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1、综合能源智能管理系统平台方案 区综合能源智能管理系统平台方案1. 目 录第1章 项目概况71项目简介72需求分析83建设目标83.1运行状态监视93.2能耗和产能数据统计分析93.3运行趋势预测93.4 运行效率评估93.5运行辅助决策9第2章 项目整体思路111系统概述112设计依据113设计原则124系统组成144.1系统框架设计144.2系统层级145方案优势155.1统一平台、统一用户、统一入口155.2统一平台、分散控制155.3基于平台大数据能力的故障诊断分析155.4 丰富的分析模型和分析工具挖掘建筑节能空间165.5全生命周期的能源与设备管理165.6 大数据质量保障体系165
2、.7 灵活的组网方式165.8开放的平台架构165.9高效对标国家政府能源审计标准166关键技术在智慧园区的应用176.1数据挖掘技术176.2人工智能预测技术196.3智能算法技术20第3章 综合能源管理平台22平台网络架构221. 电力监控231.1. 设计方案231.2. 监测点位231.2.1. 10KV进线、联络柜及出线柜231.2.2. 低压 0.4KV 进线及联络柜241.2.3. 低压 0.4KV 出线242. 用能计费242.1. 设计方案242.1.1. 用电计量242.1.2. 用水计量252.1.3. 空调冷量计量253. 能源管理253.1. 设计方案253.2. 能
3、耗模型263.3. 分项模型274. 智能照明控制294.1. 控制说明295. 系统集成(BMS)295.1. 集成平台的功能需求296. 机电运维306.1. 机电设备信息化管理306.2. 咨询类服务316.3. 专家级巡检及线上运维316.4. 管理&技术节能建议报告326.5. 管理节能326.6. 暖通设备策略优化346.7. 行为节能356.8. 增值运维服务377. 系统标准化接口37第4章 平台功能概述391. 驾驶舱392. 首页433. GIS展示444. 综合监控454.1. 配电子系统454.2. 照明系统484.3. 暖通空调子系统514.4. 视频系统524.5.
4、 环境监控系统534.6. 给排水554.7. 能源流向图565. 能耗分析575.1. 能耗分析575.2. 能耗排名595.3. 负荷预测605.4. 能耗对比605.5. 关联分析615.6. 人工填报625.7. 峰值分析626. 能效管理636.1. 能效专家636.1.1变压器636.1.2冷冻站646.2. 节能专家656.3. 能源审计667. 设备管理677.1. 维修管理697.2. 保养管理697.3. 告警管理707.4. 全生命周期管理707.5. 工单管理718. 报告报表718.1. 报告生成728.2. 报告管理728.3. 报表生成748.4. 报表管理749
5、. 告警管理759.1. 告警管理759.2. 诊断管理7510. KPI管理7610.1. 能耗KPI管理7610.2. 经营KPI7711. 环境评价7811.1. 环境分析7811.2. 碳排放7912. 用能计费7912.1. 充值缴费7912.2. 账户管理8112.3. 房间查询8312.4. 充缴记录8412.5. 账单管理8412.6. 实时抄表8612.7. 异常用户8612.8. 仪表查询8713. APP能耗总览功能8714. 运维管理8814.1. 日志管理8814.2. 短信通知8914.3. 邮件通知902. 附件一系统集成设计标准911. 视频监控系统设计标准91
6、1.1. 一般规定911.2. 功能设计912. 防盗报警系统设计标准932.1. 一般规定932.2. 功能设计933. 门禁系统设计标准943.1. 一般规定943.2. 功能设计944. 暖通空调系统设计标准944.1. 一般规定944.2. 功能设计954.2.1 冷源系统954.2.2 新风系统1024.2.3 组合式空调机组1044.2.4 吊顶式空调机组1074.2.5 风机盘管1094.2.6 通风设备1105. 给排水控制系统设计标准1125.1. 一般规定1125.2. 功能设计1125.2.1 给水系统1125.2.2 排水系统1136. 变配电监控系统设计标准1146.
7、1. 一般规定1146.2. 功能设计1147. 公共照明控制系统设计标准1157.1. 一般规定1157.2. 功能设计1158. 夜景照明控制系统设计标准1188.1. 一般规定1188.2. 功能设计1189. 电梯监控系统设计标准1209.1. 一般规定1209.2. 功能设计12010. 停车场管理系统设计标准12110.1. 一般规定12110.2. 功能设计12111. 能源管理系统设计标准12111.1. 一般规定12111.2. 功能设计122第1章 区综合能源智能管理系统平台项目概况1项目简介伴随着中国经济的快速发展，各类产业园区通过招商引资完成大量产业资源原始积累的同时，
8、为了打破园区之间同质化现象，急需实现“由外源性的产业集聚向内生性创新经济引擎的产业业态转变”，这种转变主要体现在管理与服务能级的提升和园区特色品牌打造与模式输出。 另外，随着政府对节能减排工作的重视，近几年来在新建园区规划之初就导入节能设计，并对已有园区进行节能改造，但是还不能真正保障园区节能工作的成功进行，因为目前我国园区的能源管理水平普遍跟不上用能现状的需要，能源管理已成为园区经济高效运行的关键因素，只有科学的能源管理，才是先进节能技术使用的保障，才能使节能型园区得到可持续发展。区位于盱眙县东南部，紧邻南京江北新区，是长三角首个以特别合作为样本的区域一体化发展“试验田”。发展定位为长三角区
9、域一体化发展先行区、南京都市圈高质量发展示范区、宁淮两市创新发展引领区。总体规划面积55平方公里，起步区规划面积8.21平方公里，启动区规划面积4.38平方公里，目前正在与中国电子信息产业发展研究院（赛迪集团）、中国信息通信研究院合作研究产业布局，主要以智能装备与机器人制造、半导体研发制造为主。针对目前区的能源使用现状，我司根据根据产业园区的规模化、跨区域、多业态的管理需求，制定智慧产业园区解决方案，以提升园区服务能级为中心，为产业园区提供基于信息化支撑基础上的服务与运营发展模式，以一种更高效的方法，盘活覆盖产业园区内的各项服务载体与资源，通过集成跨行业、跨专业、跨部门的与园区产业相关的各类资
10、源，为园区企业提供系统、全面、方便、高效的公共性服务，从而在引领产业发展、推动自主创新、促进招商引资、节约企业成本等方面发挥重要作用。另外通过综合能源管理平台的实施，能使园区的能源使用管理水平得到较大的提高，带来显著的现实收益，使区成为我国绿色节能园区的标杆，对我国园区能源发展具有里程碑式的意义。2需求分析 保障园区用能安全、稳定、连续； 大部分工作智能化、电子化，减少不必要的人力； 整合离散的子系统，实现系统之间的联动； 给予客户最舒适的环境体验，寻找能源与环境的平衡点； 提供分层式交互界面，形成管理闭环； 能源管理与设备管理深度结合，达到人、环境、能源的最佳投入产出。3建设目标为进一步推进
11、园区自动化管理水平，提高物业管理效率。为解决各种系统离散的局面，加强能源与设备的联动和管理，实现对园区电力监控、用能计费、能耗监测、智能照明以及设备管理的全面整合。综合能源管理平台主要包括：实时监控、能耗监管、用能计费以及设备管理。其中实时监控可以实现变配电监控、智能照明策略控制、暖通空调设备监控、给排水监控、环境测评、视频监控、防盗告警以及电梯监控；能耗监管模块将综合利用其它模块的数据，从而进行数据分析；设备管理模块将设备信息统一拉入平台，增加设备巡检模块以减少额外系统和人力成本的投资。平台充分的利用底层设备所采集的数据，通过数据分析以及策略的打造来提高建筑能源使用效率。平台具备与其他智能化
12、系统的接口，可集成建筑设备管理系统（BA），通过BA+平台打造建筑设备及能效管理系统达到人、设备、能源三者有机结合起来。针对这个项目，我们计划实现如下目标：v 建立标准体系。本项目将创立园区能源智能运营指标体系和评价标准体系，该标准体系将成为支撑园区节能工作科学高效开展的重要依据，使园区节能标准化、能源管理高效化、节能技术科学化。v 设计功能体系。在建立标准体系的基础上，在广泛征求园区内部相关管理部门的意见后，结合园区实际的能源管理与运营管理情况，设计一套切合实际、行之有效的园区综合能源管理平台系统功能体系。v 开发系统平台。基于标准体系和功能体系，在与园区能源管理与运营人员充分讨论的基础上，
13、开发园区综合能源管理平台，在满足管理使用需求的基础上，实现节能收益的量化。v 构建交互体验。充分利用园区现有的媒体条件，设计并实施综合能源管理平台的展示界面与用户交互界面，宣传推广园区的节能成果，推动园区绿色可持续发展。平台实现主要如下：3.1运行状态监视实现“纵向”和“横向”两个维度的运行状态监视。“水、电、气、暖、冷”五大能源系统单个系统的“纵向”运行状态的监视；五大能源系统横向运行状态(关键数据，注重不同系统间数据关联)的监视，可实现报警显示、应急处置和不正常状态追踪。提供数据个性化视图，根据不同关注点提供“决策层、管理层、执行层”三个不同层面的数据视图。利用现代信息化的手段，解决业务流
14、程之间的缝隙问题，解决决策者需要的有效支持信息零散，需要多方验证的问题，达到管理上水平，提升业务，提升资源调配能力的目的。3.2能耗和产能数据统计分析系统提供能耗和产能历史数据的多种统计和分析方式。可按能源系统(如按能源转供系统：水系统、电系统、燃气系统的转供量；按能源生产系统：暖系统、冷系统的一次能源耗量)、按不同时段(一日的早中晚、天、周、月、季度以及能源供应季的初段、中段和末段、年)对历史数据进行统计，可根据用户选择，生成多种统计报表和分析图表。借助现代化手段实现能源负荷和能源消耗的可视化，为建立有效的能源管理系统、低能耗园区能耗指标体系搭建基础。3.3运行趋势预测可通过建立预测模型，基
15、本实现结合历史数据、当前环境状态数据对未来一段时间内负荷变化、能耗指标进行预测，为相关系统设备运行方案的调整提供参考。3.4 运行效率评估通过建立系统能耗评估模型，根据系统类型、地理区域、使用功能等因素查找数据库中类似系统的行业标准、关键指标和能耗数据，依据对比结果生成全面的能源效率评估报告。3.5运行辅助决策以系统集成技术为基础，根据各个子系统的信息进行综合判断，结合数据统计分析和运行状态预测和评估，从提高系统联合运行效率、降低整体能耗的角度对各子系统进行协调级控制。辅助系统联合运行方案、制定生产计划、能源使用计划方案的编制和决策。第2章 项目整体思路1系统概述智慧园区解决方案依托强大的集成
16、管理云平台，通过分布式的数据采集中心，连接前端各专业智能化系统，以及物联网感知设备，实时准确获取设备运行数据、能源使用数据、环境状态数据等，应用大数据决策分析引擎，进行海量数据的分析、统计、诊断，筛选价值数据进行丰富多元的智能化控制，为产业园区提供统一运维管理服务，实现园区用能管理效率的提高，运维成本的降低，建立统一的应急管理与日常管理、对内与对外服务的管理体系，满足“安全、高效、绿色”的现代产业园区建设规划要求。平台集设施信息化管理、设备运行状态管理、能源管理与企业组织管理为一体，构建了一套智慧化、一体化的设施综合管理平台。另外可实现多层级结构部署，支持矩阵式的组织架构，各层级权限科学、规范
17、；另外平台具有强大的流程设计器，符合BPMN标准，可灵活配置各类办公、业务流程。也可为管理层提供数据实时监控中心，实时管理平台各园区各类重要数据，掌控突发状况，快速响应。同时可通过对相关机电设备进行科学的能耗配置，在能耗总量及成本控制方面优化成本结构。2设计依据(1) 民用建筑电气设计规范JGJ16-2008(2) 公共建筑节能设计标准GB50189-2005(3) 智能建筑设计标准（GB/T 50314-2015）(4) 计算机软件开发规范（GB8566-87）(5) 计算机软件开发质量及配套管理计划规范（GB12504-12509-90）(6) 信息技术互连国际标准（ISO/IEC1180
18、1-95）(7) 安全防范工程技术规范（GB50348-2004）(8) 建筑物电子信息系统防雷技术规范GB50343-2012(9) 电子信息系统机房设计规范GB50174-2008(10) 自动化仪表工程施工及质量验收规范GB50093-2013(11) 信息技术开放系统互连会话服务定义GB/T15128-2008(12) 多功能电能表通信规约DL/T645-2007(13) 多功能电能表DL/T614-2007(14) 电能计量装置技术管理规程DL/T448-2000(15) 电测量及电能计量装置设计技术规程DL/T5137-2001(16) 电能计量装置安装接线规则DL/T825-20
19、02(17) 户用计量仪表数据传输技术条件CJ/T188-2004(18) 建筑电气施工质量验收规范GB50303-2011(19) 建筑给水排水设计规范GB50015-2009(20) 建筑节能工程施工质量验收规范GB50411-2007(21) 民用建筑节水设计标准GB50555-2010(22) 中央空调水系统节能控制装置技术规范GB/T26759-2011(23) 供热计量技术规程JGJ173-2009(24) 封闭满管道中水流量的测量饮用冷水水表和热水水表第1部分规范GB/T778.1-2007(25) 封闭满管道中水流量的测量饮用冷水水表和热水水表第2部分:安装要求GB/T778.
20、2-2007(26) 封闭满管道中水流量的测量饮用冷水水表和热水水表第3部分：试验方法和试验设备GB/T778.3-2007(27) 封闭管道中流体流量的测量:热式质量流量计GB/T2072-20073设计原则根据现行国家规范和项目技术文件的要求，我们在对平台的设计中遵循以下的原则：先进性：采用代表当今世界先进技术水平的成熟稳定的系统设备，并建立一个可扩展的平台，充分保护前期工程投资和后续扩展，使系统具有先进性。实用及方便性：系统可容纳不同控制管理的需要。突出体现项目建设 “以人为中心”的思想，给办公人员、客人以舒适，给管理者以方便。绿色节能性：系统的设计重点、管理重心和维护优化应围绕节能而展
21、开。通过能源分析、软件编程实现各种节能手段，采用优质管理达到节能效果。安全性、可靠性：采用分布式总线控制，安全性高，系统将任务分配给系统中每个现场处理器，免除因系统内某个设备的损坏而影响整个系统的运行。模块化及扩展性：系统采用模块化设计，总体规划，分步实施；具有良好的兼容性和可扩充性，既可采用RS485/Mobus接口、OPC等标准方式将的不同厂商的设备通过各种通讯方式集成，也可以通过OPC等标准方式向更高级的上位管理系统（如BMS）提供数据，集成管理 。合理性及经济性：系统能最大限度的降低设备的运行成本；满足客户需求，力求系统在初次投入和整个运行生命周期内获得最佳的性能价格比。4系统组成4.
22、1系统框架设计基于大数据管理平台的系统架构和功能架构，整合大数据标准云端数据库系统、地理信息系统，数据采集系统、数据处理系统、数据诊断分析系统、数据预测预警系统、数据优化系统等，综合考虑后期日常运维管理，实现园区用能状况的在线监测、能耗统计、能效评价、对标分析、预测诊断、设备管理、优化控制等功能。后期还可以配合线上提供数据的增值服务。另外基于平台可实现各类第三方服务业务的开放接入，平台大数据服务为后勤管理提供智能分析和辅助决策。平台提供WEB、APP、微信服务号等多种用户交互方式，为各类用户提供最实用、适用、易用的信息界面和服务入口。框架设计如下：4.2系统层级平台集成模式将采用分布式集成模式
23、，即三层集成模式，分别为：设备层系统集成（实现各智能化子系统自身的功能、控制及信息的集成）、监控层系统集成（将设备层各子系统集成到统一的状态监视、功能控制和系统联动平台）、应用层系统集成。如下：第一层次为子系统设备层的纵向集成，目的在于各子系统具体功能的实现。对于建筑设备管理系统子系统，如电梯系统、给排水供应设备、中央空调控制系统、照明控制等智能化设备需进行部分网关开发工作，其它子系统的纵向集成多以子系统为单位正常工作，从工程管理、技术协调上满足系统集成的需要。第二层次为监控层的横向集成，主要体现各子系统的联动和优化组合，在确立各子系统重要性的基础上，实现几个关键子系统的协调优化运行，报警联动
24、控制等再生功能。第三层次为应用层的一体化集成，即在横向集成的基础上，实现中央集成管理系统（BMS），即实现网络集成、功能集成、软件界面集成。智能化集成的最终目的也就是要实现这一层的集成。另外，结合集成平台提供的智慧运维服务，包括设备管理、运维服务能内容。由此，智能化系统集成平台与智慧运维平台构成了完整的数字机电智慧运维平台。5方案优势此次综合能源服务管理平台解决方案是从园区规划、建设到长期运营的全生命周期服务，满足园区的发展需求、国际政策要求、行业发展趋势，通过软硬件齐全的能源与设备管理解决方案，能够有效的降低能源方面开发建设成本和运营维护成本，能源与设备管理解决方案优势如下：5.1统一平台、
25、统一用户、统一入口 平台通过统一标准开放接口实现各个业务生态应用的系统级和数据级无缝连接，为园区后勤运维人员和管理者提供统一用户界面、业务级快捷入口、集成的工作流待办通知、统一系统通知公告，整个用户界面按角色提供典型配置、并支持自定义编辑调整，方便园区各级用户快速高效开展运维服务。5.2统一平台、分散控制智慧园区综合能源服务管理平台集中控制，通过建立集中控制平台，将空调、给排水、变配电监视、火灾预警、视频管控、防盗报警、门禁管理、电子巡更、公共照明、夜景照明、电梯运维、访客统计管理、停车管理、信息发布、能耗计量等各智能设备系统的集中控制管理，从而实现“集中管理”、“分散控制”、“系统联动”、“
26、优化运行”的目标。5.3基于平台大数据能力的故障诊断分析相较于传统管理系统或者人工故障判别，基于大数据分析平台以及机器学习算法，可以自动精准判别故障类型，发现人工难以判别的问题，给出原因分析及改进建议，并及时通知园区管理者和运维人员，降低由于人工判别故障不准可能带来的经济损失，客户可通过反馈功能交流故障实际情况。 平台可快速诊断出各类现场设备故障，包括：控制故障、传感器故障和设备故障等。5.4 丰富的分析模型和分析工具挖掘建筑节能空间 系统中提供了能耗分析、能耗对比、能耗排名、关联分析、负荷预测、峰值分析、变压器分析等多项分析模型和功能对项目中的各种能源使用情况进行分析挖掘和定位。并通过关联性
27、分析、聚类分析、向量支持器、人工神经网络、回归分析等方法，结合能诊断指标体系，快速判断园区能耗水平的高低，为使用者的节能运行决策提供数据支撑，并为使用者提供运行指导。5.5全生命周期的能源与设备管理 系统的设备信息包括发生异常的诊断、维修、评价反馈过程所形成的设备台帐都通过平台沉淀下来了，如同设备的“电子病历”，随时可以提供调用查看。再通过综合安全监控的“智能手环”加上设备管理和巡检的“电子病历”相结合，就可以有效的对设备运行安全进行分析、诊断。5.6 大数据质量保障体系 采用层层过滤，确保数据的完整性及准确性。在网络层网关实现底层数据质量自动诊断与异常标识；在应用服务层，采用基于用电特征的隐
28、形异常错误数据识别方法，剔除突增、缺失、隐性错误数据。5.7 灵活的组网方式能源管理数据的稳定传输对于是否能够实现数据与用户的交互有着关键性的作用。我司系统的传输方式也根据复杂的现场环境，有着多样性的选择。可选择有线或无线两种方式灵活上传，避免了现场网络条件对数据传输的限制。系统支持数据传输方式有RS-485、以太网、GPRS、4G、NB-IOT、LoRa等。可根据现场实际情况来设计。5.8开放的平台架构平台能够方便的在已有基础上规模化扩展，和平滑对接其他第三方系统与设备。让第三方咨询公司借助平台为其客户提供能源咨询服务成为可能。为广泛的用户类型，如企业管理者、物业公司和第三方咨询公司，提供了
29、能源分析工具。5.9高效对标国家政府能源审计标准 系统结合国家的建筑能耗使用标准体系，对项目中的建筑或者设备的用能情况进行对标分析，提供相关的分析改进建议。对国家的能源审计部门关注的能源种类和碳排放等指标进行存储和跟踪。支持与省市级平台的对接和远程功能，确保与国家的用能导则和标准时刻保持一致。6关键技术在智慧园区的应用6.1数据挖掘技术数据挖掘融合了统计学、人工智能、机器学习、模式识别、数据库技术、最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域的先进思想和技术，已发展为一门交叉性的独立学科。 数据挖掘的主要任务可分为两大类：描述型任务和预测型任务。描述型数据挖掘任务的主要目标是建立
30、合适的模型描述数据中潜在的性质或模式（包括关联特征、相似特征、趋势、轨迹等）或者是对数据进行异常检测。预测型数据挖掘任务的主要目标是基于对当前数据的分析，建立数据中目标属性与其他属性的预测模型。根据预测数据类型的不同，预测型数据挖掘任务可以进一步分为分类任务和回归任务两种，其中分类任务主要适合于预测分类属性变量；而回归任务则主要适用于预测连续型变量。 数据挖掘任务所发掘的数据模式一般包括以下几种：v 概念描述 概念描述是指将某类对象的内涵进行描述，概括这类对象相关特征，这种描述可分为特征性描述和区分性描述。前者用于描述某类目标对象的共性特征，可通过总结归纳目标对象数据的一般特性实现。后者则是不
31、同目标对象的特性进行区分描述，可采用决策树法、遗传算法等将某一个对象与多个类比对象进行比较分析实现。 v 关联规则 关联是指两个或多个变量的数值之间存在一定规律性。这种规律性可以用关联规则来定量描述。关联可分为简单关联、时序关联以及因果关联。该模式可通过关联规则挖掘技术提取。 v 聚类 聚类模式的主要目的是将数据对象划分为若干个有意义的组别，能够帮助客观地认识类别未知的对象，也是概念描述和异常检测的基础聚类模式可通过聚类分析技术实现。 v 分类与预测 分类与预测分别为描述分类属性数据和数值数据未来变化趋势的模式。它们可通过分类规则（If-then） 决策树、贝叶斯分类、神经网络、传统统计分析方
32、法等实现。 v 异常检测 异常用于发现数据中的离群点，也被称作偏差检测。可通过统计学方法、基于距离的方法、基于密度的方法等实现。 v 演变分析 演变分析模式主要用于描述数据随时间或事件变化的趋势，可采用趋势分析、相似性搜索、周期分析等实现。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和决策树，其中前两者主要适用于完成描述型数据挖掘任务，而后者则主要适用于完成预测型数据挖掘任务。 v 聚类分析 聚类分析（Cluster analysis）是在没有先验信息的前提下，将已有的无类别标记的数据对象进行归类的数据分析过程，是一种“无监督”（unsupervised）的学习方式。其目的在于发现数据的分布规
33、律、挖掘数据隐藏的内在结构，为进一步的数据分析提供有意义的信息。v 关联规则挖掘 关联规则挖掘的主要目的是从大型数据中发掘出有意义的联系，描述数据对象之间相互关联的模式。通常，这些同时可以用“If-then”关联规则的形式呈现，形如 XY。根据所处理的数据属性的不同，关联规则可分为布尔关联规则和量化关联规则。前者产生的规则仅用于描述目标对象是否存在关联，而后者则对目标对象的属性进行量化描述。此外，关联规则挖掘能够分析单维或多维数据属性。市场购物篮分析是关联规则挖掘的典型应用，能够帮助商家分析顾客购买习惯，从而制定相应营销策略。 v 决策树 决策树是一种类似于流程图的树状结构，由叶结点、内部结点
34、以及根结点组成。该技术采用自上而下的方式通过对每个内部结点进行某一属性值测试，根据属性值大小判断该结点向下的分支，每个分支代表一次测试输出。叶结点代表属性的分布情况，树的最顶层为根结点。决策树从根结点到叶结点的一条路径可以视作一个合理的分类规则。该技术一种典型的分类方法，适用于预测未知数据的类别。与聚类分析不同的是，决策树技术需事先知道预测目标属性的类别，属于“有监督”的分类方法。 6.2人工智能预测技术人工智能预测技术主要包括专家系统（ES）预测技术、人工神经网络（ANN）预测技术、模糊逻辑系统（FLS）预测技术。 专家系统预测技术，就是对数据库中的历史负荷数据进行总结、分析，并汇集多个有经
35、验专家的只是和经验，按照一定的规则进行预测。它基本特征是基于知识，这是它区别于其它智能化预测技术的关键。早期的人工智能试图研究出一个万能的、通用的智能系统，其目的是能够取代人类智能的作用，并可以解决一切需要智能处理的问题。直到 20 世纪 60 年代中期以后，人工智能开始转向专门领域的知识系统研究，运用通用的策略同专门领域的专业知识并结合实际经验，产生了基于知识的、以专家系统为代表的人工智能系统，使人工智能技术走向实用化。 人工神经网络是人工智能领域的一个重要分支，也是用于短期负荷预测最普遍的方法。神经网络预测技术是从模拟人脑思维开始发展起来的，由大量有机相连的、并行分布的神经元构成的复杂计算
36、结构，对这种结构是受到生物神经系统的并行机制和学习能力的启发研究出来的。人工神经网络试图从物理结构上模拟人脑的思维机制，其特点在于信息的分布式存储和并行协同处理。它还可通过训练样本，根据周围环境、变化的信息改变自身网络，调整自身的结构，用来处理不确定问题和非线性问题。人工神经网络模型有多种形式，根据网络拓扑结构、网络模型的特点、神经元特征函数、学习算法，这些模型可以分为前馈人工神经网络、自组织竞争人工神经网络、反馈型人工神经网络，其中前馈型网络主要有 BP 网络、RBF 网络等，自组织竞争网络主要有 ART 网络、Kohonen 网络等，典型的反馈型网络有 Hopfield 网络等。 模糊逻辑
37、系统预测技术是将已有的历史数据记录、工作经验或将二者的综合以某种具体规则的形式表达出来，并转化成算法，进而完成各种工作任务。基于模糊理论的能耗系统负荷预测近几年在系统建模、预测算法的选择以及改进算法的研究方面都处于探索和发展阶段。该技术可以用有限的规则逼近任意的函数关系，特别是具有非线性和随机性的关系，并对系统扰动不敏感。通过研究近几年模糊理论在负荷预测中的应用，该算法通常与其他方法结合起来更够取得良好的预测结果。其中有模糊数学和冗余校验的结合、模糊算法与支持向量机的结合、模糊识别与模糊聚类分析的结合、模糊系统与神经网络的结合等，其中与神经网络的结合近几年比较常见，并提出模糊神经网络（FNN）
38、的概念。 6.3智能算法技术 用能修正算法根据园区特征（园区基本信息，园区地理信息），筛选和目标项目相似的园区，综合所有相似项目的特征以及相似项目的历史能耗信息，将目标项目的园区特征信息，部分历史能耗信息，典型气象年信息作为输入特征进行计算，得出该项目的能耗基准值。 设备运行诊断算法以园区项目历史能耗数据（每天96维能耗数据）、当天实际能耗数据为训练输入，运用kmeans聚类算法计算历史一致性评分和计划一致性评分。核心诊断运行的四个维度1. 开关异常。2 波动异常诊断 3. 能耗异常 4. 历史一致性kmeans聚类算法是把项目历史能耗数据（每天96维能耗数据）进行工作日和非工作日划分，然后分
39、别以手肘法所得k值进行聚成k个簇，每个簇包含簇中心和簇内能耗范围（能耗最大值和最小值经过95%置信区间筛选）；输出簇中心、簇范围。第3章 综合能源管理平台平台网络架构园区能效管理平台分为三层，分别是管理层、网络层和设备层，软件采用B/S和C/S相结合的主体架构，这可以满足不同管理层级对该系统的使用需求。监控中心设置在消防控制室，电、水、冷热量能耗数据及设备监控都可以通过园区能源专网传输至监控中心，系统网络架构如图： 设备层设备采集层是系统的基础，绝大部分数据采集设备和控制设备均来自该层。该层设备将现场数据发送至网络汇聚层。该层设备主要负责采集能耗数据(电、水、冷、热等)、环境参数数据(温度、湿
40、度、二氧化碳浓度等)、控设备参数等。该层设备主要包括：多功能电力监控仪表(测量高低压配电柜电参量和有功电度)、多功能电能表(测量末端设备配电箱有功电度)、智能水表(测量用水量)、智能照明等、楼控设备、环境监测设备等。 网络层指完成系统通讯所涉及的底层通讯链路（如RS485总线、GPRS、4G、NB-IOT、LoRa），通讯转换设备（如数据网关、光纤交换机）以及顶层通讯链路（如TCP/IP网络、光纤网络）等的总称。这一部分是连接设备层和管理层的纽带环节，保证它们的数据有效传送、不丢失。 管理层管理层是系统的核心组成部分，所有能耗数据、设备运行信息、环境条件信息和园区运营信息等都在该层进行集中处理
41、、分析、评估，向用户发布当前能效状况，拥有不同权限的用户可以从大屏幕、WEB浏览客户端或其它有安全级别的终端服务器，查看到不同级别的数据呈现信息。本项目监控中心部署在消防监控中心，该层设备和软件包括：数据服务器、应用与WEB服务器、工作站电脑、能效信息发布大屏幕、打印机、UPS不间断电源、防火墙、系统软件、数据库软件、第三方智能化接口程序等。1. 电力监控1.1. 设计方案本系统在变配电室值班室设置一套变配电智能仪表监控系统管理主机，分别对10KV进线、10KV高压柜、10/0.4KV 变压器、0.4KV进线柜、母联柜、出线柜、柴油发电机等设备进行监控。监控系统通过 I/O 测控单元实时采集模
42、拟量、开关量等信息量；通过智能设备接口接受来自其他智能装置的数据。I/O 数据采集单元对所采集的实时信息进行数字滤波、有效性检查，工程值转换、信号接点抖动消除、刻度计算等加工。从而提供可应用的电流、相电压、有功功率、无功功率，功率因数等各种实时数据，并将这些实时数据带品质描述传送至站控层和各级监控中心。监控范围：10KV 部分为进线柜、出线柜及联络柜，0.4KV 部分包括变压器、进线柜、母联柜、出线、柴油发电机等设备。1.2. 监测点位1.2.1. 10KV进线、联络柜及出线柜 遥测：相电压、线电压、三相电流、三相有功/无功、功率因素、频率、有功/无功电度、2-13次谐波，测量精度电流电压0.
43、2%，保护精度电流电压2%，功率0.5%。 遥信：断路器分合状态、故障信号、保护动作信号等 数据记录：最小/最大值、数据记录等。 监控系统通过读取高压微机保护装置实现监控。1.2.2. 低压 0.4KV 进线及联络柜 采集内容电流、电压、有功功率、无功功率、频率、电度、功率因数、2-31次电流电压的分次谐波及总谐波分量，开关状态等。 信号输入方式电气量采用交流采样，输入 CT、PT 二次值，计算 I、U、P、Q、F、COS，应能采集到 31 次谐波分量。开关量输入：通过无源接点输入。智能设备接口信号接入：监控系统智能接口设备采用数据通信方式（RS485 等通讯口）收集各类信息，且容量及接口数量
44、应满足以上所有设备的接入，并留有一定的余度，具备可扩充性以满足终期要求。1.2.3. 低压 0.4KV 出线 采集内容电流、电压、有功功率、无功功率、频率、电度、功率因数，开关状态等。 信号输入方式电气量采用交流采样，输入 CT、PT 二次值，计算 I、U、P、Q、F、COS。开关量输入：通过无源接点输入。智能设备接口信号接入：监控系统智能接口设备采用数据通信方式（RS485 等通讯口）收集各类信息，且容量及接口数量应满足以上所有设备的接入，并留有一定的余度，具备可扩充性以满足终期要求。2. 用能计费2.1. 设计方案2.1.1. 用电计量监测范围：商铺及办公的电压、电流、功率、电度等模拟量以
45、及告警等信息。监测方式：单/三相预付费电表负责采每个商铺用能的电压、电流、功率、电度等模拟量，同时通过RS-485通讯接口将数据上传，采用RS-485总线或光纤网络与各个栋楼的商铺及办公的单/三相预付费电表连接，通过数据采集器采集各个商铺的用电量信息。2.1.2. 用水计量监测范围：累积用水量等模拟量。监测方式：光电直读水表采集每个商铺的累积用水量等模拟量，并通过RS-485通讯接口将数据上传，采用RS-485总线或光纤网络与各个栋楼的商铺光电直读水表连接，通过数据采集器采集各个商铺的用水量信息。2.1.3. 空调冷量计量监测范围：累积空调冷量等模拟量。监测方式：空调冷量计（含流量计、温度探头
46、、积算仪等部分）采集每个商铺的累积用冷量等模拟量，并通过RS-485通讯接口将数据上传至通讯管理机，通讯管理机通过以太网连接至系统服务器。3. 能源管理3.1. 设计方案l 电计量原则 低压配电室能耗分项原则电力监控作为园区能耗监管的子系统，低压配电室内设备采取数据通讯方式将计量数据上传至能耗监管平台，将电耗数据经过分项整理和合理拆分，得到园区各不同功能耗电指标，并进行节能潜力分析等。 特殊区域及特殊设备由于特殊功能要求，园区使用了一些特殊的设备，并设有一些特殊的功能区域，该区域用电是园区建筑中能耗密度高、占总电耗比重大的用电区域和核算单元，因此需要将特殊区域及特殊设备单独计量，便于分类能耗之间的比较。 楼层配电箱分项计量园区内各单体建筑中需要在每层加装表计进行分项计量，可将建筑中用电能耗划分为照明插座用电、