智慧园区能效管理技术方案

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智慧园区能效管理技术方案 目录 1. 园区能效管理发展趋势 2. 园区能效管理场景与解决方案 3. 典型案例 3 能效管理系统介绍  能效管理系统是以绿色建筑、工业 园区内各种能源供、配、用设施的 运行状态和参数，以及运行特点为 基本条件，涉及建筑智能化、工业 自动化、数据采集、大数据分析、 人工智能等多个技术领域，依据各 类机电设备运行中所采集的信息， 反映其能源传输、变换与消耗的特 征，采用能效控制策略实现能效最 优化，是最经济的专家管理决策系 统，最终目的就是通过智能化系统 集成来实现“管理节能”和“绿色 用 能”。 • 能源运行监控 • 运营事件处理，供能平衡调度 • 应急处理 • 费用分析 • 能源平衡分析 节能分析优化 • 关联分析（如 设备故障率、 运行稳定程 度） • 能源数据采集 • 设备故障监测 • 调度指令执行 • 能源使用规划，能源采购规划 战略层 业务决策层 • KPI 分析 • 能源采购计划 运营管理层 • 操作执行层 物联层 4 能效管理发展趋势，向精细化、智慧化节能降耗演进  能源利用情况不清晰：用量、故障、 浪费不知情  信息化孤岛：能源相关系统独立运 行，无法集中综合管控  园区能效管理粗放，预测不准确， 能源利用率低  缺乏专业的能效管理和节能分析 能效管理 1.0 能效管理 2.0 能效管理 3.0 无有效节能手段 无法实时管理，事后管理为主 技术、数据和业务融合， 事前预测，事中控制，事后追溯 实时监控 事中控制  完成能源计量数据采集，实现状态 监控  实现一定的能耗数据统计分析  单点节能，无系统节能和管理节能 的手段  缺乏能耗预测方法，缺乏节能分析 手段  统一 ICT 资源、统一联接、统一数 据 底座，统一集成平台，实现以业 务 驱动的全融合；  实现完整的能耗数据监控，统计和 分析  系统节能，管理节能  提供多种能效智慧化分析手段，提 供有效的节能建议 5 目录 1. 园区能效管理发展趋势 2. 园区能效管理场景与解决方案 3. 典型案例 6 云（公有云 / 混合云） + 伙伴 伙 伴 沃土 数字 平台 @ 园区 HiCampus 应用使能 Core 数据使能 集成使能 开发使能 安 运 运 全 AI 视频云 大数据 IoT 定位 GIS ROMA ABC … 维 营 业务 应用 能效管理解决方案框架 1. 沉淀：业务资产、数据资产 和集成资产，三大类资产支 持通用园区和行业园区的场 景化应用。 2. 封装： ABC 、 ROMA 、视 频 云、大数 据、 IoT 、 GIS 、 IVAS 、 IAM 、 EI 、 IEF 等 10 个 平台组件。体现了平台 的 集 成性和连接性。 3. 支持：公有云 / 混合云部署。 ...... 能效实时监测 异常告警及处置 能效统计分析 能源运营预测优化 联接 4G/5G Wi-Fi 5/ 6 NB- IoT Etherne t Optical e-LTE …… 端 照明系统 智能电表 空调机组 AHU/VAV 新风机组 制冷主机、冷却泵、冷却塔 … 提供：通用园区 1+7 场景业务参 考基线，以及应用使能、集成使 能、数据使能、开发使能等生态 伙伴的二次开发和集成交付能力。 体现了平台的 开放性。 全局监测、智能报表 统计分析 专家系统，运行诊断 异常告警，及时处置 大数据分析，优化建议 需量预测，动态调优 ① 能效可 视 ② 过程管 控 ③ 节能优 化 能效管理智慧化：可视、可控、可优 1. 能效实时监 测 ROMA IOT 大数据 数字平台 对能源系统运 行状态和运行 参数进行监测 能效在线实时监测 能效统计分析和报 表呈现 用户自定义报表 按角色，权限 8 能效指标 体系和报 表服务 数据采集、 清洗、结构 化、自动上 报 ① 能源运行状态和参数监测 电流 / 电压 / 功率 / 电能 / 流量 / 压 力 / 温度 ② 能源管网运行状态监 测 ③ 能源设备状态实景视频监测  涵盖电、水、气、热（水气热可项目定制）各类能源介质的发、配、输、供、用各环节系统和设备  通过全局能源流视图、设备上下游关系视图、地理建筑、部门关系视图等多个维度进行呈现  以能流为基础建立园区用能全链路模型，实现能源流和信息流的综合呈现  实时监控各个关键节点的负载率、转换效率，如变压器、 UPS 、制冷机组等，识别低效环节  实现主要数据来源的采集和集成，如智能电表、水表等 能源流向分析 能源全链路模型 2. 能效统计与分 析从多个角度和维度对园区能效系统日常运营过程中的数据和业务进行分析，提供分析结果和报表呈 现 统计分析维度 统计分析及报表内容 业务用能统计 按用能单位 / 部门统计；按时间维度统计；按能源用途统计； 业务用能分析 能源实绩分析；能源采购（数量 / 费用）分析；用能预测偏差分析；分时电能效益分析； 节能分析专题 园区节能效益分析；最大需量控制效益分析；冷机优化节能效益分析； 指标和报表类型 用能实绩 / 购电 / 能源计划 / 分时电能 / 最大需量报表…… （注：以上分析和报表均包含园区内待分析的能源介质：水、电、风、气等） 数字平台 对能源系统运 行状态和运行 参数进行监测 能效在线实时监测 能效统计分析和报 表呈现 用户自定义报表 按角色，权限 能效指标体系 和报表服务 数据采集、 清洗、结构 化、自动上 报 报表呈现，导出和下载 10 3. 节能优 化结合历史、实时和预测数据，针对用能需量预测和冷水机组，制定相对较优的控制策略，提升设备运行协同能力和运行效率 运行优化指导 • 结合室外天气参数，进行天气、负荷、设备运行参数等预测 • 提供未来运行建议优化 • 每天自动生成实时运行优化建议 • 高度依赖运行人员的知识和经验 • 操作随意，缺乏准确、有效的运行指导 • 需要数年的时间积累合理的运行规律 传统运行 隔日或者下一时刻室外天气情况 负荷预测 各个房间的温度设定值 节能原则 人员舒适度需求 能效管理系统  冷水机房优化运行策略  AHU 预冷 / 预热开机时 间  需量调控建议  …… 3.1 节能优化：用电需量预测，降低购电成 本 通过园区需量的准确预测（≥ 95% ），使需量申报偏差控制在合理范围，降低基本电费，实现电费成本最优。 预测：每日需量、每月需 量 购电计划数据 购电实绩数据 历史需量预测 数据 数据集成 传感器 温度、电度表读 数、湿度、人员 热力 IOT 平 台 需量预测（训练和推理） 数据使能 时间特征 1 、年、月、日特征 2 、星期特征 3 、是否法定假日特 征 业务使能 使用多个特征库综合作用的 AI 回归算法，结合对历史数据的偏差分析，提供业内领先的分析准确率和贴近实际用电场景的 购电建议  基于小时级负荷预测，在园区多条进线之间合 理分配负载  园区负荷过大时，即将超过申报的最大需量， 即作出需求侧响应  根据预设的响应规则，提前制定调整计划， 避 免最大需量超标 负荷预测： 采用聚类分析和决策树等算法建立能源预测模型，基 于负荷预测进行需量申请，电力交易（购售电），需 求响应，避免购电申请不合理导致多付电费（或高额 罚款），为园区能源优化调度和电力交易提供决策依 据，提升区域或企业的紧急情况应对能力 需量预测： 3.2 节能优化：冷机动态调 优 ① 最优开机，加减机，关机时间 点 ② 最优 COP 值冷机动态开关机调 优 传感器 子系统 温度、电度表读数、 湿度、人员热力 1.冷站总用功功率和冷量记录 2.单机功率记录 3.小时级冷量记录和功率记录 IOT 平 台 业务使能 BA 供配电 群控 1. 冷机、水泵、冷却塔运 行状态和参数； 2.冷机集群供配电运行状 态 数据使能 月度购电需 量申报 小时级用电 需量预测 • 冷站总用功功率预测 • 冷机动态调优 小时级最优开 关机组合 冷机是多数园区中的最大的用电负荷，本方案可以节能 5%~10% 以上，大幅降低园区电能浪费，节省电费支出。 引入专业算法，提供更有价值的冷机运行能耗预测指标、场景，预测准确率更高 提供分析预测模型库、不断通过历史数据训练冷机优化经验，动态调节开关机时间和运行组合方式， 为客户降低能源消耗和费用支出 13 谢谢！