基于物联网技术的产业园智能能源管控系统研究

基于物联网技术的产业园智能能源管控系统研究

吴秀丽

浙江红海力保商务服务有限公司，310000

摘要：本文围绕基于物联网技术的产业园智能能源管控系统进行研究，探讨了系统的开发策略。在产业园区中，能源消耗是一个重要的管理挑战，重点探讨了系统开发的关键步骤和技术应用，包括传感器网络建设、数据采集与分析、能源优化调控等。最后，通过实例验证了该系统的有效性和可行性，指出了今后系统优化和拓展的方向。通过本文的研究，基于物联网技术的产业园智能能源管控系统为提高园区的能源利用效率，实现可持续发展提供了有效的解决方案。[[1]]

关键词：物联网技术；产业园；智能能源管控系统；能源管理；可持续发展

引言：产业园区作为经济发展的重要支撑，其能源消耗日益增加，对能源资源的高效利用和环境保护提出了更高要求。传统的能源管理方式往往缺乏实时监测和智能调控，导致能源浪费和环境污染。为解决这一问题，本文基于物联网技术，研究并设计了一套智能能源管控系统，以实现对产业园区能源的智能监测、优化调控和可持续发展。

一、产业园能源管理面临的问题和挑战

产业园区作为现代化经济的重要组成部分，为众多企业提供了聚集和资源共享的平台，也为经济的快速发展提供了强大的动力。然而，随着产业园区的不断扩大和企业数量的增加，能源消耗问题逐渐凸显。能源管理面临着一系列问题和挑战。[[2]]

首先，能源消耗不均衡是一个突出的问题。由于企业的性质和规模不同，其能源消耗情况也存在差异。一些大型企业拥有高能耗设备和生产线，而其他小型企业的能源消耗相对较低。这导致了能源消耗的不均衡分布，一些企业可能会面临能源短缺，而其他企业却存在严重的浪费现象。

其次，缺乏对能源使用的实时监测和预测也是一个亟待解决的问题。许多产业园区缺乏有效的能源监测手段，无法实时了解能源消耗情况，也无法预测未来的能源需求。这使得能源管理人员难以做出准确的决策和调控，导致能源的浪费和资源的不合理分配。

另外，传统的能源调控方式较为单一，无法适应不同企业的需求。传统的能源供应主要依赖于中央供热和供电系统，对于个别企业来说，这种供应方式可能并不适合其特殊的生产需求。一些企业需要在特定时段增加能源供应，而在其他时段则需要减少供应，但传统的供能方式往往无法满足这种灵活的调控需求。

因此，针对这些问题和挑战，开发一套高效、智能的能源管控系统，成为产业园区能源管理的迫切需求。[[3]]

二、基于物联网技术的智能能源管控系统设计

针对产业园区能源管理的问题，本文提出了基于物联网技术的智能能源管控系统的设计理念。物联网技术是指将各种设备和物体通过互联网连接起来，实现数据的互通和信息的共享。在智能能源管控系统中，物联网技术可以实现对产业园区能源消耗的实时监测、数据的采集和分析，通过智能调控算法实现能源的优化分配和节约利用。[[4]]

（一） 传感器网络建设

物联网技术的核心是传感器网络。传感器是一种能够感知和采集各种环境信息的装置，如温度传感器、湿度传感器、电能表、水表等。通过部署大量的传感器在产业园区内，可以实现对电、水、气等能源的实时监测。这些传感器将实时采集的数据通过物联网技术上传至云平台，形成能源消耗的大数据集。

传感器网络的建设是智能能源管控系统的基础，也是整个系统的核心部分。传感器的性能和精度直接影响着系统的可靠性和准确性。因此，在传感器的选择和布局上，需要进行仔细的规划和设计，确保传感器的全面覆盖和数据的准确采集。

（二）智能能源管控系统架构

1.感知层：感知层主要由各类传感器、采集器、终端设备等组成，负责对园区内各类能源设备和用能环节进行数据采集和状态监测，如电表、水表、气表、温湿度传感器、压力传感器、流量传感器等。感知层还包括各类控制器、执行器等，负责对园区内各类能源设备进行开关控制和参数调节，如变频器、阀门、开关等。

2.传输层：传输层主要由各类通信网络和协议组成，负责对感知层采集到的数据进行有线或无线的传输和汇聚，如以太网、WIFI、NB-IoT、LoRaWAN等。传输层还负责对数据进行加密、压缩等处理，保证数据的安全性和有效性。

3.边缘层：边缘层主要由边缘计算设备组成，负责对传输层传输到云端或边缘端进行数据处理和应用运行，如边缘网关、边缘服务器等。边缘层可以实现对数据的本地存储、缓存、过滤、聚合、分析等功能，减少对云端的依赖和网络的负载，提高数据的实时性和安全性。边缘层还可以实现对设备的本地控制、调度、优化等功能，提高设备的可靠性和效率。

4.云层：云层主要由云计算平台和云服务组成，负责对边缘层传输上来的数据进行存储、计算、分析等功能，提供大数据、人工智能、物联网等服务。云层还负责对边缘层进行管理、配置、升级等功能，提供云边协同、远程运维、安全防护等服务。

5.应用层：应用层主要由各类能源管理和优化的应用软件组成，负责对能源数据进行展示、评价、预测、规划等功能，提供能源审计、能源评价、能源预测、能源规划等服务。应用层还负责对能源设备进行控制、优化、调度等功能，提供需求响应、峰谷平滑、碳排减排等服务。

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（三）系统功能模块

本文设计的智能能源管控系统主要包括以下几个功能模块：

1.能源设备接入模块：该模块负责对园区内各类能源设备进行接入和识别，支持多种通信协议和接口，如Modbus、BACnet、OPC UA等。该模块还负责对设备的状态和参数进行监测和采集，如电压、电流、功率、温度、压力等。

2.能源数据处理模块：该模块负责对采集到的能源数据进行处理和分析，支持多种数据处理技术和方法，如数据清洗、数据压缩、数据融合、数据挖掘等。该模块还负责对数据进行本地存储和云端上传，支持多种存储技术和平台，如MySQL、MongoDB、Hadoop等。

3.能源应用运行模块：该模块负责对能源相关的应用软件进行运行和管理，支持多种运行方式和环境，如进程方式、容器方式、Linux系统、Windows系统等。该模块还负责对应用软件进行部署和升级，支持多种部署方式和协议，如FTP、HTTP等。

4.能源设备控制模块：该模块负责对园区内各类能源设备进行控制和优化，支持多种控制策略和算法，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等。该模块还负责对设备的调度和协调，支持多种调度策略和方法，如最优化调度、分布式调度、博弈论调度等。

5.能源管理展示模块：该模块负责对能源相关的信息进行展示和管理，支持多种展示方式和界面，如Web界面、手机APP界面等。该模块还负责对能源相关的服务进行提供和管理，支持多种服务类型和内容，如能源审计服务、能源评价服务、能源预测服务、能源规划服务等。

（四）数据采集与分析

传感器网络实时采集的数据将上传至云平台，这些数据包含了产业园区内各个企业的能源消耗情况，如电、水、气的使用量、能源的供应状况等。通过物联网技术，这些数据可以实现快速的汇总和分析，形成能源消耗的数据报表和趋势图。

数据采集与分析是智能能源管控系统的关键环节。通过对数据的分析和挖掘，可以深入了解产业园区能源的消耗情况，发现能源的浪费和短缺问题。在数据分析过程中，可以利用大数据分析技术，运用数据挖掘和机器学习算法，发现潜在的能源优化和节约措施，为能源管理人员提供决策参考。逻辑模块如图2.1所示。

图2.1 逻辑框架图示

（五）能源优化调控

在数据分析的基础上，智能能源管控系统可以实现能源的优化调控。系统利用智能调控算法，根据实时监测的能源消耗数据，结合企业的生产计划和需求，进行能源供应的智能化调度。

能源优化调控是智能能源管控系统的核心功能之一。通过合理的能源调度，可以实现能源的高效利用，避免能源的浪费和短缺。在调控过程中，系统会根据能源的需求和优先级，自动调整能源供应，实现能源的合理分配。

三、系统开发的关键步骤和技术应用实现

（一）步骤

1. 系统规划与需求分析

在系统开发之前，首先需要进行系统规划和需求分析。系统规划包括明确系统的开发目标和范围，确定系统的功能和性能指标。需求分析阶段，需要与产业园区的能源管理人员和相关企业进行充分的沟通和了解，确定系统的具体需求和用户要求。

系统规划与需求分析是系统开发的关键步骤。只有充分了解用户的需求和期望，才能确保系统的功能和性能能够真正满足用户的实际应用需求。

2. 硬件设施建设

在系统开发过程中，需要建设一套完整的硬件设施。这包括部署大量的传感器，建立传感器网络，实现对产业园区能源的实时监测。此外，还需要搭建云平台和数据中心，实现数据的采集、存储和分析。

硬件设施建设是系统开发的基础，直接影响着系统的性能和稳定性。因此，在设施建设过程中，需要选择优质的硬件设备，并进行严格的测试和调试，确保设施的正常运行。

3. 软件系统开发

在硬件设施建设完成后，需要进行软件系统的开发。软件系统是整个智能能源管控系统的核心，负责数据的采集、分析和调控。

软件系统开发涉及多个方面的技术，包括物联网技术、大数据分析技术、智能调控算法等。在开发过程中，需要选用合适的开发工具和技术，确保系统的可靠性和高效性。

4. 系统集成与测试

系统集成与测试是系统开发的重要环节，它是将软件系统的各个模块有机的结合在一起，并确保整个系统能够协同工作的关键步骤。在系统集成阶段，我们需要将系统的各个模块进行整合，并进行单元测试、集成测试以及系统测试，以确保每个模块之间的交互都能够正常进行。而在测试阶段，我们需要对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、稳定性测试、安全性测试等，以确保系统的各项指标都能够达到预期的要求。通过系统集成与测试，我们可以发现系统中存在的问题和缺陷，并及时进行修复和优化，从而确保系统能够稳定、可靠的运行。

（二）技术实现方法：

1.物联网技术：物联网技术是实现能源设备接入和数据传输的基础技术，通过各类传感器、通信网络、云计算等技术，实现物理世界与信息世界的无缝连接和智能交互。本文采用了多种物联网技术，如NB-IoT、LoRaWAN、MQTT等，实现了对园区内各类能源设备的高效、可靠、安全的接入和数据传输。

2.边缘计算技术：边缘计算技术是实现能源数据处理和应用运行的关键技术，通过在网络边缘部署计算资源和应用服务，实现数据的本地处理和应用的本地运行。本文采用了多种边缘计算技术，如Docker、Kubernetes、TensorFlow Lite等，实现了对数据的本地存储、缓存、过滤、聚合、分析等功能，以及对应用的本地部署、升级、运行等功能。

3.云边协同技术：云边协同技术是实现能源设备控制和管理展示的重要技术，通过在云端和边缘端进行协同计算和协同服务，实现数据的云端分析和边缘控制，以及信息的云端展示和边缘管理。本文采用了多种云边协同技术，如阿里云物联网边缘计算平台、华为云智能边缘平台等，实现了对设备的远程控制、优化、调度等功能，以及对信息的远程展示、评价、预测、规划等功能。

四、例举验证与应用效果评估

为验证基于物联网技术的产业园智能能源管控系统的有效性和可行性，本文以某产业园区为例进行例举验证。

在验证中，首先进行了系统的规划与需求分析，与产业园区的能源管理人员和企业进行沟通，明确了系统的功能和性能指标。接着进行了硬件设施建设，部署了大量的传感器，并搭建了云平台和数据中心。然后，进行了软件系统的开发，包括数据采集与分析模块、能源优化调控模块等。最后，进行了系统集成和测试，确保系统的正常运行。

通过这次验证，该智能能源管控系统在能源监测、数据分析和能源调控方面表现出良好的效果。系统能够实时监测产业园区内的能源消耗情况，准确分析能源数据，发现能源浪费和短缺问题，并自动进行能源调控，实现能源的高效利用。通过系统的应用，产业园区的能源利用效率得到了显著提高，能源浪费现象得到有效遏制，同时也为产业园区的可持续发展提供了有力支持。未来，随着物联网技术的不断发展和创新，智能能源管控系统将继续优化和完善。通过引入更先进的技术和算法，进一步提高系统的智能化水平和应用效果，为产业园区的能源管理和节能减排工作贡献更大的力量。同时，还需要加强与产业园区相关部门和企业的合作，形成共识和共同推进，推动智能能源管控系统在更广泛范围内的应用，为打造智能、绿色的产业园区作出积极贡献。

结论：本文针对产业园区能源管理面临的问题和挑战，提出了基于物联网技术的智能能源管控系统的设计理念。通过传感器网络的建设，实现了对产业园区能源消耗的实时监测；通过数据采集与分析，实现了能源数据的快速处理和智能分析；通过能源优化调控，实现了能源的智能化调度和高效利用。实例验证表明，该智能能源管控系统在产业园区能源管理中具有重要的应用价值，可以有效提高能源利用效率，为产业园区的可持续发展提供了有效的解决方案。

参考文献：

[1]孟昭懿,贾郁文,王伟.基于数据可视化的船体建造精度数据管控系统研究[J].江苏船舶,2023,40(03):43-45+49.DOI:10.19646/j.cnki.32-1230.2023.03.013.

[2]李宏伟,王宏业.电网智能化管控系统在钢铁行业中的研究与构建[J].中国信息化,2023(06):80-83.

[3]王新明.企业智能安全管控系统探讨[J].铁路采购与物流,2023,18(04):60-61.

[4]王磊.基于物联网技术的智能能源管控系统[J].电子技术与软件工程,2019(02):17.

[5]乔秋飞,仲梁维,袁坤坤等.基于物联网技术的智能能源管控系统的研究[J].信息技术,2016(04):10-13.DOI:10.13274/j.cnki.hdzj.2016.04.003.

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