1、能源管理系统中大数据的分类

随着现代信息技术的发展，建立了楼宇自控系统、电力数据在线监控系统、生产办公信息系统等一批信息系统。这些系统积累了大量的数据资源，数据容量大、种类多，具有大数据量大、速度快、价值密度低等四大特点。

同时，企业也逐渐意识到现有的能源管理系统只对能源数据进行监控和简单分析，无法将能源数据与生产、办公、业务流程等重要业务数据进行整合和深度挖掘。用户提供科学指导，无法带来更大的收益。因此，基于用户的管理需求和业务需求，能源管理系统的大数据涵盖了海量数据，不仅包括电、气、水、油、煤等能源数据，还包括各种非能源数据。与能源管理相关的能源数据，如环境信息、生产办公室信息和业务流程等。

2、能源管理系统大数据平台

2.1 现代能源管理系统

企业要实现节能，首先要掌握自身的能源消耗状况。因此，对用能设备的监测和用能数据的收集成为能源管理的一个环节。其次，根据能源数据进行准确的分析和诊断，进而提出优化方案，是节能的核心环节。第三，能源管理的目标是按计划实施并获得预期收益。

根据所获得的收益，不断优化节能方案，不断降低企业的能源消耗，是能源管理不可或缺的重要保障。按照上述逻辑，就衍生出能源管理系统的概念。一般来说，能源管理系统一般由三个系统组成：数据采集、传输控制和能效分析。数据采集​​ 企业用能设施数据通过各种仪器采集。传输控制将收集到的未来数据通过通信网络转发给能效分析系统。

2.2能源开发模式

当今，大数据技术与智慧能源相结合的大数据智慧能源管理系统，为当今社会的发展提供了一种新的生产模式。通过大数据智慧能源管理系统的部署，智慧能源得到保障。在配送过程中降低了消耗成本，突破了以往对单一能源的传统控制，通过智能能源各能源之间的生产优化，提高了企业的生产效率。

2.3 多能智能配置与调节

由于电力市场和天然气市场的需求时间不同，电力负荷变化剧烈，需要实时平衡，而冷热负荷变化缓慢，允许一定程度的非同时性因此，很难全面优化调度。建立区域调度中心，通过为能源终端用户开发能源消费大数据信息服务，对能源消费行为进行实时感知和动态分析。

通过能源系统之间的互联互通，改善不同时空尺度不同能源的供需失衡，达到能源综合利用、降低系统运行成本、提供功能可靠性的目的。同时，企业的储能设备和分布式电源可以通过需求响应得到广泛应用。结合区域特点和供需特点等外部条件，与多类型能源整体优化和低能耗相协调，统筹能源体系。在规划配置的基础上，进一步分析能源线路、运行条件和储能应用。

2.4 整体系统架构设计

能源数据管理系统采用智能能源计量仪表、网络技术、数据库技术、工业控制技术和计算机软硬件技术，对能源数据进行采集、统计和分析，并利用数据绘制节能指导报告，挖掘节能潜力，客观统计团队天、月、年的能源消耗，为企业管理层的能源决策提供科学依据。同时可以改变缺乏数据支撑的传统能源管理方式，帮助企业实现科学的能源管理和数据化的节能降耗，达到降低能源成本、提高生产效率的目的。

能源数据管理系统一般分为能源数据采集子系统和能源数据服务子系统。其中，能源数据采集子系统的感知层采集器根据采集间隔时间和采集协议等相关参数，从电、气、水等计量仪表采集能源计量数据，并将数据存储在系统数据库中形成一个基础数据库。能源数据服务子系统采用预定义规则对数据进行预处理，生成数据报表和图形报表，从而支持能源管理决策和分析。

2.5 负载预测

电力系统常年开展负荷预测模型及精度提升研究。基于大数据负荷预测技术，对负荷数据、业务数据、气象数据、经济数据、行业分类数据等各类所需数据进行分析。集成方面，采用相关分析、神经网络等数据挖掘方法获取敏感分量，分析对负荷波动的影响程度，提高负荷预测的准确性，科学指导用户能源系统运行规划，节能降耗控制和设备管理等成本。

2.6 能量行为分析

能源消费行为分析主要分析用户的能源消费行为和用电习惯。能源行为分析的重点是利用数据挖掘算法对用户的能源使用模式进行分类，并对分类结果进行分析。

2.7 能效分析

基于大数据的能效分析是基于收集到的能源消耗、环境信息和用电特征等信息。信息类别之间的相关性分析，深入挖掘各类数据，提升数据价值，为用户提供帮助。

以工业企业用户为例，通过能源管理系统采集能耗数据、运行负荷、设备状态等数据，以及企业办公管理系统、生产计划系统、生产运行监控系统等数据接入能源管理系统，利用大数据分析技术企业能耗管理系统，分析能源消耗数据与生产计划、物料管理、产线运行状态、团队管理等相关信息数据的关联性，获取不同的原材料、产线、团队、设备、时间。对应成品等的能效分析。分析不仅限于能源消耗本身，而是直接关系到企业的经营和管理。分析结果可用于企业的生产成本核算、生产计划优化、设备状态管理和业务发展决策等。提供科学适用的指导，有利于降低生产管理成本，增强企业竞争力。

2.8 实现能源供需互动

由于智慧能源和新能源尚处于发展阶段，在智慧能源应用过程中，需要进行相应的价格调整和价格管理。基于大数据的智慧能源管理系统可以更好地部署能源和新能源的使用，保证各种能源之间的相互调整，实现能源供需的互动。提高能源综合利用率，同时在能源使用过程中，通过大数据技术进行相应的检测，发现系统存在的问题，进行自我调整。

2.9 加强能源量化管理

利用系统数据平台实现能源实时监控和管理流程优化，满足能源设备和运行管理自动化的需求；通过系统的实时监控，实时了解生产单位和能耗单位各种能源的详细使用情况，为企业分析能源消耗、减少能源损失、提高能源效率、进一步提高能源效率提供直观依据。企业管理水平，降低运营成本。

能源大数据的建立对于实施我国“互联网+”智慧能源发展战略、加快多能源系统深度融合、推进能源市场化改革具有重要意义。通过对生产过程中总能耗数据的采集、处理、分析处理，管理人员可以全面、深入地了解企业的​​能源利用状况，从而发现生产和设备运行的节能空间，实现生产调度、能源分配，实现精细化能源管控，优化生产，优化能耗，真正提高企业生产和能源管理水平，提高企业能源利用效率，降低单位综合能耗产品。

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