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1、1园区综合能源解决方案园区综合能源解决方案2目录1.业务背景.52.园区现状分析.53.建设目标.53.1.清洁低碳.53.2.安全可靠.53.3.智慧灵活.53.4.经济高效.54.建设意义.54.1.形成综合能源网络示范.54.2.形成能源管理平台示范.54.3.形成能源服务模式示范.65.关键技术在智慧园区的应用.65.1.区块链技术.65.2.物联网技术.115.3.数据挖掘技术.125.4.大数据分析技术.155.5.智能算法技术.166.总体设计.176.1.系统设计标准.176.1.1.即时性.186.1.2.准确性.186.1.3.可控性.186.1.4.安全性.196.1.5
2、.先进性.196.1.6.实用性.196.1.7.标准性.206.2.整体架构设计.216.2.1.网络层.236.2.1.1.网络层设计思路.236.2.1.2.网络层设计原则.236.2.2.平台层.246.2.2.1.平台层设计思路.246.2.2.2.平台层设计原则.256.2.3.应用层.274.2.3.1 应用层设计思路.274.2.3.2 应用层设计原则.276.3.物联网架构.286.4.大数据架构.286.5.人工智能架构.297.平台功能概述.307.1.智慧能源.307.1.1.综合监控应用.3337.1.1.1.供配电监控.357.1.1.2.分布式电源监控.357.1
3、.1.3.柔性负荷监控.367.1.1.4.照明监控.367.1.1.5.暖通空调.367.1.1.6.环境监控.367.1.1.7.视频监控.错误！未定义书签。错误！未定义书签。7.1.2.能耗分析应用.367.1.2.1.能流图.367.1.2.2.能耗统计.377.1.2.3.能耗对比.397.1.2.4.能耗排名.407.1.2.5.关联分析.427.1.2.6.峰值分析.427.1.3.KPI 管理.437.1.4.报表管理.447.1.5.能源审计.557.1.6.能效管理.577.1.7.电能质量多维分析.687.1.8.园区多能互补分析.687.1.9.电力系统能效优化应用.6
4、97.2.零碳管理.697.2.1.低碳管理.697.2.2.低碳信息.697.2.3.低碳服务.697.3.市场交易.697.3.1.能源计费.697.3.2.能源交易.697.3.3.能源结算.697.3.4.碳交易.697.3.5.碳结算.697.4.智慧运营.697.4.1.综合安防应用.697.4.1.1.智慧安防.697.4.1.2.智慧消防.727.4.1.3.智慧应急.737.4.2.智慧通勤应用.737.4.2.1.智慧通行.737.4.2.2.访客管理.747.4.2.3.车辆管理.777.4.3.环境舒适应用.787.4.3.1.智慧照明.787.4.3.2.智慧环控.7
5、97.4.4.设备维保监测应用.8047.4.4.1.动环监测.807.4.4.1.1.环境管理.807.4.4.1.2.温度监测.817.4.4.1.3.空气质量.817.4.4.1.4.照度管理.827.4.4.1.5.无线烟雾监测.827.4.4.1.6.无线水浸监测.837.4.4.1.7.无线红外监测.837.4.4.1.8.暖通监控.837.4.4.1.9.智能门禁.837.4.4.2.设备监测.837.4.4.2.1.给排水设施设备.837.4.4.2.2.用电设施设备.847.4.4.2.3.供热设施设备.847.4.4.2.4.供气设施设备.857.4.4.2.5.照明设施设
6、备.857.4.4.2.6.电梯设施设备.867.4.4.2.7.其他智能设备.867.4.4.3.配电监测.867.4.4.4.光伏监测.877.4.4.5.预警报警.877.4.4.6.运维管理.897.4.4.7.设备运行管理.907.4.4.8.工单管理.917.4.4.9.巡检管理.917.4.4.10.知识库管理.927.4.4.11.设施设备资产管理.927.4.4.12.设施设备维护保养.9351.1.业务背景业务背景2.2.园区园区现状分析现状分析3.3.建设建设目标目标3.1.清洁低碳3.2.安全可靠3.3.智慧灵活3.4.经济高效4.建设意义建设意义4.1.形成综合能源网
7、络示范示范应用行业领先的能源技术与设备，集成电、冷、热等不同能源应用场景，推广泛在用能信息的深度感知和能源供应系统的协同优化，实现多种能源的互联互通和自由交换，把握“枢纽”物理功能，促进能源网与物联网的深度融合。4.2.形成能源管理平台示范依托园区先进的软硬件系统平台，充分挖掘能源数据价值，吸引更多社会资本和市场主体参与。树立开放、合作、共赢理念，与能源企业、互联网企业开展深入技术合作、成果培育，打造能源行业生态6圈，充分发挥“平台”互动作用，引导社会用能理念转变。4.3.形成能源服务模式示范探索不同能源生产、传输、存储、消费、交易全产业链新模式，全面开展综合能源服务，试点传统业务转型和新兴业
8、务布局，实现商业模式示范应用，推动实现“共享”价值追求，打造综合能源服务体系。5.5.关键技术在智慧关键技术在智慧园区园区的应用的应用5.1.区块链技术a）描述区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任“基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。7b)区块链三个底层的技术 数据关系加密化“区块”表达了区块链里面数据关系的最终呈现形式，一条记录，无论它是什么信息，最终它（或它的检索信息）都要被放置在一个区块中。而区块与区块之间，
9、是一个“链表”的数据关系，会编程的人都知道什么是链表，就是后一个数据中存在指向前一个数据的索引键。因此，区块链上的任何两个数据永远可以通过这些索引键最终连在一起，数据无法逃离这个逻辑。区块在保存一堆交易信息时，采用了 merkle 树的方式进行保存，父节点是两个子节点的 double hash 得到的结果，而 merkle 算法确保了交易信息不能被篡改。数据不可篡改区块链上的数据是不可篡改的。但其实，数据是可以改的，只是说改了以后就你自己认，而且被修改数据所在区块之后的所有区块都会失效。区块链网络有一个同步逻辑，整个区块链网络总是保持所有节点使用最长的链，那么你修改完之后，联网同步后，修改的东
10、西又会被覆盖。这是不可篡改的一个方面。区块链通过加密校验，保证了数据存取需要经过严格的验证，而这些验证几乎又是不可伪造的，所以也很难篡改。加密并不代表不可篡改，但不可篡改是通过加密以及经济学原理搭配实现的。点对点网络让数据永不下线区块链的点对点网络。客户端和客户端直接通信，不经过某一台8特定的服务器。简单说就是在这个点对点网络里面，所有人的电脑里保管着一模一样的一个数据结构（其实就是一个完整的“区块”“链”），他们相互通过网络连接，进行同步，当客户端创建了新的区块，其他人就会把这个区块同步到自己保管的数据结构中。因此，无论这个网络上哪一个节点死掉，其他节点都还活着，新加入的小伙伴就可以从这些节
11、点里同步数据到自己的电脑。而这种加入点对点网络的设计，就叫“去中心化”，只要网络上还有一个节点活着，区块链的数据就不会消失。c)区块链核心技术 区块区块是区块链的主要数据存储结构，一个区块包含区块头和区块体两个部分区块结构示意图对于一个区块而言，它就是一个特殊的数据结构。它的区块头包含了一些固定信息：版本（客户端版本，每次升级客户端软件，这个信息就会不一样），块高度（其实就是表示这是链中的第几个区块），9块哈希（这个区块的 hash 值），上一个块的块哈希（这个字段是重点中的重点，是形成链表结构的关键），时间戳（区块创建时间），merkle root（区块体的 merkle 根 hash 值）
12、。除了这些字段，如果做一个自己的区块链，还可以添加一些其他信息到区块头中。区块体是保存具体内容的位置，在本系统的区块链中，区块体保存的是交易信息。在部分区块链实现中，一个区块还可以有区块尾，用来保存一些区块创建结束之后的信息，这些信息可能是区块头和区块体已经创建完以后，附加上去的，比如区块的长度、容量等信息。这就是一个区块。而一个区块头中的 previousHash 字段，保存的是上一个区块的 hash 值，因此，通过这个区块就知道了上一个区块是哪个，上一个区块又能知道上上个区块，直到可以追溯回整个链条的第一个区块。这就是区块链。区块链结构示意图就像上图一样，后面一个区块总是指向前一个区块。一
13、旦一个区块生成，并且后面有区块指向它，那它就不能被修改，因为一旦修改，所有的 hash 都需要重新计算。但是我们知道，hash 算法的特点是，想要得到这个 hash 必须用原始内容进行一遍 hash 算法，所以，如果给的内容和原始内容不同，是得不到这个 hash 的，所以，中间某个区10块链被修改而得到的 hash，不可能被后面的区块指向，区块链就会断掉。断掉的区块链加入到网络中，要么不被认可，别的节点不会把你当作合法节点，要么你要再同步一遍，从网络中重新复制最长的链到你的本机覆盖原来的链。Merkle TreeMerkle Tree 是一种数据结构，区块链里面就是一棵二叉树，也就是每个父节点
14、有两个子节点那种。区块头里面的 Merkle Root 是通过对区块体内的记录做 Merkle 算法得到的。一个区块里面包含 n 个交易，我们把这些交易两两分组，每两个一组，得到 n/2 组，如果有单数，那么最后一个交易复制一份凑数。先对每个交易做 hash 提取，这样就得到来 n 个 hash，然后对每组的 hash 做 double hash 运算：parentHash=sha256(sha256(hash1+hash2)也就是把这个组里的两个 hash 连起来，再计算得到一个新 hash，这个新 hash 就算这两个 hash 的父节点。得到所有组的父节点之后，按照同样的逻辑，得到父父节
15、点，如此一直下去，最后得到一个根节点，这个根节点就是 merkle root。3.2.4 使用区块链技术的必要性传统模式的园区系统是基于中心化为前提的，信息容易被篡改，很难得到用户的信任，不同实体之间各自保存各自的供应链信息，这就导致数据一旦发生安全事故，可能将造成不可挽回的损失，也极有可能发生数据被伪造的事情，并且严重缺乏透明度，造成了较高的时间成本和金钱成本，一旦出现问题，难以追查和处理。11信息难以全面及时归集：无法及时归集所有单位或者机构的数据，数据更新的频次如何确定。数据是否可信：中心化系统存在数据篡改、造假的风险。信息泄露安全隐患：中心化系统有被入侵风险，导致信息泄露。系统稳定性难
16、度大：中心化系统瘫痪导致整个服务不可用。因此为了解决传统模式带来的风险和不足，需要用到区块链技术，区块链是一个信息技术领域的术语，从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有以下几点特性：不可伪造全程留痕可以追溯公开透明集体维护基于以上这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任“基础，创造了可靠的“合作”机制，通过区块链各方可以获得一个透明可靠的统一信息平台，可以实时查看状态，降低物流成本，追溯园区生产和运送整个过程，从而提高供应链管理的效率。5.2.物联网技术物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处
17、理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达12到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。它是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、二维码识别终端等信息传感设备，按约定的协议把各类物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网实现了人与人、人与机器、机器与机器的互联互通。通过把 RFID、传感器、二维码等信息传感设备植入设备、电网等园区的各种物体中，可以实现对园区更透彻的感知；通过与互联网的融合，能将园区事物信息实时准确地传递出去，从而实现更为广泛的互联互通；通过利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术
18、，对海量的数据和信息进行分析和处理，能够帮助对园区内各类人和物实施智能化的控制。5.3.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
19、进一步分为分类任务和回归13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：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。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
20、过关联规则挖掘技术提取。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。分类与预测14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、传统统计分析方法等实现。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。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
21、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。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。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”15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
22、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。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
23、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。5.4.大数据分析技术大数据分析技术是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。大数据计算指 IT 基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是16IT 和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。5.5.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
24、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17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
25、%置信区间筛选）；输出簇中心、簇范围。6.6.总体设计总体设计6.1.系统设计标准以可视化平台为依托，收集和积累园区的设计、施工、运行数据，建立完整、全面的大数据库，以大数据为依据，实现运营管理平台的即时性、准确性、可控性、安全性、可视性、先进性和实用性。186.1.1.6.1.1.即时性即时性实时数据统计，可即时查看各种数据报表，了解园区现状。智慧综合能源管理系统实现了设备的静态台账查询与动态运行参数的检测，可以根据需求产生各种报表，从宏观维度分析项目的运营情况，提高园区运营的日常工作效率。6.1.2.6.1.2.准确性准确性信息化管理，准确有效，杜绝漏洞、避免人为失误。系统的总体设计主要采
26、用的是标准化通讯协议，能够将不同厂商的设备与系统便捷地综合在一个平台上，使用方便；在软硬件配置上具备足够的冗余能力，使系统能在将来得以方便的扩充，让漏洞问题不再发生。6.1.3.6.1.3.可控性可控性降低人员成本，提高工作效率，操作记录可溯源。智慧综合能源管理系统有效的解决了信息存储、检索与传递的难题，同时系统也可实现设备的实时运行状态监测和故障报警提示等功能。帮助维护人员更好的掌握系统与设备的运行情况。工单管理与维护策略管理功能满足了维护人员的日常工作需求，同时将工单与维护工作的执行情况及时的更新至平台数据库，使园区运维的日常工作可视、可查、可记录。基于可视化的智慧运营平台真实的反映隐蔽工
27、程的关键位置与类别的信息，帮助维护人员快速定位隐蔽的管道或关键位置，使日常的园区运维工作以及对故障或报警与预警的响应都更具有针对性，能够快速的查找问题根源所在，及时的解决问题。196.1.4.6.1.4.安全性安全性平台通过多级权限设置，严格审核流程监督控制，电子数据多种机制确保备份保存。基于慧综合能源管理系统保证有极高的安全性、可靠性和容错性。科创园区项目作为重要的公共园区，其人员出入、流动较大，重要的专业设备较多，因此整体安全性、防范性至关重要。支持报警分类、报警分级，支持报警流程化处理，支持报警信息与报警点联动，从“声音”、“视觉”、“信息”等维度保障园区各系统设备的安全运行。6.1.5
28、.6.1.5.先进性先进性智慧综合能源管理系统利用物联网和大数据技术，实现园区运营阶段智慧化管理。以人工智能为核心的综合运维指导平台，改变传统园区管理以过程为导向、人工效率低等问题，把园区中服务的“人”与“物”有机连接起来，构建更加完善的智慧运维管理体系。平台内部署多种先进技术和算法，其中包括物联网集成、园区大数据分析、服务自定义逻辑、设备自动诊断算法等内容。在园区使用者和管理者之间建立可以信赖的纽带，帮助管理者完成园区运营阶段的各种工作。一个用信息构筑的模拟模型，从而解决“信息断流”的问题。加强运营阶段园区各专业之间的信息共享，减少信息传递过程中的损失，解决运营管理中各专业不同平台之间的“信
29、息孤岛”问题。6.1.6.6.1.6.实用性实用性平台选用较易学习掌握、操作简便和维护容易的系统设备，系统20软件采用中文操作界面。平台将动态数据与管理信息结合，将逻辑关系三维可视化，得到实时的动态模型。将提供智能化的园区设备管理方式，及时了解设备资产的运作、分布、构成、使用和故障等情况，转变静态管理为动静态综合管理。6.1.7.6.1.7.标准性标准性标准是为了实现系统的目标而必须具备的一整套具有内在联系的、科学的有机整体。我司（运维平台开发单位）软件平台从设计到开发、测试，从实施到运营、维护的整个过程，严格按照国家计算机行业相关的规范指南。1)计算机软件开发规范GB8566-882)计算机
30、软件产品开发文件编制指南GB8567-883)计算机软件需求说明编制指南 GB9385-884)计算机软件测试文件编制规范 GB9386-885)信息处理-程序构造及其表示法的约定GB/T 13502-926)计算机软件单元测试GB/T 15532-957)软件维护指南GB/T 14079-938)计算机软件需求说明编制指南 GB/T 9385-889)计算机软件测试文件编制指南 GB/T 9386-8810)计算机软件质量保证计划规范GB/T 12504-9011)计算机软件可靠性和可维护性管理GB/T 14394-9312)软件产品评价质量特性及其使用指南 GB/T 16260-96216
31、.2.整体架构设计科创园区综合管理平台整体架构如下，构建以数字平台为中心园区运营管理体系。科创园区综合管理平台以可实施落地为目的，进行系统、科学、前瞻、可操作的设计，以指导未来的建设工作。具体设计思路包括：以“国内领先，国际一流”为目标，引入前沿的技术和成熟、丰富的应用来服务于园区。22科创园区总体方案设计应基于 5G、物联网、大数据、云计算、移动互联网等前沿技术，结合业界成熟的、可靠的应用实践与园区事务深度融合。采用物联网技术，使得园区事务管理中的“人、车、物”等资源实时可连接，实现可视化管理；综合管理平台和各个业务应用子系统使用统一分配的虚拟机资源。通过大数据技术，形成园区事务管理的数据底
32、座，并且对外开放服务能力，打造“用数据说话”的智慧园区综合管控体系，实现园区资源运营资源的最优化配置；实践移动互联网技术。以平台为中心，打破烟囱式系统建设方式，将传统的弱电系统，信息网络，服务应用等内容通过平台进行互联互通，进而到达“协同、共享、创新”的目的。科创园区总体方案设计应以数字平台为中心，将园区办公区的各个系统进行连接，并实现各个系统之间的数据共享和消息互通。同时，支持传统应用系统以微服务的方式将对外接口进行发布，提升系统对接的便捷性，降低应用之间的耦合性。另外，通过数字平台的建设，改变传统弱电系统“重建设轻运营”的现状，转变到建设和运营双头并重的思路，实现园区事务管理的数字化转型。
33、实现园区事务管理的标准化、规范化，重塑工作流程，探索工作体制机制改革创新。科创园区总体方案设计应尽量考虑园区事务管理的标准化、规范化。通过标准化、规范化使得智慧园区建设的经验和方式方法可以快23速复制到其他的事务园区。6.2.1.6.2.1.网络层网络层6.2.1.1.6.2.1.1.网络层设计思路网络层设计思路（1）网络层规划作为园区的基础内容，基于园区发展布局为依据来规划科创园区的通信基础网络。（2）以园区各区域对通信业务的需求进行考虑，从而使通信基础网络具有普遍的服务的能力。在科创园区通信基础网络规划的过程中，还应该对国家和通信部门制定的各项技术标准和技术体制予以严格的遵守。（3）对科创
34、园区原有的通信基础设施进行充分的考虑，全面规划和建设千兆 5G 移动网、万兆光纤宽带网、一张泛在连接的物联网，对现有的通信工程设施能力进行充分的挖掘，从而对新建通信基础网络布局进行合理的规划。科创园区通信基础网络规划应该具备合理性、工程可行性、网络可靠性、网络安全性和技术先进性的特点。（4）尽量减少科创园区通信基础网络规划中的重复建设。同时要考虑电信设施的电磁保护,和其他为维护电信设施安全的安全措施;也要考虑无线通信设施对其他专用无线设备的干扰。6.2.1.2.6.2.1.2.网络层设计原则网络层设计原则建设结构稳定、安全可靠、接入快捷、容量合理的区域基础通信网络，面向未来目标网络发展方向，全
35、面规划和建设千兆 5G 移动网、24万兆光纤宽带网、一张泛在连接的物联网，满足各类业务综合接入和中长期发展需求。同时充分利用和挖潜现有网络资源，提高网络资源利用效率，保证网络安全可靠。（1）先进性科创园区基础通信网络将采用包括千兆 5G 移动网、万兆光纤宽带网等国际主流先进的无线通信网络及物联网技术，布局网络基础设施。（2）超前性科创园区基础通信网络规划将着眼考虑科创园区未来 5 年内基础网络发展需求，适时超前布局网络架构及网络容量。（3）整体性科创园区内信息服务、信息管理从集中管控的角度出发，所有区域通信一定要做到互联互通，信息实时并高度一致。对接入的资源进行统一分配和管理。（4）高效性快速
36、布局、维护、跟踪监测及维修。6.2.2.6.2.2.平台层平台层6.2.2.1.6.2.2.1.平台层设计思路平台层设计思路科创园区为解决集中管理设备、技术问题，推动园区事务管理25更新升级，提升信息化水平，提高党政园区行政效能，通过云计算、物联网、大数据、安防、AI 技术使能等技术，建设决策管理中心、服务保障中心、数据分析中心三大中心。基于科创园区可视化平台提升整体园区综合安防、设备维保、设备管理、能耗管理、照明、设备控制等水平。6.2.2.2.6.2.2.2.平台层设计原则平台层设计原则1、基于通用计算架构基于通用架构的服务器主要优势表现在界面友好，系统安装、网络装置、客户机设置简易，设置
37、、管理系统直观、方便，系统扩展灵活等优点，对构建大型应用集群具有较好的优势。同时，基于通用架构的服务器因为其开放的架构，开放的生态系统，使其具有较低的运维成本，这也是传统小型机等封闭系统所不能比拟的。此外，从可靠性的角度，在云计算环境下，通常大量采用虚拟化、分布式、并行计算等模式，有力地保证了计算系统的可靠性。2、资源池化资源池化就是将计算资源、存储资源、网络资源通过虚拟化技术，将构成相应资源的众多物理设备组合成一个整体，形成相应的计算资源池、存储资源池、网络资源池，提供给上层应用软件。资源虚拟化是对上层应用屏蔽底层设备或架构的资源封装手段，是实现数据平台资源池化的重要技术基础。3、弹性扩展2
38、6平台层要实现所提供服务的高质量，动态的资源调度是必不可少的。传统数据中心的 IT 基础架构采用固定配置，灵活性很差，当业务发展超出预期时，无法及时根据业务需求调整资源供给，难以满足业务快速增长的需求。而且系统资源扩展需要一定的周期，在此过程中，业务系统将处于高危运行状态，造成服务质量下降。而为了应用峰值而扩展的大量资源在正常的业务模型情况下，将处于低负荷状态，造成资源浪费。4、数据处理数据资源的开发和综合应用是科创园区规划与建设的核心需求。科创园区应统筹规划数据采集工作，汇聚智慧感知数据、时空信息数据、产业数据、运维数据等多源数据，涵盖实时数据、业务数据、过程数据、互联网数据等多个数据维度，
39、形成数据资源集合。大数据通过对管理、服务、生活、生产运行中所产生的海量、重复、无关联的过程数据，经过数据采集、清洗、抽取、汇集、挖掘、分析后，而获取的具有经验、知识、智能、价值的数据和信息。同时科创园区应用开放的体系架构，构建以“数据为中心”的分级分类的数据库体系。形成业务级二级主题数据库、应用级三级数据库的分级和精细化管理架构，构建不同级别数据与信息紧密相连的智慧化大数据应用体系，从而实现一数一源、一源多向、一数多用的目标。276.2.3.6.2.3.应用层应用层4 4.2 2.3 3.1 1 应用应用层设计思路层设计思路应用层主要承载了大量的智慧应用和服务。科创园区应用层的建设将重点围绕科
40、创园区安保管理、车辆管理、安防管理、能耗管理、园区设备设施管理、照明等方面。通过以人为本的可持续创新理念，着力在园区的重点和热点领域，以辅助智能决策为目标，着力打造一系列的智慧化大数据应用，通过借助大数据挖掘分析技术、AI 技术等创新型技术运用，为科创园区管理与建设提供决策的数据依据，对辅助决策支持形成无死角覆盖，打造全国乃至世界级的智慧化应用高地。4 4.2 2.3 3.2 2 应用层应用层设计原则设计原则1、针对性运用信息化手段提升效能。积极推进大数据、云计算、人工智能等新技术手段在园区事务领域的应用，探索开发智能化平台、智能客户端，提升工作信息化水平。2、先进性采用最高标准和最新理念，以
41、创新引领发展，打造“智慧园区”，实现信息化水平“3 年领先，5 年不落后。3、实用性平台选用较易学习掌握、操作简便和维护容易的系统设备，系统28软件采用中文操作界面。平台将动态数据与管理信息结合，将逻辑关系三维可视化，得到实时的动态模型。将提供智能化的园区设备管理方式，及时了解设备资产的运作、分布、构成、使用和故障等情况，转变静态管理为动静态综合管理。数据可以通过染色等方式直观的通过视觉传达给用户，用户也可以通过旋转、缩放等操作自由的分析园区内部任何位置的运行状况与基本信息，极大的降低了使用成本和学习成本。6.3.物联网架构云管边端协同，实现园区能耗与碳足迹数据采集6.4.大数据架构海量能源数
42、据采集，大数据分析预测预警296.5.人工智能架构集约建设，共享服务，灵活部署打造“样本库、模型库、算法库、训练平台、服务平台”集约共享的 AI 平台和资源，满足园区业务对 AI 需要。基础层包括 CPU、GPU、存储等硬件资源和 tensorflow、pytorch等算法框架，技术层包括了与模型开发相关的功能模块。306.6 融合架构7.7.平台功能概述平台功能概述7.1.智慧能源通过在不同能源节点部署采集装置，采集水电气热等各类能源信息，在此基础上实现能源运行状态全景展示，远程控制，智能告警等功能。通过能源监控，实时监测和掌握能源运行状况。7.1.1.驾驶舱支撑管理者审视数据价值，形成业务
43、决策，实现园区利益最大化。采用从整体到局部，多业态，多维度、多层级展示能源状态。31 用能规划展示能耗节点的能耗 KPI 数据，包括定额值与剩余值 节能架构展示组织结构信息与节能通告，如下图 告警总览展示月和日时间范围内的告警数量曲线，如下图32 能耗总览展示节点下的能耗占比饼图，以及能耗排名信息，如下图 环境品质33展示节点的环境数据，比如温湿度、二氧化碳等数据，如下图7.1.2.首页该组件以图片+文字的方式展示了项目基本信息，可针对不同项目进行灵活配置，快速准确响应客户对首页展示重点信息的需求。可为用户提供一个项目整体基本信息展示的窗口。系统首先进入首页，如下图 项目介绍介绍项目基本信息
44、当日用电趋势查看当日用电 10 分钟、小时用电趋势34 本月能耗总览查看当月总能耗，水电气暖各能耗信息及上月值 告警总览查看总告警条数，待处理告警条数，已处理告警条数及各类型告警的增长量 月能耗占比图查看当月总能耗，电、冷、气等各能耗信息及各能耗在本月总能耗中的占比情况 电能耗综合评价查看年、月、周、日的电能耗值及去年、上月、上周、昨天同期能耗值，计算增长量 关键 KPI 概括图表形式展示“总能耗、电能耗、水能耗、气能耗”等个能耗值及占比。天气信息显示三天天气信息，包括最高和最低温度以及气像图片描述 能源占比饼图显示电、水、冷等配置的能耗分类的消耗占比饼图7.1.3.GIS通过引入 GIS 地
45、理信息系统技术，以地理位置为载体将监测目标与能耗数据进行结合，可直观的显示不同区域、不同监测目标的能耗状况，并可提供各种基于“位置”的能耗分析功能，为园区能耗监测管理提供了更好、更直观的支撑平台。2D/3D 图片展示以 2D/3D 形式展示检测对象。查看建筑信息、能耗信息、告警信息可查看地图各区域对应的建筑信息、能耗信息、告警信息。357.1.4.综合监控应用7.1.4.1.供配电监控实现对园区 10kV 及以下低压配电、交直流系统的主要设备、重要参数及状态进行实时监控及报警管理，对事故、故障及时响应处理，并提供馈线自动化功能。采集电能质量监测终端数据，分析谐波、电压波动和闪变、三相不平衡、电
46、压骤升和骤降，计算线损、网损，评估电能质量水平和电网运行特性，实现对园区高精尖企业的用电质量监测，满足用户对于优质用电的需求。7.1.4.2.分布式电源监控实现对园区屋顶光伏发电、用户侧储能的监控管理，对事故、故障及时响应处理。367.1.4.3.柔性负荷监控实时监测充电桩的充电电压、电流、功率、异常告警、故障信号等数据；设置预警阀值，对充电设施和电池的过压、过流、过温以及其他异常状态进行预警提示；支持远程启停充换电设施，最快时间应对充电设施故障情况，保障用户和充电设备的安全。对充电桩的充电电量、充电次数、充电时间、利用率（、营业收入）等数据进行统计分析，以日报、月报和年报的方式进行汇总。7.
47、1.4.4.照明监控7.1.4.5.暖通空调7.1.4.6.环境监控7.1.5.能耗分析应用7.1.5.1.能流图根据区域，业态或支路功能，分析能耗的流转和损耗。利用图标的形式，展示更加友好直观。操作方法页面排布支持双向滚动，自定义时间限制规则与能耗分析一致，颗粒度是取对应能耗分析相同时间段的最小颗粒度。节点权限需与用户配置权限保持一致，无权限的子级节点参与计算，但置灰表示无权限，不可点击查看详情。支路模型只有用电分类，无分类分项下拉框选择。377.1.5.2.能耗统计实现对区域对象|业态对象能耗的分析。能耗分析依托于能耗模型，能耗模型可以根据用户的自定义配置来实现，用户根据需要可以扩展电、水
48、、气、冷、热、蒸汽等能耗模型。38 区域|业态对象能耗查询功能根据已选择的对象，查看相应对象的“10 分钟，小时”颗粒度的能耗值；支持折线图和柱状图显示；支持表格显示，更加清晰，支持导出功能。查询时间选择功能当前时间段选择功能，“当日、本周、本月”快速选择功能。同比、环比根据已选择条件，查询当前时间条件下同比、环比能耗信息。单位面积、人均能耗根据已选择条件，查询对象单位面积能耗、人均能耗值。单位面积能耗=查询条件下的能耗数据/查询对象建筑面积；查询对象的建筑面积（可配置）；人均能耗值=查询条件下的能耗数据/查询对象人数；查询对象人数（可配置）。转化为标准煤、碳排放量、转化为人民币查询当前条件下
49、，能耗转化为标准煤的值、二氧化碳的排放量、转化为人民币的值。能耗饼图饼图形式显示各能耗占比。钻取分析支持能耗的钻取分析，向下级节点及末端节点下钻分析能耗占比及对增长率进行排名。397.1.5.3.能耗对比实现对区域对象|业态对象能耗的对比（对比最多支持 20 个节点或者时间段）。能耗对比依托于能耗模型，能耗模型可以根据用户的自定义配置来实现，用户根据需要可以扩展电、水、气等能耗模型。多对象、多时间选择多对象，可以查看多个对象相同时间段内的能耗对比走势曲线；选择多时间，可查看同一对象多时间段内的能耗对比走势曲线。区域|业态对象能耗查询功能多对象根据已选择的对象，对比查看各对象电、水、气等能耗值；
50、多时间根据已选择的对象，查看该对象电、水、气等能耗值。查询时间选择功能（多对象）当前时间段选择功能，“当日、本周、本月”快速选择功能，也可以自定义选择时间。查询时间选择功能（多时间）选择一个对象，可以选择多个时间类型进行对比，日、周、月、年、任意时间段。对比对象功能多对象表格形式查看各对比对象总能耗值、最大值、最小值、平均值；多时间表格形式查看各对比时间总能耗值、最大值、最小值、平均值。提供单位面积指标、人均指标的对比40可对比多个对象的单位面积能耗、人均能耗。提供转化指标的对比可对比多个对象的转化标准煤、碳排放量、转化为人民币。导出功能支持页面图表和数据的导出。7.1.5.4.能耗排名实现区