园区智慧能源管理平台介绍及示范应用

刘颖丹 许 力 段 飞 黄忠辉

1.济中节能技术(苏州)有限公司

2.苏州工业园区独墅湖科教发展有限公司

园区智慧能源管理平台介绍及示范应用

刘颖丹1许 力1段 飞1黄忠辉2

1.济中节能技术(苏州)有限公司

2.苏州工业园区独墅湖科教发展有限公司

绿色园区的建设和推广是我国实现低碳经济发展的重要举措，园区智慧能源管理平台的建设是绿色园区建设的关键环节。介绍了园区智慧能源管理平台的结构和功能，着重介绍平台在在大数据模型预测技术和基于大数据的预测性故障诊断技术方面的创新以及在苏州工业园区独墅湖科教创新区的示范应用。

绿色园区；园区智慧能源管理；需求侧管理；大数据分析；节能

随着中国经济的高速发展和全球化带来的机遇，能源消费总量不断增加，能源与环境问题已经成为制约我国经济和社会发展的重要因素。为应对能源、环境以及气候变化的挑战，发展低碳经济是实现经济可持续增长的必由之路。传统的节能管理方式和举措难以满足政府和企事业单位节能管理的需求，借助信息技术工具，搭建园区能源管理平台，已成为持续推进节能降耗和实现用能精细化管理的必然趋势，也是创建绿色园区的必要组成部分。

1 平台定义

“园区智慧能源管理平台”是综合运用现代信息技术、能源互联网技术以及电力需求侧管理措施等，对园区内各单位所消耗的能源实现在线监测、动态分析和集中管理，建立“自主负荷，主动响应”新机制，实现精细化、信息化能源管理，提升园区能源管理水平，降低能源成本，并通过永久性或临时性节能技术和手段降低能源消耗，实现电力的动态需求响应和园区能源的优化调度。

2 平台架构

对电、水、汽、燃气、氮气、煤等各类资源进行数据标准化处理，通过数据采集、数据传输、数据管理及应用，来实现能源管理，并接入分布式光伏、风能以及储能系统等运营参数，有效支撑微电网的建设运维，实现园区性的能源调配与优化运维。园区智慧能源管理平台架构如图1所示。

图1 平台架构示意图

（1）数据采集层

通过Modbus RTU协议采集设备数据，将采集到的数据保存到本地文件，并发送部分数据到采集服务器，还需要开发针对该嵌入式智能设备监控软件的配置软件，配置软件安装在微型计算机上，通过该计算机主机配置数据采集软件。同时嵌入式数据采集终端系统可对采集数据进行预处理和暂存，提升数据采集、传输、处理性能和安全性，并有效避免数据采集配套设备配置高的要求，大大降低数据定制化采集的成本。

（2）数据管理层

包括数据接口服务器、实时数据库服务器、关系数据库服务器、应用服务器、WEB服务器、管理工作站、大屏幕、交换机等硬件设备。通过一系列功能模块，包括数据监测、能耗地图、能效管理、需求响应、报警监测、能耗模型预测、能源平衡与优化调度等模块，实现对整个园区用能系统的监控和管理。

3 平台功能

（1）数据实时监测

基于实时数据库和监控图组系统，建设园区智慧能源管理平台。实现对各级载体（园区、政府、企业、建筑）、多种能源介质（煤、电、蒸汽、水、燃料气、氮气等）、多类运营参数（温湿度、二氧化碳浓度、出气量、供回水温差、压力等）的产、存、耗全过程的实时监控，掌握其历史数据和实时趋势。

（2）能耗地图

能耗地图模块基于园区内各企业、建筑的地理信息数据库，能够方便查询智慧能源管理平台内各企业、建筑的能耗信息、用能设备运行状态、新能源及储能系统的运行状态等信息，实现针对该园区的能耗监测、统计分析、能效分析、超标预警等功能。

图2 同类型电源或负载的运营状态同比分析曲线图

（3）能效管理

园区智慧能源管理平台主要包括能源计划与实绩管理、能源调度运行管理（调度日志、异常监察、运行方式变更、事故、应急预案管理等）、能源统计分析（同比、环比、对标、成本、关联分析等）、能源考核管理、能源计量结算管理、能源计量器具管理、能源质量管理、能源报表管理等功能模块。如图2所示，同比分析同类型电源或负载的运营状态，用以判断电源发电性能的差异和负荷运营异常，便于管理者及时发现能源系统潜在的问题。

（4）需求响应

信息互联为园区能源合理分配提供了数据支撑，平台系统基于园区能耗体系的重要等级及各能耗单元的需求响应容量制定最佳需求响应策略，帮助园区整体实现能源平衡。

（5）微网系统数据分析

平台可实现针对微网系统各组成部分，包括分布式电源、储能装置、能量装换装置等各环节的运营参数进行数据采集分析，综合分析天气、供需变化、需求侧管理等因素，辅助制定更加经济有效的能源“发、用、储”运行策略，有效支撑园区微电网的建设运维，实现园区性的能源调配与运维优化。

图3为园区智慧能源、管理平台中分布式光伏系统监视图。

（6）能耗模型预测

基于园区能源数据的积累，利用数据挖掘技术建立预测模型，为园区能源计划制定和优化调度提供数据支撑，优化园区内企业、建筑能源管理体系，提高能源利用率。能源模型预测分为两个部分，分别为用能预测和负载预测，因为功能不同，采用的预测模型也会依据其特点进行优化，以确保能源模型预测的准确性。

（7）能源平衡与优化调度

能源平衡与优化调度是在考虑能源品位等级、产/耗能设备能耗特性差异，满足生产需要的前提下，通过系统优化分析，实现能源的平衡能源计划、优化调度与实绩管理。能源平衡与优化调度功能将能源预测、需求响应控制、配用电自动化等体系进行有机地结合，配合能源供需信息，在保证企业安全生产、建筑正常用能的基础上实现能源优化调度，确保能源平衡。

4 技术创新

为深度挖掘能源数据，发挥园区智慧能源管理平台的价值，实现园区能源精细化管理，在大数据模型预测技术和基于大数据的预测性故障诊断技术做了进一步的探索。

图3 园区智慧能源管理平台中分布式光伏系统

（1）大数据模型预测控制技术

大数据模型预测控制技术（Big Data-MPC）是在预测技术之上进行深度开发而成的优化控制技术（见图4）。大数据模型预测控制技术是建立在设备或系统长期运行历史数据的基础之上，通过海量数据建模，并结合多目标优化算法（遗传算法与进化策略）来求解最优的控制策略（设备最优参数设定、系统最优控制方案），确保设备或系统的最佳运行状态，有效降低生产运营能源成本。

图4 大数据模型预测控制技术

大数据模型预测控制技术相对于传统控制技术具有绝对的优势。首先，由于其控制策略是基于长期的历史数据，保证了优化控制方案的可行性和执行策略的安全性；其次，大数据模型预测控制技术可融入人工智能和机器学习技术配合使用，实现控制策略滚动优化和反馈校正，保证优化控制方案实时跟进，确保优化控制方案长期有效。

（2）基于大数据的预测性故障诊断技术

传统的故障监控技术可及时发现故障发生，有效防止故障扩大化。预测性故障诊断技术远远高级于实时故障监控技术，其侧重点在于具有精确的预测功能，在故障未发生之前事先发掘潜在的故障问题，避免故障发生导致的损失，防患于未然。

绝大多数故障都会在发生之前表现出一些异常的状态，这些提前表现出异常状态是预测性诊断故障的关键。预测性故障诊断技术是凭借决大数据挖掘机器学习技术（决策树、KNN、K-Means等算法），对设备或系统的海量历史运营数据进行系统性分类、关联、聚类分析，挖掘出故障发生的前兆特征，定位异常状态，结合专家系统对设备或系统进行预测性故障诊断，降低过程中的能源损失。

5 示范应用

（1）园区独墅湖科教公司应用

从2015年3月起，济中节能技术（苏州）有限公司与苏州工业园区独墅湖科教发展有限公司开始共同打造“苏州独墅湖科教创新区智慧能源管理平台”（见图5）。苏州独墅湖科教创新区面积11 km2，地处苏州工业园区，是一座集生活、娱乐、科教、办公于一体的时尚现代化科教新城。园区载体众多，业态丰富，包括商业综合体、酒店、学校、甲级写字楼、文体公共场馆、科研单位、公寓等，各类型建筑约150幢，总建筑面积约250万m2，总设计用电容量约185 000 kVA。

图5 独墅湖科教创新区智慧能源管理平台首页

独墅湖科教创新区通过园区智慧能源管理平台实现了对整个园区上百幢建筑能源的统筹管理，管理人员可通过互联网设备（PC、平板电脑、手机）随时随地查看每幢建筑的能耗状态，实现在线监测、动态分析和园区能源集中化、信息化管理，整体提高能源管理水平；基于长期存储的建筑能耗数据，管理人员在济中节能数据分析团队的协助下，可对每幢建筑或重要能耗设备进行全面的能耗核算或能效评估，完全以数据为导向，为及时发现建筑能耗漏洞提供了依据；随着能耗分析与能耗评估的逐步展开，为了进一步完善建筑能源管理机制，将建筑控制系统运营数据接入平台，建立起集能耗监测与能源管控于一体的能源管理系统；基于采集能耗数据与设备运营控制信息，济中节能可以结合建筑日常需求制定出最优化的控制策略，大幅度降低建筑运营能耗成本。

以独墅湖科教创新区慧湖大厦为例，说明平台投入使用后短短两个月时间内带来的改善。

慧湖大厦位于苏州工业园区月亮湾路10号，是集办公及商务服务为一体的综合性项目，是按照5A甲级写字楼标准精心设计、精细施工的示范性精品工程。大厦用地面积17 011 m2，总建筑面积111 614 m2；2016年总电力能耗为480万kwh。

（2）存在问题

基于园区智慧能源管理平台监测数据发现，慧湖大厦在夜间非运营时段（21:00～ 05:00共8h）功率负载水平一直维持在200 kW左右，如图6、图7所示，通过排查发现大厦5号变压器和6号变压器线路存在非必要开启设备夜间运行和部分照明未关闭现象，如图8所示。

（3）解决方案

通过现场确认和管理优化，根据慧湖大厦实际运营需求，关闭非运营时段不必要的照明和设备，降低大厦非运营时段功率负载，如图9、图10所示。

图6 慧湖大厦南楼非运营时段风机未关闭造成的能耗漏洞

图7 慧湖大厦南塔楼非运营时 段风机未关闭造成的能耗漏洞

图8 慧湖大厦变电所空调在非必要时段运行造成的能耗漏洞

（4）改善效果

通过全面系统性地排查并制定可行的方案，慧湖大厦非运营时段（21:00～05:00共8h）整体功率负载下降27.5kW，其主要调整线路的功率负载降低情况如表1。

图9 慧湖大厦总结点调整前后功率均值对比

图10 慧湖大厦有功功率在调整前后的对比

表1 非运营时段主要设备调整前后能耗对比

根据慧湖大厦电力单价（0.89元/kWh），每天降低功率负载时间按8h计算，年节省电力能耗成本2万元。上述举例仅为该平台投入运营后发现的其中一项能耗漏洞，在两个月的运行期间，共探测出能耗漏洞25项（见表2），即可实现年节能量457 233 kWh，约占慧湖大厦年电力总能耗的9.53%。

结合慧湖大厦案例分析，随着园区智慧能源管理平台的升级完善以及数据积累，整个苏州独墅湖科教创新区按照降低能耗10%来估算，即可实现节约电力消耗约713.15万kwh，减少二氧化碳排放约5 883.49 t，相当于种植了12 652棵树，取得显著的社会效益和经济效益。

表2 能耗漏洞汇总

4 结语

随着园区智慧能源管理平台的建设及运维的推进，平台将积累海量的能源数据，基于能源大数据建立的模型准确性越来越精确，对绿色园区的能源管理和优化调度发挥更重要的影响，园区智慧能源管理平台的建设将成为国家持续推进节能减排战略，实现绿色可持续发展的重要组成部分。

Introduction and Demonstration Application of Industry Park Intelligent Energy Management Platform

Liu Yingdan1, Xu Li1, Duan Fei1, Huang Zhonghui2

Jet China Energy Saving Technology(Suzhou) Co.，Ltd Suzhou Industry Park Dushu Lake Scientifi c Education Development Co.，Ltd

Construction and promotion of green industry park is key measure to realize low carbon economy in China. Meanwhile industry park intelligent energy management platform construction is key park to green industry park construction. The author introduces structure and functions of industry park intelligent energy management platform and innovative cases of big data model prediction technology and fault diagnosis technology based on big data and demonstration application at Suzhou industry park dushu lake scientific education creation zone.

Green Industry Park, Industry Park Intelligent Energy Management, Demand-Side Management, Big Data Analysis, Energy Saving

10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2017.06.007