綜合能源管理平臺項目匯報目錄需求分析01方案設計數據中臺+能源管理02數據中臺IOT+IaaS+PaaS2.1能源管理駕駛倉+數據分析+雙碳管理+BIM+電力監控+設備管理+新能源管理+節能管理+KPI管理+告警管理+報表管理+預付費2.2PART

1需求分析1.1需求背景為解決傳統能源管理系統在應用部署時遇到的沒有統一的數字底座導致的數據孤島問題、沒有算法訓練導致的能源數據模型不能自主迭代的問題、數據深度不夠的問題、海量數據處理問題及平臺擴展與處理能力的矛盾等問題，改變原有能源管理系統做為單一子系統存在的現狀，擬建設統一的數據中臺，利用數據中臺的技術優勢，完善傳統能源管理系統所存在的先天缺陷。總述1.1問題分析相關能源子系統形成信息孤島，數據沒有融合貫通。沒有完善的能耗模型、指標體系監測及評估系統/能耗設備的用能效率。數據挖掘深度、廣度不夠。運行參數調整優化、能耗分析等，需要大量的數據分析并通過海量數據、模型不斷擬合并不斷修正，最終尋找最優的數據。能源協調優化機制不足。能源調配方式粗放，源、網、荷、儲互動缺失或是深度不夠，缺乏需求響應、多能互補、協調優化的策略控制，難以實現各能源系統的互聯互補。缺乏規范的碳排放統計核算體系。機電設備管理缺乏數字化管理體系，難以實現設備全生命周期管理。客戶的能源管理訴求越來越精細化、具象化、個性化。數據中臺問題系統應用問題1.2需求響應大數據采集

大數據治理

數據分析挖掘指標應用...應用數據分析

場景模型訓練

KPI分析及考核告警分析及管理...建立以數據中臺為核心的支撐底座，對數據進行統一處理，實現對各業務單元業務與數據的沉淀，構建包括數據技術、數據治理、數據運營等數據建設、管理、使用體系，實現數據賦能。同時，在數據中臺的基礎上，實現業務的流程化，精細化，全面化的管理。PART

2方案設計數據中臺能源管理系統2.2數據中臺漢云數據中臺為企業全業務場景應用系統平臺提供能力支撐，基于大數據開發技術融合邊緣計算打造的一體化管理運維和云、邊、端高效協同的低成本、跨平臺、云原生、多終端和強安全，是助力企業數字化轉型穩定升級的基石。數字化轉型新基座企業應用與集成跨平臺、云原生、強安全設備管理實時數據采集大數據治理2.2數據中臺邊緣層IaaS平

工

數臺

控

據安

安

安全

全

全PaaS層應用中臺容器層遠傳采集設備EMSHIS客流CRM空調綠電DCS外部信息系統/數據資源數據網關數據采集（硬采/軟采）MI2SLRCXplofre超長待機終端協議轉換報文解析設備鑒權邊緣計算數據預處理數據ETL邊緣計算模型計算資源存儲資源網絡資源負載均衡駕駛倉SaaSPaaS能耗分析能耗排名能耗對比光伏發電

儲能管理源網荷儲一體化告警管理設備管理能

源

管

理KPI管理電能質量雙碳管理節能管理空間管理電力監控醫廢其它后勤信息化IOT接入授權設備注冊管理點位管理協議管理規則引擎自定義協議SDK配置中心負載均衡日志中心（EFK）監控告警（Promethes）應用商店（Helm）容器編排（K8S）網絡驅動Calico狀態管理Etcd鏡像倉庫Registry容器引擎工具插件化存儲驅動NAS/Ceph數據治理元數據管理數據標準管理數據質量稽核數據計算流計算Flink分析處理

Spark/torm復雜事件處理時序數據服務數據存儲、壓縮數據寫入、查詢數據訂閱服務數據加載信息系統數據集成數據抽取

數據轉換ETL任務管理數據質量與清洗數據清洗規則管理數據質量判別、清洗異常數據查詢算法模型管理算法APISklearn

Tensorflow數據服務數據API可視化服務分析服務微服務框架與基礎組件API網關配置中心負載均衡調用鏈和性能監控服務注冊與發現

nacos物聯網平臺開發者社區應用商店指標管理平臺Elastic

SearchSkywalking

LCNSpringSecurityXXL-JOBCaffine通用中間件ClusterFSDolphine

SchedulerFTPRedisMinio

FastdfsmysqlPostgreSQL

Netty通用微服務指標告警用戶權限…通用機理模型庫節能機理能耗機理…平臺安全運送大數據平臺機理模型平臺2.2數據中臺H-PaaSH-IaaS平臺安全平工

數臺

控

據安

安

安全

全

全物聯網微服務大數據AIH-IoT計算資源存儲資源網絡資源4G/5G邊緣智能終端數據采集能力邊緣計算能力H-SaaS

醫院高校商業地產公寓寫字樓場館政府辦公旅游建筑交通建筑通訊建筑能效指數信息指數績效指數設備指數雙碳指數環境指數排放指數舒適指數節能指數其它行業指數漢云數據中臺打造安全數字底座賦能行業子平臺漢云數據中臺推廣行業子平臺打造行業指數2.2數據中臺-IoTMIoT部署在靠近設備側的邊緣端，實現對設備數據的采集，支持從物聯網平臺(IoT平臺)下發協議驅動和推理模型，以增強邊緣端的協議采集能力擴展和邊緣計算能力。產品功能(MIOT)子設備管理/自定義點位配置支持MODBUS、OPC

DA、OPC

UA兼容常用PLC、CNC和及機器人協議支持協議自定義擴展和動態加載分頻采集本地緩存和斷點續傳邊緣智能推理2.2數據中臺-IoT2.物聯設備/資產管理提供設備管理、資產管理、路由鏈管理，等功能，為用戶提供可視化的交互操作頁面； 設備管理提供設備的全生命周期管理，包括設備創建、設備上線、設備激活、設備下線、設備遙測監控等；資產管理提供靈活的設備關聯功能； 用戶可以基于業務場景定義資產，并將關聯的設備遙測數據關聯到資產上，完成數據的合并和轉換。3.規則鏈引擎 提供強大的數據實時處理能力，用戶可以基于平臺提供的規則節點（自定義）； 通過拖拽方式構建數據處理工作流，平臺支持的規則節點類型主要包括數據過濾類、數據屬性類、數據變換類、執行動作類和外部交互類。1.物聯設備/網關接入 支持MQTT、HTTP、COAP和基于TCP的應用協議直連接入，支持OPC、ModBus、PLC、CNC、機器人等多種協議網關接入； 支持用戶可以基于SDK開發包進行快速二次開發，實現私有化協議的自定義協議接入網關開發和一鍵化部署工作。2.2數據中臺-IaaS高級模式標準模式簡易模式單機模式中型企業，萬級規模的設備接入，10~30臺服務器。小型企業，百、千級規模的設備接入，4~10臺服務器。體驗性用戶，適用于小規模的設備接入，支持設備接入、數據分析和數據可視。大型企業，十萬級及以上規模的設備接入，建議服務器在30臺以上，實際部署需要結合需求進行測算。依據項目的靈活部署模式2.2數據中臺-IaaS支持以項目為單位的本地化部署方式支持公有云部署方式支持以集團為單位的私有云部署方式主要負責構建企業大數據平臺，處理海量多元數據的接入，對來源數據進行統一定義和重組織，提供數據存儲、查詢和應用服務。同時，平臺提供企業大數據集成、分析、挖掘和可視化展示的工具集和模板庫

(MCFramework)，企業的不同角色（生產者、管理者、經營者和業務專家們）在平臺上可以進行數據的創新應用開發。2.2數據中臺-PaaS2.2數據中臺-PaaS非構化數據技術架構FlinkSparkYarnJDBCRest

APIETL任務調度數據接入統計概覽作業運行情況概覽數據接入排行統計源數據源管理目標數據源管理數據探查全量抽取增量抽取作業監控作業重跑作業啟停自動恢復調度管理數據預覽數據波動監控數據統計作業管理數據管理數據源

功能結構結構化數據

數據概覽 數據源管理ESFTPPGMySQLKafka集成功能將企業內部的各種異構系統、要素數據等進行統一的匯聚/歸集，消除企業內部的信息化孤島，為企業數據中臺提供支撐，為企業信息化建設提供數據源，為業務系統提供數據轉發；平臺對大數據集成能力進行封裝、沉淀，通過低代碼的組件化拖拽式、自動化任務處理流程，滿足多樣化的集成需求，提升數據集成效率、降低企業項目建設成本。數據湖存儲組件半構化數據2.2數據中臺-PaaS通過低代碼數據可視化工具，對接各種業務數據庫、數據倉庫和大數據分析平臺，自助選擇數據源和可視化子組件即可進行加工處理、分析和可視展現，滿足不同角色用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、復雜報表、應用分享等等。功能結構包含三層：數據層（設計用戶創建數據源)、應用層（儀表板設計，配置用戶和權限體系）、展示層（可視化展示和編輯）。核心功能包括：關聯模型：創建和讀取數據庫表間關聯，更及時的進行數據處理分析自助數據集：跨表選字段、過濾、左右合并、分組匯總、多種函數計算、字段設置，強大的數據分析處理能力圖表/表格/過濾組件：前端鼠標拖拉拽式簡便的操作即可進行探索式數據分析和展現。交互分析：支持圖表聯動、數據聯動、數據/地圖鉆取、組件跳轉、過濾等。權限控制：支持豐富的權限認證方式和細致的權限粒度控制方案。2.2數據中臺-客戶價值應用工廠為平臺開發者提供了設計、開發、測試、發布等基礎環境；應用工廠集成了多種技術組件，利用可視化、可配置、自動化持續集成，幫助開發者快速部署業務，輕松運維服務。2.2數據中臺-中臺價值快速開發低代碼：是一組數字技術工具平臺，基于圖形化拖拽、參數化配置等更為高效的方式，實現快速構建、數據編排、連接生態、中臺服務。解決數據孤島建立統一的數據倉，減少各系統之前的獨立對接，采用大數據融合模型對多系統數據關聯分析。01020304數據清洗對數據倉內的不完整、重復及錯誤等臟數據進行清洗，降低數據統計過程中發生錯誤的概率，提高數據質量。業務部署效率容器技術：有效的將單個操作系統的資源劃分到孤立的組中，以便更好的在孤

立的組之間平衡有沖突的資源使用需求。2.2數據中臺-客戶價值數據對接支持數據直接回傳，也支持預處理后

再回傳；也可以和外部系統進行對接。協議支持支持主流的如MQTT、COAP、HTTP等協議，同時支持以插件方式進行協議自定義。就近分析支持邊緣計算，分擔掉一部分計算集群的壓力。分布式擴展設備接入能力不夠時可以通過橫向增加節點的方式進行線性擴展。高并發處理單節點支持100萬連接，事務并發處理能力超過28800TPS。低

成

本

高

性

能

的

接

入

能

力2.2數據中臺-客戶價值批處理內存計算基于場景的性能優化流處理01020403大數據處理達到秒級時延2.2數據中臺-客戶價值數據中臺的搭建，完善了傳統能源管理系統在設備控制層面的缺陷，使能源管理系統成為數據分析及行為控制中心成為了可能。云主機云主機終

接端

入設

網備

關門戶網站服務網關開發者社區微服務資源池機理模型庫云資源管理大數據分析計算使能組件開發者社區應用編程接口（API）/開發工具包SDK統一門戶用戶門戶運維門戶應用商店數據存儲使能組件CentOS/RedHat文檔數據存儲物

數聯

據引

管擎

道行業應用通用計算引擎建模引擎區塊鏈技術文件存儲關系數據存儲時序數據存儲NoSQL數據存儲預處理引擎人工智能技術基礎模塊核心模塊PART

2方案設計數據中臺能源管理系統2.2能源管理系統-功能設計2.2能源管理系統-駕駛倉用能規劃展示組織信息展示能耗總覽參觀界面2.2能源管理系統-數據分析123根據用戶權限不同，可以分級查看相關能耗數據、分析模型、分析圖表，并從實踐、區域（包括建筑）、分類分項的多個維度查詢所需要的數據，通過友好、簡潔的界面方式提供給用戶，并導出報表。用戶可以從不同的建筑類型、區域等用能情況進行環比、同比分析，找出某個時間某個區域的用電高峰，深度挖掘節能空間。2.2能源管理系統-數據分析企業用水量企業燃氣用量企業蒸汽用量其它能源企業全能源類別的監測及分析4206810121月2月3月4月5月8月9月10月11月12月能源消耗量/月6月

7月水 燃氣 蒸汽 其它2.2能源管理系統-數據分析012365478109異常分析1時2時3時4時5時6時7時8時9時10時11時12時13時14時15時16時17時18時19時20時21時22時23時24時日常用量 異常用量異常點合理異常點基于數據中臺的智能算法訓練，精確判定異常情況的性質，助于過濾干擾信息，完善分析及告警體系，快速解決問題。2.2能源管理系統-數據分析歷史數據對比能源歷史數據/排放歷史數據：同比、環比、差異率及趨勢等。支持各類圖形展示。標值分析標值獲取：行業原有值結合實際排放值綜合確定；標值對比：基準值及標桿值對比及差異度；標值解析：與標值對比的異常分析及預警。0123465電水蒸汽燃氣環比分析1月 2月 3月65432101月2月3月4月標值分析/碳當量基準值實際值標桿值2.2能源管理系統-雙碳管理可集中展示年度累計碳排放量、碳排放排名、綜合性低碳智慧指標、實時碳排放量等信息，可幫助用戶直觀掌握自身碳排放整體情況。碳監測總覽碳排放監測計劃碳排放核算填報碳盤查管理支持對雙碳考核指標的分解下發，幫助雙碳領導小組及時掌握配額和盈缺的異常變化，支持將異常事件（預測超額）通過預警方式推送給相關責任人。碳考核跟蹤碳排放因子數據庫計算公式庫預警策略配置碳參數設置2.2能源管理系統-BIM（建筑信息模型）越復雜越清晰基于BIM的信息展示以BIM模型基礎，對能源狀態，包括但不限于：能源用量強度，能源功率強度，分區能耗及能源流向等信息進行層級化展示。基于BIM的空間管理將房屋的使用狀態管理與BIM相結合，包括使用年限，租賃期限，現有用戶，屋內設備管理。基于BIM的設備管理將設備維修及維護與BIM系統相統一：在設備故障發生時，直接定位故障設備位置（通過前期建模）及影響區域；在管路發生故障時（跑冒滴漏等），通過數據中臺的智能算法，定位故障發生點。2.2能源管理系統-電力監控電力監控系統是能源管理系統的重要數據來源，同時承擔著供配電系統的安全運行監控需求，具有高頻采集，高速響應，邏輯控制及“四遙”要求。傳統能源管理系統由于中臺能力問題，只能通過數據對接的方式獲取相關數據，不能真正的將電力監控的能力集成到能源管理系統中。管理/服務層通訊/網絡層高低壓系統交流屏直流屏變壓器設備/采集層2.2能源管理系統-設備管理設備運維服務的發展進程，主要分為四個階段：消極維護-預防性維護-基于條件的維護-預測性維護大數據預警/健康評價：在線監測報警、視覺影像增強、專家系統及遠程診斷等。基于數字化的設備管理：基于設備運行的機理模型，在機器運行時，對它的

主要狀態監測和故障診斷，預測裝備狀態未來的發展趨勢，預先制定預測性

維修計劃，確定機器應該修理的時間、內容、方式和必需的技術和物資支持。數據自動采集記錄：智能檢點儀、無線泵群監測、有線的機組監測及空調機組監測等。全生命周期管理：設備臺賬、設備檔案、備件管理、工單管理、潤滑管理、保養管理、報警管理、缺陷管理、維修管理。預測性維護2.2能源管理系統-設備管理主要（常規）電參量：三相電壓、三相線電壓、三相電流、有功功率、無功功率、視在功率、有功電度、無功電度、視在電度、功率因數、頻率等。特殊（可選）電參量：階梯計量、三相不平衡、復費率（分時計

費）、周波采樣頻率（驟升、驟降等）等。通訊方式及協議（可利舊）：有線（RS485）:Modbus、DLT/645。無線：2G/4G、GPRS、Zigbee、Lora、WiFi等。針對重點設備（能耗大，精度高，重要性強）的能源供給質量進行監控，為企業提升故障追溯及能源質量優化的依據。設備在故障發生前的征兆，往往體現在能源使用的異常上。2.2能源管理系統-新能源在雙碳背景下，大力發展分布式能源及配套儲

能，成為優化能源結構，減輕電網負擔的有效手段。能源管理系統需要具備良好的拓展性，對新能源相

關系統進行統一的管理及監控。為科學的進行‘源

網儲荷’管理，提供良好的數據支持。能源管理系統光伏發電系統儲能系統光儲充生物質能源新能源發電量新能源系統狀態虛擬電站2.2能源管理系統-節能管理電動機啟動器供電線路電動機速度控制裝置電動機聯軸器托運設備（泵、風機等）流體系統終端負載能源流向節能分析方向電動機系統是服務于終端負載的，因此對電機系統節能潛力的分析應與電能的流向相反，以終端負載為起點進行逆向分析，如下圖：；典型的系統分析方法通常需要進行以下工作：分析當前的工藝生產需求，以及未來的生產發展需求了解系統當前的支行狀態和參數；收集系統運行數據并對其進行分析；提出替代的系統設計和改進方案；對潛在的節能方案進行比較，確定技術上最可靠、投資回報最合理的方案；實施確定好的方案；繼續檢測和優化系統；繼續運行并維護系統，保證系統高效運行；機電系統節能技術：系統改造的目的在于如何使總的輸入能量降低，輸出能量盡量提高，以及盡可能多地回收能量，而較少考慮單臺設備本身的效率。例如：改變工藝流程，選擇合適的調節方法，減少調節損失；改變操作條件、確定最佳運行參數、使主務發揮最大效能；調整系統結構和設備的組合方式、合理配套，降低不必要的能耗；2.2能源管理系統-節能管理-智能照明

地下車庫

分組控制電梯間、公共走道分組控制、感應控制

?

大堂

恒照度控制辦公區域

手動控制

公共區域

集中控制

室外景觀區域定時控制2.2能源管理系統-節能管理-空調節能大幅提升空調末端控制的精度和穩定度；在三個維度（各設備，子系統，時間軸）同時優化，保障系統效率實時最佳；設備性能曲線分析，設備狀態監測，使設備運行在最佳狀態區間。為管理者提供信息而非數據，提供建議及解決方案，而不只是發現問題；通過大數據分析，真正實現了“運行預測”及

“風險預測”，杜絕人為疏忽、偏見和錯誤，提升系統的可靠性和抗風險能力；系統擁有極高的兼容性和可開發性。2.2能源管理系統-KPI管理多維度的KPI指標分類能源消耗能源費用消耗設備能源消耗KPI指標建筑面積維度樓層維度組織（科室）維度設備及系統維度人均能耗維度單位GDP維度2.2能源管理系統-告警管理告警預警設備運行告預警能源用量告預警KPI告預警電能質量告預警2.2能源管理系統-報表管理報表模塊能源用量報表類別：水、電、汽、暖及其它

KPI：單位產量能耗、單位產值能耗、單位班組能耗等。能源費用報表分時計費報表；產值/產量能源費用報表；總能源費用報表；定制報表（可選）依據實際需求及建設程度，定制符合生產工藝流程，管理方式的能耗及費用報表。時間維度類別維度費用維度廠區維度其它維度2.2能源管理系統-預付費管理預

付

費

管

理產品概述能源費控云平臺(BEMS-Cloud)系統由預付費管理和遠程抄表管理二大模塊組成，預付費管理功能包括開戶、充值/撤銷、銷戶、數據查詢等功能，遠程抄表管理包括電表建檔、實時/定時抄表、遠程充值、拉