建筑能效管理系统建设方案,CONTENTS,二、系统建设目标,一、系统建设背景,三、系统业务功能,四、系统技术体系,建设背景,智慧综合能源服务系统是推动能源企业绿色低碳、节能减排的重要路径，能源企业开展的综合能源服务业务具有显著的正外部性。使用综合能源服务系统有利于提高环境质量、提升能源服务水平以及提高人民生活质量。,提高环境质量,提高能源经济水平,提升能源服务水平,综合能源服务的规模化发展可极大提升能源网络对清洁能源、可再生能源的消纳能力，有利于,优化产业用能结构、促进能源结构转型升级、实现绿色低碳，进而达到降低碳排放量、减少环,境污染物来源、提高生活环境质量的目标。,综合能源服务以市场需求为导向，多角度、全方位地提升服务客户、服务社会的水平，通过为,客户提供高水平的能源服务，进而满足其用能需求、提升用能体验，增强中国能源安全程度，,为社会合理、高效用能创造价值。,综合能源服务涵盖了用能管理和用能咨询等服务，有利于推动异质能源系统之间的互补互济、,综合利用，大幅提高能源的综合使用水平，通过帮助用户提高用能效率、降低用能成本，为,用户创造经济价值。,建设背景,-,市场现状,一套能源管理系统价格从几十万、几百万甚至上千万不等。但是大多数项目在运营阶段使用率低、应用价值低，投入产出比低，造成投资的重大浪费。,市场上的能源管理系统产品众多，大部分产品功能单一，只具备电表、水表等能耗计量表具的自动计量、报表统计、能耗同比环比等简单功能，实用价值有限。能源管理系统应该是生产精细化管理的系统，不但能对能耗进行日,/,月统计和呈现，更要对电流、电压、功率等实时数据流进行统计分析，发现管理盲区，提供节能诊断、故障诊断功能,能源管理的对象是设备的能耗数据，只能从能耗一个维度进行分析。而能耗多少取决于很多因素，设备效率、生产工况、运行时长、环境参数、关联设备运行工况等，只有把与能耗相关的所有数据进行关联分析，才能掌握能耗数据多少背后的原因，对症下药，精准治疗。而现在无论园区还是工厂，与能耗相关的数据都分散在各系统中，条块分割，没有实现关联分析和应用，无法进一步挖潜系统价值,能源管理系统的关键是数据应用，这要求运营人员既要掌握暖通空调、电气设备、自动控制、生产运行等专业知识，又要有数据综合分析能力。目前大部分运营管理人员还不完全具备这种专业综合能力，从而无法挖潜能源管理系统应用价值，无法使资产效益最大化,市场现状,产品功能单一,重建设轻运营,信息孤岛,行业现状,服务,对象,办公,楼宇,医院,学校,商场,酒店,港口,机场,园区,跨行业共性：,统一技术架构,整体功能架构,基础数据模型,分行业个性：,建筑空间模型,能效分析模型,能效诊断模型,能效预测模型,负荷,控制模型,需求响应能力分析与执行,多能互补优化策略,与控制,CONTENTS,目,录,一、系统建设背景,三、系统业务功能,四、系统技术体系,二、系统建设目标,建设目标,能源管理系统的发展趋势之一是成为覆盖能源应用全流程、全要素管理的综合能源管理系统。系统采用数据中台机制，集成现在独立运行的能源管理系统、光伏系统、储能系统和运维管理系统等，实现一个界面、一个账号的统一管理，提高交互体验、简化操作难度、提高管理效率。,系统集成化,综合能源管理系统是,一个发展趋势是利用,AI,技术实现跨系统的关联分析和面向场景的数据应用。通过对能源相关各子系统数据进行数据建模、机器学习、智能分析、诊断预测，提供运行管理可视化、能源管理自动化、安全巡检高效化、设备维护信息化等业务功能，提高企业设备安全和环境品质、降低企业能耗成本和人工成本，助力企业实现数字化、智能化转型升级。,应用智能化,建设目标,-,完整场景,智慧综合能源服务系统,减少用能成本,保障用能安全,能效,采集,终端,提高能效管理水平,能效管理,低碳管理,智能运维,多能协同,系统管理,运营管理,需求响应,其他系统,建设目标,-,高弹性可装配的产品框架,通讯协议与系统的解耦：支持多协议多规约多类型源的数据接入网关,设备数据与系统的解耦：统一基础数据模型设计（能源运行、设备状态及控制、指标体系等数据模型），并实现基于之上的数据转换与适配服务,统一技术底座与引擎：共通技术组件赋能上层业务应用，实现告警处置规则、数据计算规则、业务运行流程等方面的设计时配置以及运行时支撑，提升上层业务应用开发效率及灵活度,模型定义与具体实现解耦：统一完成各场景下模型、算法以及策略的标准化接口设计，以及运行时动态调度机制设计,模型知识积累与迭代：模型以及策略知识库管理，对同一类型不同实现的模型策略进行行业场景分类，并实现应用动态评估,业务灵活装配：业务组件微服务化，根据客户行业特点与需求，灵活进行模块化组合与编排。,高效实施配置：项目配置可视化建模（空间、设备、组织以及其他配置项），支持标准化模板库，实现基于行业与场景的标准模板,用户界面高效开发：多客户端自适应支持，逐步实现用户界面的灵活设计与组合,轻量快速部署：基于容器的标准化快速部署方式设计,新型智慧能源是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现,DG,、储能系统、可控负荷、电动汽车等,DER,的,聚合,和,协调,优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的,电源协调管理,系统。,关键点：,“,聚合,”,和,“,通信,”,“,聚合,”,：,DER,与控制中心的双向通信,“,通信,”,：各种,DER,聚合起来协调优化,风电,综合智慧能源,光伏,充电桩,刚性负荷,柔性负荷,储能,电网,协调控制技术,智能计量技术,信息通信技术,多元聚合技术,通过智能调控、通信技术整合各种形式的分布式发电、负荷、储能等资源，作为一个调控性能好的“智慧能源”来参与电力供需调节。,建设范围,综合能源管理的范围,管理电网下来的,“第一个节点”,的,电、热、冷、水、气、汽,的综合管控和调度；,需要电力、暖通、热控、自控、信息化等多专业技术融合和相互配合,CONTENTS,目,录,二、系统建设目标,四、系统技术体系,三、系统业务设计,一、系统建设背景,业务设计,-,基础功能,基础,功能,：能效管理模块、,多能协同,模块、,低碳管理,模块、,需求响应模块、,智能运维模块、运营管理,模块等。,应用场景,：,园区、社区、医院、学校,、,商业综合体、,办公楼、,酒店,、,数据中心、企业等。,智慧,综合能源服务,系统,能效 管理,多能协同,需求响应,能耗监测,能效分析,能效告警,节能控制,新能源管控,多能互补,负荷监测,响应策略,负荷控制,效果评价,智能 运维,设备管理,巡检,管理,工单管理,知识库,低碳管理,排放源管理,碳排放管理,分析与预测,碳中和管理,运营管理,能源成本,用能结算,计费管理,客户服务,业务设计,-,业务关系,业务设计,-,能效管理,数据采集,监测与分析,节能优化,能耗可视化,计量表计,机电设备,分析诊断、异常预警,能耗审计,节能控制、优化建议,技术改造,能效管理智慧化：可视、可控、可优,分析管理,节能控制,业务设计,-,专家诊断,专家诊断：大数据、多维度、分析模型,照明插座,暖通空调,动力用电,特殊用电,专业设备,建立分项计量体系及分析方法,建筑用能比例,区域用能对比,历史用能对比,标杆,/,标准对比,丰富的算法和模型,专家诊断分析系统,运行管理诊断,建筑功能特点用能诊断,气候规律季节性用能诊断,设备,/,系统设计诊断,设备,/,系统能耗指标诊断,非工作时间用能诊断,建筑群,每栋建筑所担负的功能都不相同。,医院建筑功能分类复杂。,大多数建筑没有单独设置能耗计量装置。,教学科研、,试剂等,医院,医院建筑均是,24,小时运,行，,因此运行时间可无需考虑,空调面积、,采暖面积、,诊疗区面积、,生活用房面积、,行政管理区面积等,其他功能,门诊人次、,急诊人次、,住院床日数、,手术人次、,床位数、,职工数等,气象参数,功能,服务量,HDD,、,CDD,等,能耗评价模型的建立-影响因素初步分析,基于数据挖掘技术的建筑能效评价方法的,核心思路,建筑能效,服务,内容,服务,强度,硬件条件,软件条件,建筑规,模,用能人,数,入住率,运行时间,SPA,气候条件,围护结构,风机,冷水机组,照明灯具,水泵,电梯,设定温度,启停控制,运行方式,系统形式,控制策略,自控系统,标准化参数,节节节能能能诊潜措断力施,统一转化能源形式,剔除异常点,初步确定自变量,曲线估计,能耗比分布检验,计算能耗比,模型性能的比对,和筛选,初步建立模型,计算得到分数查询表,再次对模型性能,进行比对和筛选,确定最优模型,计算得到分数查询表,否,基于总能耗的能效评价模型开发流程,参数初始化处理,能耗比对模型,能效评价模型,是,拟合分布曲线,业务设计,-,低碳管理,能效管理智慧化：可视、可控、可优,减碳闭环管理,盘查碳排放源，展示碳排,全周期监测，减少非必要碳排,分析控制，优化管理碳排,碳排分析报告，闭环管理,碳中和管理,盘查诊断优化报告,碳管理核算体系,能源分级审计,明确的核算边界,准确的核算方法,清晰的量化指标,第三方认证报告,产品持续迭代、政策响应,模块化设计,碳排放源盘查,碳排放水平诊断,碳排放分析预测,碳中和管理,碳配置中心,柔性模块，灵活配置,业务设计,-,需求响应,需求响应：全过程、多策略、智能化、可成长,设备能效单元模型,负荷分析,负荷响应模型,效果评估,负荷控制,负荷响应策略,影响因素,负荷,可调负荷,反馈影响：,用电不满意度和实际运行效果,在可控负荷的实际运行状态和用电不满意度等因素下应用,粒子群优化算法，机器学习算法等,建立,设备能效单元,LSTM,模型,通过,负荷分析,求解区间内的可调负荷来建立不同的,负荷响应模型,和各模型对应的,负荷响应策略,，通过人工确认执行策略的,负荷控制,，控制后进行效果评估和负荷响应模型预期比较，并收集用电客户意见和实际运行效果，,设备能效单元,LSTM,模型,通过自主学习和人工辅助来优化模型，形成需求响应全过程闭环处理,业务设计,-,多能协同,多能协同：多能源、模型化、可预测,储能,充电桩,历史数据,运行参数,成本收入,智能调度,能源供应模型,调度策略和模式,光伏,风能,告警,用户意见,运行效果,新能源监测,光伏，风能，储能，充电桩等多种新能源数据在,历史数据,和,运行参数,，,成本收入,等因素下应用,机器学习算法、混合整数线性规划算法等,建立各自,能源供应,LSTM,模型,预测各模型未来的供电功率和供电时段通过多种储能方式和并网建立不同的,调度策略和模式,，通过人工确认执行调度控制，控制后收集,用户意见,和,实际运行效果,，,能源供应,LSTM,模型,通过自主学习和人工辅助来优化模型使模型预测更准确，调度更合理,CONTENTS,目,录,二、系统建设目标,三、系统业务设计,一、系统建设背景,四、系统技术体系,技术体系,-,总体架构,感知层,：,负责采集系统应用所需要的各类数据。统一采集多种数据接入方式,。,数据层,：,负责对接收到的数据进行数据清洗、数据存储、数据计算，建立包括关系数据、实时数据、历史 数据的数据仓库。,算法层,：,负责对数据进行深层次的挖掘，根据算法和,模型，进行供需预测、多能协同优化、能源调控等。,能力层,：,通过算法、策略、神经网络、机器学习、预测等算法给上层业务提供相应的通用化能力。,应用层,：,负责楼宇办公、园区能管、工厂能源等多领域的应用实现，并通过多种数字化动态页面进行展示,。,展示层,诊断模型,预测模型,空间模型,成本模型,碳核算模型,设备模型,模型算法层,神经网络算法,人工智能学习,专家知识库,设备接入,感知层,规则引擎,协议适配,监控调试,边缘网关,电表,水表,燃气表,热量表,光伏系统,充电桩系统,热水系,统,环境监测系统,储能系统,B,A,系统,系统集成,数据层,数据清洗,数据转换,数据汇聚,数据加工,数据存储,数据分发,能效管理,多能协同,需求响应,智能运维,运营服务,低碳管理,应用层,大屏,PC,App,小程序,空调系统,技术体系,-,物联系统,系统管理,统一接入管理,规则引擎,业务中心,设