摘要：本文以建筑能耗为研究对象，分析并设计了基于云服务平台的建筑能耗管控系统。该系统可辅助企业多维度（即纵向时间纬度、不同专业指标纬度、不同权限纬度等）监测企业建筑能耗情况，并基于其对海量数据、复杂数据的挖掘及分析能力，支持企业追根溯源，探寻建筑能耗存在的根本问题，从而实现建筑能耗的优化管理，有效降低企业因能耗带来的利益损失，保证企业竞争力。

关键词：能耗管控；建筑能耗管控；云服务平台；能耗管控系统

0 引言

目前我国是世界上*二大能源生产国和消费国，统计显示，我国建筑能耗约占全国总能耗的28%。在我国每年新建的20亿平方米建筑中，其中99%是高能耗建筑，而既有的约430 亿平方米建筑中，仅有4%采取了节能措施。按目前能耗增长速度推算，到2020年，建筑能耗将**过现在的3倍以上。大型公共建筑不但能耗密度高，而且能耗浪费非常严重，具有巨大的节能空间。我国建筑节能的推广已势在必行。

然而，建筑能耗涉及的范围十分广泛且复杂（见图 1），故而实施对建筑能耗的管控十分困难。借助于大数据分析手段，通过对建筑能耗大数据的广泛收集分析，无疑为建筑能耗的有效管控提供了良好的基础。本文旨在借助于大数据分析手段，研究基于云服务下的建筑能耗监控系统的设计与应用，以期实现对建筑能耗多方位、多维度的管控，

从而支撑企业的利益较大化。

图 1 建筑能耗纵览

本文首先讨论建筑能耗监控实施的背景及大数据时代下实施建筑能耗监控的优势。其次，本文进一步讨论了基于云服务的建筑能耗管控的特点。然后，研究了基于云服务的建

筑能耗管控系统的需求分析及设计思路。最后，给出了基于云服务的建筑能耗管控系统的应用场景。

1 能耗监控研究现状

能耗监控是当前响应国家节能减排政策的重要手段之一。当前，对能耗监控的研究和应用众多，主要集中在*行业的能耗监控方案研究、能耗监控的技术优化、能耗监控的手段及大数据时代下能耗监控研究等方面。

一些学者基于能耗监控的不同对象，分别研究了能耗监控在电信行业、公共交通行业等的应用情况，并提出了不同的能耗监控实施方案。

此外，在能耗监控技术优化研究方面，一些学者从能耗评价的指标优化或能耗监测的算法优化方面做出了一定的贡献，为能耗监控提供了创新性的测量及监控方法。同时一些学者认为能耗监控无疑涉及了众多的评价指标及海量的数据，为了对能耗实施监控和科学的管理，借助于信息化手段。大量的文献研究了能耗监控系统的开发应用，提升了能耗的管理水平。

在大数据时代，大数据技术的涌现，赋予了能耗管理更大的优化空间，同时也带来了新的能耗问题。一些学者根据大数据时代的特点，研究并提出了一套基于大数据的能耗监控方法。

能耗监控方面的研究众多，对大数据背景下的能耗监控也讨论较多。然而，在云平台的应用方面，主要还是侧重讨论云平台本身存在的能耗问题及其管控。而作为能耗监控的关键，能耗数据的采集、存储和分析均离不开云平台的应用。本文以建筑能耗为研究对象，以云服务平台的数据中心为重要媒介，研究了具有应用价值的能耗监控系统的分析与设计，以期提升建筑能耗的监控水平。

2 基于云服务的能耗监控系统分析与设计

2.1 基于云服务的能耗监控特点

基于云服务的能耗监控可辅助企业多维度（即纵向时间纬度、不同专业指标纬度、不同权限纬度等）监测企业建筑能耗情况。同时，基于云服务的能耗监控因其对海量数据、复杂数据的挖掘及分析能力，可支持企业追根溯源，探寻建筑能耗存在的根本问题，从而实现建筑能耗的优化管理，有效降低企业因能耗带来的利益损失，保证企业竞争力。基于云服务的能耗监控有如下特点：

（1）快速搭建网络：应用物联网技术，帮助客户快速组建能源数据传输网络。

（2）精细化能源管控：对于能源数据进行分类分项计量，可以掌握建筑各个功能区域的用能情况，找出用能问题。

（3）科学的能耗基准、节能评估的尺子：通过大数据挖掘技术，建立建筑整体能耗基线模型和各设备能耗基线模型，为将来实施节能改造形成数据模型支撑。

（4）操作模式多样：提供手动控制、定时任务、联动任务、情景模式等多种控制模式，贴合物业管理人员实际操作。

2.2 基于云服务的建筑能耗监控设计思路

2.2.1 基于云服务的能耗监控系统架构设计

基于云服务的能耗监控系统架构主要分为数据采集层、 数据传输层及应用层三个部分。

2.2.2 基于云服务的建筑能耗监控系统功能设计

基于云服务的建筑能耗监控系统包括监测功能模块、数据分析模块、评估模块和智能控制系统四个部分。各项系统功能的设计目标及思路如下。

（1）用能监测功能模块设计目标：对各类用能（电能、水能、热能）实现监测。

功能特点：

1）对水、电、热等各类建筑能耗进行监测。

2）电能监测将采用分项计量方式，关注电耗较大的设备和支路。

3）平台将对建筑进水口进行实时监测，关注水耗较大的支路。

4）热能监测对供热进水、回水侧装温度传感器，并结合各楼层温度情况进行需量调节。

5）细化各个用能节点，清楚掌握管辖范围内用能状况及变化情况。

（2）能耗数据分析功能模块

设计目标：统一数据，分析管理。即将各类能耗进行统一数据管理，结合数据进行能耗建模分析，优化用能习惯，实现管理性节能提升。

功能特点：

1）平台将各类能耗数据进行能耗格式统一设计，形成企业自己的能耗规范，方便后期数据提取利用。

2）用大数据技术对能耗数据进行处理，对相关能耗进行关联处理并重新定义。

3）建立数据管理体系，提高数据质量，使数据的生命周期可管控、可量化考核。

4）通过大数据挖掘技术，将能耗数据进行关联，建立基线模型及分析模型，辅助管理，支撑决策。

5）发现不良用能情况，优化用能习惯，改善管理性节能，提高用能效率。

（3）节能措施评估功能模块

设计目标：实现节能改造效果量化评估，并支撑动态统计分析节能量。同时，支撑企业节能产品绿色采购，实现节能改造受益评估提供决策支撑。

功能特点：

1）动态的统计、分析节能措施的节能量、评估其节能效果。

2）为采购环节的厂家选择、措施选型提供量化数据参考，利于科学决策。

3）为合同能源管理项目的节能效果，双方收益评估提供决策支撑。

4）系统可生成节能项目的量化评估报告。

（4）智能控制系统功能模块

设计目标：通过智能照明控制系统、智能空调控制系统和智能节水控制系统，实现管理控制，技术节能。

功能特点：

1）照明空调自控系统：结合人员数量，以及光照、温度等环境因素，制定个性化自动控制方案。

2）节水控制系统：进行人体监测，无人自控关阀，杜绝跑冒滴漏等现象。

3）可无缝对接外部楼控系统，也可由平台新装相应智能控制系统。

3 安科瑞能耗云平台介绍

3.1系统架构介绍

安科瑞能耗云平台在变电所或配电室等现场安装多功能电力计量仪表；在各用能现场可安装水表，气表等各类仪表，通过网关经无线（3G/4G）或有线的方式将采集的仪表数据上传至公司租赁的云服务器上，并将数据进行集中存储、统一管理。具有权限的用户可通过PC、PAD、手机等各类终端设备访问数据、接收告警信息，方便用户及时知晓各个点位的用能情况，及时管理各个点位用能。

图 2 能耗云平台架构示意图

3.2 系统功能介绍

图3 能耗云平台用能统计示意图

3.2.1支路用能

系统可以统计各支路某段时间内逐日、逐周、逐月、逐季、逐年用能。系统可查看各支路用能趋势，可根据已有的日期或者自定义时间进行查询，并可以将支路用能显示合计，以图表形式显示。

3.2.2分项能耗统计

系统可以按照分项进行能耗统计与显示。其中，日分项用能同比分析图显示不同分项的当日与昨日能耗柱状图；用能饼图显示各分项过去31天的用能占比；堆积图显示各分项过去31天的能耗趋势；分项用能排名图显示被选中分项对应能耗值排名前10位的支路。

3.2.3分项用能报表

系统可以统计各分项某段时间内逐日、逐周、逐月、逐季、逐年用能。可查看分项中各支路用能趋势，可根据已有的日期或者自定义时间进行查询，统计数据可导出至Excel。

3.2.4能耗的同比环比分析

系统可将各主要耗能设备的能耗与去年同期值和上月值进行同比环比分析，检验节能效果，根据分析结果执行节能绩效考核，以及节能目标的修正。统计各支路当年每月用能及去年同期用能。

3.2.5用能数据检查

系统可以统计某段时间内各回路与下级支路的用能差值，**过一定百分比后醒目显示，确保计量体系的完整性、准确性。

3.3系统设备选型

4 结束语

作为能耗的主要来源之一，建筑能耗是当前能耗管控的重要对象。然而，建筑能耗涉及的内容繁多，涉及的人员众多，涉及的指标各异。为了对建筑能耗实施有效管控，本文以云

服务平台为依托，分析并设计了建筑能耗管控系统，实现对建筑能耗各项数据、多维度的采集、存储、处理和分析。多个应用案例表明，本文的建筑能耗管控系统对能耗问题的追根溯源、能耗的监控及能耗管理的优化提升起到了显著的效果，为企业的价值提升起到了积极的作用。

【参考文献】

[1] 李道阳.基于云服务平台的建筑能耗管控系统分析与设计[J].技术与实践，2017,10.

[2] 安科瑞企业微电网设计与应用手册.2020.06版.

安科瑞电气股份有限公司专注于数据中心能耗管理,智慧能源综合服务平台,数据中心智能配电,能源管理系统等