CN104063766A - 基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：包括分布式Cache服务器，分布式Cache服务器连接有输入装置、显示装置、统一接口平台、业务分析引擎模块、数据抽取引擎模块以及业务服务组件模块。作为一种优化的技术方案，所述分布式Cache服务器采用的是Object oriented软件架构，系统能在分布式Cache服务器上运行；只有数据被包装在对象Object中，而对象是运行在应用服务器的内存中。本发明能够帮助用户实现在广域网内，多栋建筑的能源数据集成、支持海量能源数据的存储与计算、和在线的能源数据挖掘，发现和解决能源消耗方式和结构中存在的问题，从而有针对性地对能源消耗过程和方式进行改造、调整和优化，提高能源使用效率，节能降耗。

Description

基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统

技术领域

本发明属于一种基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统。

背景技术

建筑能效管理工作，已经为国家至地方政府各职能主管部门的高度重视，各项法规、标准、导则相继出台。2008年6月24日，住房和城乡建设部印发国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测系统建设相关技术导则的通知，以“分项计量”作为能源管理工作的指导原则。

目前的建筑能效管理软件系统都是将能耗设备进行分类或分项计量，对计量数据自动采集，通过计算机技术实现各计量点、区域实现能耗在线动态监测、能耗数据汇总统计、能耗指标综合考评、历史数据记录查询、能耗报表自动生成。由于技术上有待创新，系统并不能实现智能分析功能，不能基于能耗数据发现能耗异常现象，给出合理的节能建议，判断节能量，通过数据说话，为能源管理者提供决策依据。

同时，传统的能源管理方式是用户自建一套建筑能效管理软件系统，从前期调研到系统上线，需要花费大量的时间，初期还需要购置大量的硬件设备，并进行复杂的设计和配置，系统上线后用户需要安排专职的运维人员，对系统进行维护。由于建筑能效管理软件系统涉及的软件组件多，维护起来相当复杂。而且随着系统监测范围的扩大和时间的延长，能耗数据对硬件设备的性能要求越来越高，搭建系统之初就需要考虑好使用系统的用户数量，系统承载能力等问题，扩容不方便，无法支撑海量的能耗数据量。

另外，现有的技术中，基于云计算的能源管理控制系统及方法(发明专利授权公告号：CN102193528B)涉及能源管理控制技术领域，尤其涉及一种基于云计算的能源管理控制系统及方法。此发明存在以下两大缺点。

缺点一：此发明的技术方案是提供一种基于云计算的能源管理控制系统及方法，能够兼容所有不同厂家的节能平台，在一个统一的平台下对很多对象进行集中能源管理控制。此发明解决了兼容性的问题，但是没有解决大规模的能源管理控制项目导致的性能问题。

缺点二：此发明的技术方案是根据采集到的各个能耗设备的参数和用户设定参数调整对能耗设备实现控制。此发明解决了控制的问题，但是没有解决基于海量能耗数据的智能分析问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服上述缺陷，提供一种基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，能够帮助用户实现在广域网内，多栋建筑的能源数据集成、支持海量能源数据的存储与计算、和在线的能源数据挖掘，发现和解决能源消耗方式和结构中存在的问题，从而有针对性地对能源消耗过程和方式进行改造、调整和优化，提高能源使用效率，节能降耗。

为解决上述问题，本发明所采用的技术方案是：

基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：包括分布式Cache服务器，分布式Cache服务器连接有输入装置、显示装置、统一接口平台、业务分析引擎模块、数据抽取引擎模块以及业务服务组件模块。

作为一种优化的技术方案，所述分布式Cache服务器采用的是Objectoriented软件架构，系统能在分布式Cache服务器上运行；只有数据被包装在对象Object中，而对象是运行在应用服务器的内存中。

作为一种优化的技术方案，所述统一接口平台支持FTP协议、Web Service接口、JDBC java数据库连接API，保证数据的连续性，从而实现数据的高可用性。

作为一种优化的技术方案，所述数据抽取引擎模块包含有数据处理程序和数据存取程序；

数据处理程序支持数据的定义和计算：1)定义数据源与客户/项目之间的关系；2)定义数据在系统中的名称，支持中文和英文；3)定义数据的能源属性；4)支持数据计算，包括但不限于常规的插入，编辑，修改，删除；

数据存取程序支持数据访问服务：1)提供数据访问服务，包括数据库访问，实时数据访问，文件系统访问；2)支持负载均衡的数据访问路由服务，数据处理迟延：<＝2小时，同时支持建立不同时间的处理机制。

作为一种优化的技术方案，所述业务分析引擎模块采用大数据技术，基于海量的能耗数据，进行关联分析、时间序列分析，变化和偏差分析，分类分析，判断能耗异常现象，给出合理的节能建议，判断节能量，实现数据智能分析和综合利用。

作为一种优化的技术方案，所述业务服务组件模块包括两类核心组件；核心组件一：数据评估程序、数据校验程序，进一步保证数据的高质量，从而提高数据的高可用性；核心组件二：通过计算机技术实现完整的建筑能效管理功能。

由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明具有的优点是：

1、数据智能分析和综合利用。本发明通过对多种实时和历史的能耗数据、变化趋势的统计、对比、分析，帮助用户发现和解决能源消耗方式和结构中存在的问题，从而有针对性地对能源消耗过程和方式进行改造、调整和优化，提高能源使用效率。

2、数据的高可用性。包括数据的连续性和数据的高质量。数据的连续性：数据要有连续性，采集间隔需要能反应出建筑能耗的规律和特点。数据的高质量：错误的数据会降低工作效率，甚至影响用户的判断和决策。系统在使用过程中可能会因为现场布线断路，计量电表故障，网络通讯故障，服务器宕机导致了数据丢失，断数等质量问题，需要对数据进行实时的校验和确认。

3、数据的高处理性能。建筑能效管理系统的数据规模从几T扩展到几P时，需要将数据横向拆分成诺干的碎片，并分布到不同的低廉数据库服务器上进行处理计算。

本发明能够帮助用户实现在广域网内，多栋建筑的能源数据集成、支持海量能源数据的存储与计算、和在线的能源数据挖掘，发现和解决能源消耗方式和结构中存在的问题，从而有针对性地对能源消耗过程和方式进行改造、调整和优化，提高能源使用效率，节能降耗。

同时下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。

附图说明

图1为本发明一种实施例的系统原理框图。

具体实施方式

实施例：

如图1所示，基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，包括分布式Cache服务器，分布式Cache服务器连接有输入装置、显示装置、统一接口平台、业务分析引擎模块、数据抽取引擎模块以及业务服务组件模块。其中输入装置为常规的鼠标键盘，而显示装置一般为壁挂式显示器。

所述分布式Cache服务器采用的是Object oriented软件架构，系统能在分布式Cache服务器上运行；只有数据被包装在对象Object中，而对象是运行在应用服务器的内存中。

本实施例中首先将业务对象和业务服务从数据库的SQL语句中独立出来，然后采用对象缓存的架构。这样，数据被包装在对象中，而对象被存储在缓存Cache中，因为这些对象不是简单的数据包装，它们就是业务模型对象，有重要的业务意义，比如能耗对标对象、能耗模型对象等，这些对象就是业务系统的数据核心，是经常被访问到的，而这些业务对象被缓存在Object Cache中了，无疑这个Object Cache的击中率是很高的，这相当于优化后缓存，比数据库自身没有针对具体项目优化的缓存要高。更重要的是，因为Object Cache是在应用服务器中，通过Object Cache以及各种服务和业务计算将整个系统的运行负载拦截在了应用服务器中，那么再通过分布式缓存将这些业务对象带到其他计算机内存中，实现数据的高处理性能。

所述统一接口平台支持FTP协议、Web Service接口、JDBC java数据库连接API，保证数据的连续性，从而实现数据的高可用性。

统一接口平台支持处理不同来源的数据：不同项目的数据能分开；原始数据和处理数据能分开；对断点续传和补发的数据文件有正确的处理；支持数据去重；统一接口平台支持处理指定的数据文件格式，包括，但不限于：每个文件有唯一的识别属性；每个文件包括数据格式和数据内容，内容是指：名称，类型，描述，时间戳，数值等。

所述数据抽取引擎模块包含有数据处理程序和数据存取程序；数据处理程序支持数据的定义和计算：1)定义数据源与客户/项目之间的关系；2)定义数据在系统中的名称，支持中文和英文；3)定义数据的能源属性；4)支持数据计算，包括但不限于常规的插入，编辑，修改，删除等。数据存取程序支持数据访问服务：1)提供数据访问服务，包括数据库访问，实时数据访问，文件系统访问；2)支持负载均衡的数据访问路由服务，数据处理迟延：<＝2小时，同时支持建立不同时间的处理机制。

所述业务分析引擎模块采用大数据技术，基于海量的能耗数据，进行关联分析、时间序列分析，变化和偏差分析，分类分析，判断能耗异常现象，给出合理的节能建议，判断节能量，实现数据智能分析和综合利用。

业务分析引擎以能源消耗相关的变量值为依据，通过两种方式进行分析。

5.1变量值大于或小于设定的值

以空调用电为例，业务分析引擎首先通过电量判断是否是单台冷机在运行，如果不是，系统智能判断停止分析步骤；如果是系统智能判断开始分析步骤。

S0：冷机功率与冷量采集；

S1：计算冷机制冷性能系数COP；

S2：冷机运行效率判定。如果COP>5，判定空调系统运行正常，没有节能量；如果COP<5，判定空调系统运行效率便低，执行S3；

S3：计算冷机负载率PLR；

S4：冷机负载率判定。如果PLR<70％，系统自动提示用户冷机负载率偏低，并提供可选的节能改造措施；如果PLR>70％，执行S5；

S5：冷却水回水温度判定。如果回水温度比湿球温度高2度，系统自动提示用户冷却塔效率偏低，并提供可选的节能改造措施；如果回水温度比湿球温度低2度，执行S6；

S6：冷冻水供水温度判定。如果供水温度小于6度，系统自动提示用户供水温度偏低，并提供可选的节能改造措施；如果供水温度大于6度，系统自动提示用户主机问题，并提供可选的节能改造措施。

5.2、变量值在某特定时间内的运行规律出现异常

以照明用电为例，业务分析引擎首先判定具体的办公场所，然后开始分析步骤。

S0：照度与电量采集；

S1：办公场所的照度标准判定。如果是普通办公室，照度标准是300lx，如果是高档办公室，照度标准是500lx；

S2：照度标准达标判定。如果照度标准达标，判定照明系统运行正常，没有节能量；如果照度标准超标，执行S3；

S3：计算上一个小时(工作时间)的15分钟平均值电量；

S4：电量超标判定。如果照度标准超标时刻的电量》15分钟平均值电量，系统自动提示用户照明系统运行异常，并提供可选的节能改造措施；如果照度标准超标时刻的电量<15分钟平均值电量，照明系统运行正常，没有节能量。

所述业务服务组件模块包括两类核心组件；核心组件一：数据评估程序、数据校验程序，进一步保证数据的高质量，从而提高数据的高可用性；核心组件二：通过计算机技术实现完整的建筑能效管理功能。

核心组件一：数据评估程序、数据校验程序，进一步保证数据的高质量，从而提高数据的高可用性。

数据评估程序支持数据质量的评估方式和数据异常定义：

自动或手动方式，自动方式可设定评估时间计划和范围(如22：00-6：00)；

定义并识别数据异常，包括但不限于：

数据丢失；

数据尖峰(spike)；

当某个类别数据低于一定数值的无效数据。

数据校验程序支持数据的编辑和处理：

如果数据丢失在1小时以内，系统把前后两个数据点用直线连接，再把数据值对应到数据间隔时间点(interval)；

如果数据丢失在1小时以上，24小时以内，则用相同天类型的历史数据做替换(如本周一的数据丢失，用上周一的数据替换)，或用相同天类型的历史数据平均值做替换(如本周一的数据丢失，用上个月平均天的数据替换)。

如果数据出现尖峰且尖峰值是上一个正常值的5倍以上(n可以设置，比如5倍)，或者数据丢失在24小时以上，则通知系统管理员手工处理。

核心组件二：通过计算机技术实现完整的建筑能效管理功能，包括：

(1)实现数据采集自动化

代替人工定时抄表工作，收集准确的能源消耗数据，提高工作效率，减少人为误差。

(2)提高可视化水平

通过能耗计量，了解能耗何时、何地、如何被使用、能耗超限等的情况，通过Web界面，发布各监测点能耗情况等。

(3)具有能耗可追溯能力

系统需存储大量的能耗数据，可随时调出系统上线以来的任意时段、任意数据点供查询与对比分析所用。

(4)能耗可指标化

通过精确分项能耗计量，实施考核节能指标的精细化控制。

(5)数据支撑节能增效

为相关节能行动决策的制定提供参考数据支持，将节能减排落到实处，为个人或者部门考核提供依据。历史数据中发现节能潜在机会，提高能效比；发掘潜在能耗异常问题，提出主动性预防和应对措施。

(6)快捷简单访问

系统访问客户端无需安装及操作专业应用软件，可在任一有广域网络的位置，仅通过IE网页浏览器(或移动终端)即可浏览系统界面。通过简洁的导览菜单快速定位数据点和功能界面。

(7)多账户管理

根据公司管理层级组织结构，系统需设立相对应的级别管理/浏览权限的账号，对应的显示其管辖范围内的仪表盘。

(8)数据统计与管理

能耗饼图分摊，能耗数据可按功能区域、按用能系统分类统计、存储和查询。

历史数据可供多种查询方式，按天、周、月、年查询以及自定义时间跨度查询，时间轴的刻度根据查询时间跨度自动调整(最小刻度为15分钟)。

(9)账单计算

支持以下用户自定义设定参数的综合账单计算功能：

多段费率电费(峰/谷/平)；

需量费用；

功率因数费用；

其他各项费用；

系统应该可以提供账单报表导出以及打印。

(10)历史数据分析

根据能耗分类统计数据，可进行历史数据同期对比或与设定目标能耗值对比，以参考能耗波动情况或验证实施节能行动后效果。

比如，根据能耗分项统计数据，展示近5年同期的各项能耗数据对比图，观察同期各项用能区域/用能设备的能效是否逐步提升。

(11)关键指标(KPI)分析

支持各类型建筑的能耗指标计算、分析和展示，包括办公建筑、商场建筑、宾馆饭店建筑、医疗卫生建筑、零售商超建筑、数据中心建筑，能耗指标包括单位建筑面积能耗、人均能耗、单位客流量能耗、单位客房数能耗、单位床位数能耗、单位营业额能耗、PUE等；

支持重点用能设备、特别是空调系统的效率KPI计算、分析和展示，系统效率KPI包括空调系统能效比、冷站能效比、空调末端能效比、冷源能效比、冷机COP、冷却水输送系数、冷却塔效率、冷却塔风机输送系数、冷冻水输送系数等。

(13)碳排放计算

需计算指定日期范围内，特定排放因数下基于能耗所产生的二氧化碳量。呈现的信息应为用原始测量单位(电能单位为KWh)表示的总耗能量，总耗能量用kWh表示，排放因数，二氧化碳排放量。如果所用能源不止一种，那么每种能源所耗能量的值都应表示出来。此外，还应涵盖更进一步的在线分析，包括计算目标值，迄今为止的目标值，迄今为止的减少量，这些都应以图示和表格的形式呈现出来。

(14)能耗报警

可设定日/周/月的能耗门限值、实时功率门限值，超过门限值时，及时产生警告提示消息，并将告警信息发送至相关负责人手机或邮箱。

(15)能耗报告

标准能耗报告包括：摘要统计表，历史同期对比统计表(周，月，季度)，负荷曲线图，历史能耗(天，周，月，年)，账单计算，碳排放报告。所有报告都应能保存为pdf或excel文件格式，并定时发送至相关负责人邮箱或本机下载保存。

本发明不局限于上述的优选实施方式，任何人应该得知在本发明的启示下做出的结构变化，凡是与本发明具有相同或者相近似的技术方案，均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：包括分布式Cache服务器，分布式Cache服务器连接有输入装置、显示装置、统一接口平台、业务分析引擎模块、数据抽取引擎模块以及业务服务组件模块。

2.根据权利要求1所述的基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：所述分布式Cache服务器采用的是Object oriented软件架构，系统能在分布式Cache服务器上运行；只有数据被包装在对象Object中，而对象是运行在应用服务器的内存中。

3.根据权利要求2所述的基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：所述统一接口平台支持FTP协议、Web Service接口、JDBC java数据库连接API，保证数据的连续性，从而实现数据的高可用性。

4.根据权利要求3所述的基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：所述数据抽取引擎模块包含有数据处理程序和数据存取程序；

数据处理程序支持数据的定义和计算：1)定义数据源与客户/项目之间的关系；2)定义数据在系统中的名称，支持中文和英文；3)定义数据的能源属性；4)支持数据计算，包括但不限于常规的插入，编辑，修改，删除；

数据存取程序支持数据访问服务：1)提供数据访问服务，包括数据库访问，实时数据访问，文件系统访问；2)支持负载均衡的数据访问路由服务，数据处理迟延：<＝2小时，同时支持建立不同时间的处理机制。

5.根据权利要求4所述的基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：所述业务分析引擎模块采用大数据技术，基于海量的能耗数据，进行关联分析、时间序列分析，变化和偏差分析，分类分析，判断能耗异常现象，给出合理的节能建议，判断节能量，实现数据智能分析和综合利用。

6.根据权利要求5所述的基于云计算和大数据技术的建筑能效管理系统，其特征在于：所述业务服务组件模块包括两类核心组件；核心组件一：数据评估程序、数据校验程序，进一步保证数据的高质量，从而提高数据的高可用性；核心组件二：通过计算机技术实现完整的建筑能效管理功能。