。
加法公式:计算相应的设备的能耗数据总和
减法公式:减去影响的设备的能耗数据总和
需要加法和减法计算的原因在于,多个设备之间会存在数据的交叉,多个设备设备之间的数据会存在二次计算,或者存在两栋建筑之间的用电交叉的情况,因此需要减去重复计算的设备的能耗数据,确保数据的准确性。
![cc9a6fb61a6e41d1be1b1ce6c9556250image](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/60567be267d415af8b75b4fcc45f9b3f.jpg)
![198b376bbf564926841fcedd90c7b0f5%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E6%88%AA%E5%9B%BE_17119814064921](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/85bd538b59aacac41658c80d0cfafd7f.jpg)
计算公式管理
3.2.3.3实现数据预警,构建预警阈值模型
通过FDL同步历史水电设备数据,基于日、月、年、区域、建筑等不同事实表进行汇总得出汇总数据,该汇总数据可支撑用电阈值的设置逻辑的参考,并且可以纵向对比同一区域、建筑历史用水用电情况。基于历史用水用电的情况,通过(去年今日的前后30天能耗数据+前年今日的前后30天能耗数据)的平均值*1.5该公式计算得出每栋建筑的每个季度用水用电阈值,并且可以通过手动维护阈值数值,调整预警的逻辑,应对开学、放假等特殊时间节点的能耗异常的情况。同时根据其他不同业务场景,设立了包括设备离线、管网漏损等告警模型。
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/b4ae97fce1d591098fe1d1edbb13d807.jpg)
用电阈值管理
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/94011364fa0506f8dbb3422df9511061.jpg)
用电_功率阈值:近7日最大功率的1.5倍为功率阈值
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/5d7940d98697a60039e38ff920fe868f.jpg)
用电_当日区域用电占比:后勤服务区包含公寓区,餐厅区,场馆区和后勤服务区
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/7307172d6bd1211039180399adf1f01c.jpg)
用电_告警列表:设备超30天未传输数据记为超30日不传输,设备超30天未更新数据记为超30日不更新
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/0a340fc067ae659ef1017efd80c657c9.jpg)
用水_建筑漏水预判:建筑0-5点间小时用水超过2m³的累计值
3.2.3.4能源数据分析,实现全面数据管控
通过BI自助式数据分析应用,支撑对于学校内用水用电的能耗数据情况的可视化分析,从用电的核心指标出发,展示今日用电量,南湖实时功率,当日最小功率/当日最大功率,当日最大负荷建筑,今日用电量告警数量等关切数据,再到各项汇总统计数据,通过多维分析图表样式,全方位展现诸如学校用电量趋势,当日学校用电功率趋势,当前楼宇负荷排名前五名,各区今日用电量,当日区域用电量,楼宇用电功率,告警列表,各区用电量趋势,南湖校区当月最大最小功率趋势,当日分区用电功率告警数量等数据。
用电看板包含指标卡、折线图、柱形图、饼图、列表多种形式,指标卡重点展示业务人员关心的统计数据,包括总用电量,实时功率,峰值功率,用电告警统计等,折线图则对用电量和功率趋势进行了展示;列表展示了楼宇用电、表记数据、传感器数据等明细数据。
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/df1a76eb13bb736acffe942ad3c5f16d.jpg) ![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/018dee286a09026bfbdbd13d2b3d7fde.jpg) ![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/ffdc8068fda5caa9afb96cbaeefdabb3.jpg)
![](https://hwobs-sq.fanruan.com/shequ_forum/image/f66d7df589a7de12ca01a49d3f6ffb95.jpg)
供电看板
3.2.4场景价值:
- 数据平台建设完成前,能耗数据只能通过在能源系统中进行查看,每次查询会从2019年开始到当前的全量数据进行查询,查询时间长、效率低。并且在能源监管平台中包含了大量设备数据,但是没有对设备进行按照区域和建筑拆分,只能看到单个设备的数据,无法监控区域用水用电的情况。平台建成后,通过与节能管理平台对接,实时抽取设备数据,并根据时间、地点、部门等不同维度将设备数据分类汇总,形成能够满足日常能源管理需求的业务指标。
- 数据平台建设完成前,无法对管网漏水、宿舍停水等事件进行信息化手段监控,只能通过巡检和学生反馈,无法第一时间对故障进行处理,造成资源浪费及师生不满,影响后勤服务质量的提高,平台建成后,通过FDL采集个楼宇、区域同时间维度用水量数据进行每小时的用水趋势分析和历史用水量比对,及时发现异常用水情况,规避用水浪费,节约水资源。
- 数据平台建设完成前,建筑的用电功率安全一直无法进行安全管控,只能进行事后处理,通过每小时的用电趋势分析和功率预警,可以实现用电安全的在线管控,提高校园的用电安全。
3.2.5建设成效:
通过数据看板将建筑、区域、校区用能进行汇总展示,并将最大功率,实时功率,异常告警各区域、建筑用水等重点指标重点展示,解决了以前无法按照区域和建筑拆分,只能看到单个设备的数据,无法监控区域用电的情况通过多维度多图表的形式集中展示了学校当前用能情况的问题,通过每小时的用能趋势分析和预警,可以实现用能安全的在线管控,提高校园的用能安全。同时管理人员可以通过图表中不同维度数据对比直观地发现当前用能趋势和异常情况,及时发现管网漏损,帮助管理人员调整用能策略,辅助进行决策,降低整体用能负荷,助力绿色校园建设。
|