建筑能源监测系统能耗数据校核与诊断案例分析

李俊 李辉 周庆华

深圳市紫衡技术有限公司

0 引言

“十二五”建筑节能专项规划提出：建设省级监测平台20个，实现动态监测建筑能耗5000栋。建筑能耗监测系统为建筑节能工作的开展提供基础性平台，对建筑节能改造工作顺利推进起决定性作用[1]。目前全国已经完成上线至少1500栋以上。许多人把目光与重心放在平台的构建和上线楼宇的数量[2～5]，而忽略上线数据的质量。认为：只要数据上线，只要在系统中看到数据，节能工作就完成一大步。殊不知“数据上线”只是节能工作万里长征的一小步。上线数据不准确或不可靠，系统回收的数据成为“垃圾数据”，不能转为有用的信息，系统上线再多建筑数据也毫无意义。因此，数据可靠、准确是能耗监测系统的最关键环节。但是，现有能耗数据可靠与否，无从可知。为探究现有上线建筑能耗数据质量，本文针对12栋建筑能源监测系统的388条数据点在能耗数据可靠性方面进行深入的调研，测试与分析，希望能对现有数据现状有更深入的了解，以便能更好地指导建筑节能工作的开展。

1 能耗数据调研与测试

能耗数据的校核方法主要采用现场调研与测试。共选取12栋建筑388条数据点。调研人员通过对建筑信息进行详细调研，包括建筑与设备基本信息，供电局费用清单，重点支路测试，现场运营情况等。与系统采集回收能耗支路、分项与总数据进行对比分析，找出发现有问题的数据支路，并对其进行原因分析。

数据校核公式：

式中：δ为规定时期内能耗数据相对误差值，%；E为规定时期内实际采集能耗值，kWh；E标为规定时期内标准能耗值，kWh，标准能耗值来源于更高精度的仪器现场测试数据、供电局获取数据、稳定设备的相关数据，根据支路用电特点，适当选择。

按照数据误差来源性质，本文从全周期的角度进行分析。按照公式对调研能耗数据点进行删选与统计，δ值大于5%即可判定为异常能耗数据。对于异常能耗数据点进行深入分析，查找影响数据误差的原因，并进行归纳总结。其结果如表1。

表1 能耗数据点调研结果

从调研与测试得知，图1，异常能耗数据平均值占比高达29%。异常能耗数据主要包括信息调研问题，设计合理性问题，现场施工问题与数据采集与处理。其中前期信息调研出现问题最多，占比为53%，其次为设计问题。对于数据掉线问题因考虑标准不同，单独分析。按照全年掉线百分比统计，2011年数据掉线平均百分比为20%。总体而言，现有能耗数据在可靠性方面有待提高。

图1 能耗数据问题分类统计图

2 能耗数据诊断分析

2.1 信息调研问题分析

通过对388个数据点进行调研与测试分析，发现在前期调研阶段系统数据主要存在CT变比有误（CT变比为电流互感器两侧转化电流之间的比例，即一次侧与二次侧电流大小的比例），分项表达式录入有误以及支路名称调研有误等主要问题（图2）。其中CT变比有误问题占比例达61%。CT变比问题可能出现环节如下：

1）前期调研人员调研信息有误，这最容易发生在利用原有互感器项目中；

2）在新增互感器项目中，施工人员施工时未按设计图纸型号安装互感器；

3）系统上线调试过程中，CT变比录入错误。

图2 信息调研问题分类统计图

总之，无论存在何种信息调研错误，发生此类问题的根本原因在于调研设计方与施工方分离，双方责权不明晰导致，无法形成相互制衡。调研设计方的方案没有经过施工方校对，施工方的结果无调研设计方的审核。双方按照各自方式实施，最终导致问题。

2.2 设计合理性分析

方案设计中主要包括位置的确定、仪表选择与方案合理性等。从调研与测试结果看互感器选型过大与仪表性能较差占主要。仪表性能较差，加上支路负载高低的影响，使得数据计量有偏差，需更换性能更稳定的仪表以及根据现状设计更合理。

经现场测试，在原有互感器下三相电能表的误差率为2.7%，而经更换互感器后，误差率为-4.3%。这说明互感器未按照标准选型。当互感器选型大而负载较小时，电能表计量精度下降。如图3所示，红色线为支路电表用电之和，当正常负载时支路电表用电与总表用电接近；当负载较低时，差别较大。这说明用电负载率也对计量精度有较大影响。

图3 总表与支路电表数之和数据校核

2.3 施工合理性分析

施工过程中主要问题有实际接线支路与设计支路不符、互感器匝数穿错与二次侧线路相序接反等。实际接线支路与设计支路不符主要是因施工人员失误，把本不属于该支路的线路接入，导致采集数据不属于实际支路数据。互感器匝数穿错问题为互感器选型太小，只穿过部分电缆线，计量部分能耗。例如，冷冻机组用能配电，因冷冻机组电流负载大，设计时选择为双电缆供电，现场施工时只在单条电缆线上安装互感器，导致只计量部分电量；还有一种情况是互感器为双绕组，而安装时却只单相穿过。以上施工问题都导致计量不准确。

2.4 数据采集与处理

数据采集与处理过程是指系统物理线路连通以后，通过采集器实时采集智能电表数据到数据库，经删选，处理到展示全过程。经现场测试，系统数据采集时间以15min为周期，电表表头数据与系统采集数据的时间性是一致的（一般在毫秒级别），因此，不存在采集时间差的问题。在数据处理与展示方面，常出现异常数据“冒高”现象。主要原因为能耗数据算法是后时间点减去前时间点的数据。某种原因数据掉线后，该段时间“缺数”，而数据重新上线后的第一个数据点计算是以掉线数据“零”为基数，导致数据失真。目前对于掉线数据已按平均值分摊到个时间点，因此可消除此现象，但不能从根本上解决数据掉线，导致数据失真问题。

2.5 运维过程数据分析

运维过程可用数据掉线率指标来评价运维稳定性，即全年实际掉线小时数/全年运行小时数（365×24）。数据掉线率指标越低（高）说明系统稳定性越好（差），运营维护好（差）。如图4。调研分析12栋建筑结果，整体平均掉线率为20%，最大值为65%，最小值为7%。深入分析发现建筑中网络环境改变为主要原因，即建筑业主对网络进行更改或端口关闭。还存在其他原因，如采集器设备电源断电，人为误操作等因素。

图4 数据掉线统计

3 能耗数据解决方案

整体上异常能耗数据平均值占比高达29%。数据掉线率达20%，会对后期数据利用造成很大影响，不利于建筑能源监测系统的利用与推广。为保证建筑节能工作今后顺利开展，在对主要问题进行总结分析基础上，提出以下措施，以保证数据的可靠性。

1）调研设计方与施工方责权明细，制定相互监督的机制。信息调研主要问题在于调研设计方与施工方责权不明晰。建立相互监督的保障机制。调研设计方负责信息的准确性，施工方在现场施工时负责核查与监督。一旦发现问题及时反馈给设计方。施工完成后，设计方负责审核项目质量。在保证数据上线并准确的前提下完成验收。

2）特殊支路选用精度较高的计量仪表。《国家机关办公建筑与大型公共建筑楼宇分项计量设计安装技术导则》规定：计量仪表的精确度等级不低于1.0级。但是在有些设计选型偏大，负载电流较小时，计量仪表误差较大。因此，建议对这种类型支路选取计量仪表精度不低于0.5级。

3）尽量避免用“减法原则”得到分项能耗。在有条件投入的情况下，尽量采用直接安装表计量的方式，尽量避免按“减法原则“装表。这样可提高系统分项数据的可靠性。

4）规范施工流程，严格按照标准实施。选取经验丰富，人员配备完善的施工方，保证施工工艺安装规范操作。对于经验欠缺的施工人员，施工方在施工前一定要进行系统的培训，达到施工标准后方可到现场施工。

5）定期系统运营维护，保证数据质量。安排系统运营维护人员，定期对系统数据中心，应用软件与数据质量进行维护。发现数据质量出现问题，应及时解决，必要时到现场与相关人员核对，保证数据的可靠性。

4 小结

本文基于建筑能耗监测系统，对能耗数据的可靠性进行了调研、测试与分析，总结分析出了目前建筑能耗动态监测系统中能耗数据的现状。从方案设计过程、施工过程、数据采集与处理过程和运行维护过程这四个环节逐步分析在各个环节中导致数据异常的原因，针对这些原因提出了有效的解决方案。

[1]住房和城乡建设部建筑节能与科技司.“十二五”建筑节能专项规划[Z].2012

[2]刘俊跃.运用创新方法监管公建节能—深圳市国家机关办公建筑与大型公共建筑节能监管体系建设初步成果分析[J].建设科技,2009,(8):32-35

[3]唐桂忠,张广明.公共建筑能耗监测与管理系统关键技术研究[J].建筑科学,2009,(10):27-30

[4]储雪松.城市建筑能耗监测平台构建及管理需求的实现[J].建筑节能,2010,(6):74-76

[5]那威,刘俊跃,武涌,等.国家大型公共建筑能耗监测系统城市级平台建设目标识别与框架研究[J].暖通空调,2009,(10):4-8