基于物联网技术的能源计量城域管理系统研究

蔡永洪，孙晓辉，黄 锋，周伦彬，宋 双

（1.广州计量检测技术研究院，广东 广州 510030；2.北京理工大学珠海学院机械与汽车学院，广东 珠海 519088；3.广州市欧科地理信息技术服务有限公司，广东 广州 510663）

0 引 言

近年来，我国经济发展与资源环境的矛盾日趋尖锐。中国能源消耗总量排在世界第二，人均能源占有量却仅为世界平均水平的40%。提高能源利用率、实现节能减排已成为我国保障能源安全的重大举措，其中能源计量是关键。能源计量是指在能源流程中，对各环节的数量、质量、性能参数、相关的特征参数等进行检测、度量和计算。

受技术水平限制，我国目前无论在能源计量措施或者政府能源计量监管方面都以巨大的人力物力为代价，缺乏经济、适用和可靠性高的计量手段，不足以全面全天候地监测企业用能状况，无法做到动态采集、即时传送和提供决策依据[1-4]。

物联网是一个由感知层、网络层和应用层共同构成的庞大的社会信息系统，涉及国民经济各行各业、社会与生活各个领域，连接物品、设备和人，是一个无比庞大的数据库，采集和存储着海量信息。通过分析处理决策，完成从信息到知识再到控制指挥的智能演化，实现处理和解决问题的能力。利用物联网技术，人们可以以较低的投资和使用成本实现对能源全流程的“泛在感知”，获取传统由于成本原因无法在线监测的重要工业过程参数，并以此为基础实施优化控制，来达到能源计量和节能降耗的目标。因此，开发带有自动数据采集和传输功能、具有智能和物联网功能的能源计量城域监测系统十分迫切。

1 系统功能目标

通过物联网技术、高速网络传输技术、地理信息技术等信息采集手段和信息化技术，将企业的一次能源、二次能源、载能工质等能源信息数据传输到监测系统，进行收集、统计、分析、预警，及时掌握和处理企业用能状况，根据数据的时序变化可分析生产设备在老化过程中的耗能程度。从而，一方面通过此系统的动态监测来督促企业清洁生产、低碳生产，以常态化的管理手段来保证节能降耗长期目标的实现；另一方面对企业用能状况的动态监测有利于做出及时预警和危险告警，使重大能源浪费情况可控，为经济的绿色增长方式筑起坚固的屏障。

2 系统工作流程

监测系统的工作流程如图1所示。在政府职能部门设立中心服务器，采用光纤接入，采用防火墙与外界进行隔离，确保网络安全性。在企业每个需要进行监测的能源流程节点设置相应的智能传感器和射频识别监测器，包括企业生产设备、生产过程节点、计量装备以及耗能的监测设备；通过无线传感器网络将能源流程中监测的相关数据信息发送到网络中心服务器，存于海量数据仓库；经知识发现和数据挖掘，实现用能单位能源数据的统计、汇总和分析。

图1 系统工作流程

3 系统组成结构

整个系统可分为4大子系统，包括设备单元信息管理系统、工艺流程能源计量系统、节能指标评判系统、节能过程反馈系统。

3.1 设备单元信息管理系统

该子系统将用能单位的基本信息及主要生产设备、加工工艺、能源计量器具等信息录入数据库中进行管理。信息应包括企业落实国家强制性标准《用能单位能源计量器具配备和管理通则》的具体指标和计划，以及企业能源计量器具的实际配备情况、检定校准状态、使用运行状况。

3.2 工艺流程能源计量系统

该子系统对生产流程中所消耗的一次、二次能源及载能工质进行监测，也对能源流程中的设备单元的耗能量进行监测，并结合设备管理系统提供的数据建立设备在生产过程中随时间变化而产生的耗能比率，从而提供一个在机器老化过程中的耗能报表。

3.3 节能指标评判系统

该子系统录入了企业节能降耗的指标数据，包括每年、每季度、每月的目标以及企业节能活动和节能措施，包括日常措施和应急措施方案等。系统借助信息技术对目标和实际工作情况进行管理，对比实际工作与指导性文件的出入，以便于监测企业的能源效率。

3.4 节能过程反馈系统

基于庞大的企业用能数据仓库，利用模型知识的基础和系统控制工程理论，依据节能降耗的关键指标参数，反馈节能成效。

4 系统关键技术

4.1 基于无线传感器网络的信息采集技术

系统无线传感器网络是基于短距离无线通信技术（Zigbee技术）和GSM通信网组成的传感器网络，它是由大量的无线传感器节点（簇）、汇聚节点（簇头）和GSM数据传输模块组成的分布式系统，如图2所示。传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块4部分组成。其中，传感器模块负责对监测区域内的信息（如压力、流量、温度、质量、长度等数据）感知和A/D转换；无线通信模块带有射频收发器（RFID），通过Zigbee技术将数据信息传送给汇聚节点；数据在汇聚节点进行融合后，再通过GSM网络传送给中心服务器，最终实现数据信息的实时监测与采集。

4.2 数据挖掘模型

监测过程中，每个时刻都会产生来自传感器节点采集的数据信息，大量的原始数据聚集在网络中心服务器，形成超海量的数据库。知识发现是从数据库中提取潜在有用的信息的过程。知识发现的过程大致可分为数据准备、数据选择、数据预处理、数据缩减或者数据变换、确定数据挖掘目标、确定知识发现算法、数据挖掘、模式解释、知识评价等[5]，如图3所示。其中，数据挖掘是关键。根据物联网和RFID机理，系统采用物联网多层数据挖掘模型[6-8]，其分为数据收集层、数据管理层、事件处理层和数据挖掘服务层4层，如图4所示。

图2 无线传感器网络

图3 知识发现的过程

图4 物联网多层数据挖掘模型

数据收集层通过一些设备，如RFID阅读器和接收器等收集各种智能对象的数据，分别是RFID流数据和传感器数据等。在目标识别、数据抽象和压缩后，一系列数据被储存在相应数据库或数据仓库中，并记录成表（如RFID体）。数据管理层利用数据仓库去储存和管理相关数据。例如，基于RFID体，用户可以方便地在线分析处理RFID数据。事件处理层实现基于事件（数据、时间和其他因素的整合）的提问分析。将观察到的原始时间过滤后，就可获得复杂事件或用户关注的事件。数据挖掘服务层建立在数据管理和事件处理的基础上。各种基于对象或基于事件的数据挖掘服务，如分类、预测、聚类、孤立点检测、关联分析或类型挖掘等，都提供给应用。

5 结束语

综上所述，基于物联网技术的能源计量管理系统主要面向政府节能降耗管理机构，作为一种具有城域社会管理功能的平台，在建设环境友好型、资源节约型的大背景下，将得到政府部门的重要关注和采用，并为经济社会的和谐发展发挥相应的作用，具有一定的应用前景。

[1]赵凯峰.对公共机构能源计量现状的分析与思考[C]∥2010江苏省“能源计量与节能减排”论坛论文集，2010：93-98.

[2]周燕，石登荣.企业能源计量现状与管理[J].现代企业，2009（2）：32-33.

[3]马立强.我国企业能源计量现状及发展趋势[J].企业标准化，2008（6）：19-20.

[4]周美君.我国能源计量现存问题及解决路径分析[J].中国高新技术企业，2008（22）：170.

[5]史忠植.知识发现[M].北京：清华大学出版社，2005（2）：21-28.

[6]Han JW，Kamber M.数据挖掘概念与技术[M].范明，孟小峰，译.北京：机械工业出版社，2007.

[7]刘同明.数据挖掘技术及其应用[M].北京：国防工业出版社，2001（9）：1-105.

[8]杨勇，袁芹芹.数据挖掘技术及其应用[J].西安文理学院学报：自然科学版，2006，9（2）：76-79.