一种基于物联网的建筑能源管理系统及方法与流程

本发明涉及建筑能源管理技术领域，具体涉及一种基于物联网的建筑能源管理方法。

背景技术：

建筑能源管理的目的是希望在采集数据的基础上，通过应用数据分析、数据统计和数据挖掘技术手段，向能源管理人员提供即时、前沿、高端的整合信息服务，提高能耗数据后台处理应用的能力，为能源系统的总体规划和调度进行优化。

传统能源管理仅能完成基本数据的采集、监测和统计，取决于管理人员经验了解能耗趋势，不可以对未来的能源需求及使用情况进行预测，无法为能源精细化管理及规划提供依据。

能源管理系统的物理基础是遍布管理园区范围内的各类数据信息采集设备和网络传输线路传统的能源管理系统使得系统间缺乏行之有效的信息整合手段，系统集成度相对较低，易形成“信息孤岛”。为逐步完善能源管理系统的数据共享与服务能力，应考虑到系统的异构性与信息共享实际需求，由于能源种类多样、能耗系统复杂、能源数据量大等，传统的能源调配工作始终无法达到理想预期的状态。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于物联网的建筑能源管理系统，以解决现有技术中现有的建筑能源管理仅能实现能耗数据的在线监测，只能实现对数据的初级管理，需要依靠人工经验对数据进行分析决策，而无法自动化实现节能目标的技术问题。

为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供的一种基于物联网的建筑能源管理方法，包括：

设备层，用于产生用能设备的能耗数据；

感知层，用于采集设备层产生的能耗数据，将采集的能耗数据通过传输层向应用层传递；

传输层，用于构建感知层、应用层和控制层之间数据传递的通路；

应用层，用于对能耗数据进行统计、分析，对影响能耗变化的要素建立数据分析模型，通过分析模型分析能耗变化的主要原因，根据不同的变化原因匹配解决方案，生成不同用能设备的控制策略指令，通过传输层将控制策略指令传输到控制层；

控制层，用于依据应用层的控制策略指令通过传输层对用能设备执行操作。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理系统，其中，所述设备层包括照明系统、动力系统、供水系统、中央空调系统和锅炉系统。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理系统，其中，其特征在于，所述感知层包括对用能设备进行数据采集的智能传感器。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理系统，其中，其特征在于，所述传输层包括有线方式和无线方式数据传输。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理系统，其中，所述控制层包括智能控制柜、智能控制器、智能控制模块、继电器、断路器。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法，其中，其特征在于，包括以下步骤：

s1、首先通过感知层对设备层的用能设备产生的能耗数据进行数据采集；

s2、应用层通过传输层获取感知层采集的能耗数据，并对能耗数据进行统计；

s3、通过统计结果和历史同期的同比变化量及变化率进行数据分析，并产生数据分析结果，并将统计结果以报告的形式推送给用户；

s4、对引起能耗指标数据变化的关键要素建立原因要素分析模型；

s5、通过计算相关要素的影响率对比相关要素的影响率进行进行要素影响率分析；

s6、自动判定影响率最大的要素为能耗数据变化的主要原因；

s7、根据引起能耗数据变化的主要原因自动匹配解决方案，并将产生的解决方案通过报告的形式推送给用户；

s8、针对解决方案生成不同能耗系统运行的管理控制措施，形成控制策略指令；

s9、通过传输层将控制策略指令传输到控制层，控制层对对应的用能设备进行控制。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法，其中，所述步骤s1中的数据采集包括能耗数据、环境数据、设备运行数据及人工录入数据，其中能耗数据包括电力、水、天然气、热力、柴/汽油；环境数据包括室内温湿度和pm2.5、室外温湿度和pm2.5、机房温湿度；设备运行数据包括设备运行状态、运行模式、电压、电流、频率、有功功率、无功功率、电能、功率因数；人工录入数据包括建筑面积、供冷面积、供暖面积、用能人数、营业收入、能源费用、空调形式以及设备台账。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法，其中，所述步骤s2中统计的数据包括对电力、水、天然气、热力、柴/汽油能源的消耗总量及各子系统的消耗量进行实时月度、季度、年度统计，同时统计实时月度、季度、年度能源费，通过标准系数换算得出实时月度、季度、年度标准煤和碳排放量，统计能耗设备的数量、能效等级及设备健康状态，统计实时月度、季度、年度能耗定额数据，统计月度、季度、年度节能目标完成数据，统计单位面积能耗、单位人均电耗数据。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法，其中，所述步骤s3中的分析的数据类型包括能耗量数据、能源费数据、碳排放数据、标准煤数据、设备数据、定额数据、节能目标数据及能效指标数据。

进一步的，本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法，其中，所述步骤s4中的原因要素分析模型包括要素影响率的计算公式：x＝a×k，其中x代表影响率，a代表要素变化率，k代表要素能耗影响系数，当相关要素影响率最大时判定该要素为能耗数据变化的主要原因。

本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法与现有技术相比，具有以下优点：围绕能耗数据进行采集、统计和分析，感知层采集设备层的能耗数据，传输层对将能耗数据传输到应用层，应用层对数据进行统计、分析、挖掘和应用，对影响能耗变化要素建立数据分析模型，通过分析模型分析能耗变化的主要原因，自动生成不同能耗系统的运行控制策略，通过传输层将控制策略指令传输到控制层，控制层对相应设备层中的能耗系统进行控制，进而提高设备层的运行效率，降低能源消耗量，形成优化能源利用效率的数据管理闭环，不断优化能耗数据，实现智慧化的建筑能源管理，降低能源消耗，提高能源利用效率。

下面结合附图所示具体实施方式对本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法作进一步详细说明。

附图说明

图1为本发明一种基于物联网的建筑能源管理系统逻辑架构图；

图2为本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法的逻辑架构图；

图3为本发明一种基于物联网的建筑能源管理方法的流程图；

图4为基于本发明的建筑内电力系统管理方法流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明一种基于物联网的建筑能源管理系统一实施例中包括：设备层、感知层、传输层、应用层和控制层。其中：

设备层，用于产生用能设备的能耗数据；

感知层，用于采集设备层产生的能耗数据，将采集的能耗数据通过传输层向应用层传递；

传输层，用于构建感知层、应用层和控制层之间数据传递的通路；

应用层，用于对能耗数据进行统计、分析，对影响能耗变化的要素建立数据分析模型，通过分析模型分析能耗变化的主要原因，根据不同的变化原因匹配解决方案，生成不同用能设备的控制策略指令，通过传输层将控制策略指令传输到控制层；

控制层，用于依据应用层的控制策略指令通过传输层对用能设备执行操作。

本发明围绕能耗数据进行逐级采集、统计和分析，感知层采集设备层的能耗数据，传输层对将能耗数据传输到应用层，应用层对数据进行统计、分析、挖掘和应用，对影响能耗变化要素建立数据分析模型，通过分析模型分析能耗变化的主要原因，自动生成不同能耗系统的运行控制策略，通过传输层将控制策略指令传输到控制层，控制层对相应设备层中的能耗系统进行控制，进而提高设备层的运行效率，降低能源消耗量，形成优化能源利用效率的数据管理闭环，不断优化能耗数据，实现智慧化的建筑能源管理，降低能源消耗，提高能源利用效率。

本领域技术人员应该理解的是，应用层是能源管理应用各完整控制过程、监测过程和管理过程的的集合，集成有管理模块、检测模块和控制模块，其中管理模块包括费用管理、消耗量管理、目标管理、碳排放管理和标准煤管理等子模块；检测模块包括能效指标、定额管理、要素管理、质量管理和趋势管理等子模块；控制模块包括设备管理、专家库管理，规则管理和标准管理等。利用以上模块的集合使得能源管理用实现户管理、监测及控制一体化操作。以提高能源效率、降低能源成本、解决管理问题为导向，梳理显性需求、挖掘隐性需求、引导超预期需求，从历史数据可查寻、实时数据可监测、将来数据可预测等时间维度展开，通过数据记录、数据分析、数据挖掘、数据价值发现、数据资产变现等价值链的延长，实现深层次、多维度、多样化的有效应用。

本发明一实施例中，设备层是建筑内消耗能源产生能耗数据的主要设备系统，包括照明系统、动力系统、中央空调系统、锅炉系统等。具体地说包括：空调、照明、水泵、电梯、插座、信息机房、生活用水、设备用水、锅炉、汽车、发电机等用能设备。总的来说设备层是能源管理的对象，也是所有数据的来源和应用操作的对象。

本发明一实施例中，感知层包括对用能设备进行数据采集的智能传感器。感知层是面向用能设备的由大量传感器集成的综合系统，实现多种能耗数据的采集与传输。在设备端布置的大量各类型传感器组成传感器网络系统，通过和相关能耗设备对象的关联绑定，实现标签识别、数据采集、数据转换和数据通信等功能。其目的是采集用能设备的电压、电量、功率因数、电流功率、有功/无功、频率、温湿度、压力、流量、热量等物理数据。

本发明一实施例中，传输层包括有线方式和无线方式数据传输。传输层是实现感知层、控制层和应用层之间数据连接的关键设施，并实现感知数据的上传及控制指令的下达。传输层可提供协议转换、地址映射、数据处理、信息融合、安全认证和设备管理等功能，可通过边缘服务器、边缘网关、有线方式(rs485、rs232、rj45及现场总线等)和无线方式(lora、zigbee、蓝牙、nb-iot、5g、gsm等)实现数据的高效传输。

本发明一实施例中，控制层是依据应用指令通过相关装置对用能设备执行相关操作的控制系统，实现对能耗设备的启动、停止及运行规则变化等功能。在设备控制端进行相关改造或新装控制装置，包括智能控制柜、智能控制器、智能控制模块、继电器、断路器等，通过系统化的数据通信接口实现控制协议转换，实现从数据感知、数据传输、数据应用到数据控制的应用闭环。

如图2并结合图3所示，本发明提供了一种基于物联网的建筑能源管理方法，主要包括以下步骤：

s1、首先通过感知层对设备层的用能设备产生的能耗数据进行数据采集；

s2、应用层通过传输层获取感知层采集的能耗数据，并对能耗数据进行统计；

s3、通过统计结果和历史同期的同比变化量及变化率进行数据分析，并产生数据分析结果，并将统计结果以报告的形式推送给用户；

s4、对引起能耗指标数据变化的关键要素建立原因要素分析模型；

s5、通过计算相关要素的影响率对比相关要素的影响率进行进行要素影响率分析；

s6、自动判定影响率最大的要素为能耗数据变化的主要原因；

s7、根据引起能耗数据变化的主要原因自动匹配解决方案，并将产生的解决方案通过报告的形式推送给用户；

s8、针对解决方案生成不同能耗系统运行的管理控制措施，形成控制策略指令；

s9、通过传输层将控制策略指令传输到控制层，控制层对对应的用能设备进行控制。

采用以上技术方案，该方法是一种以实现更智慧、更简便、更高效的能源管理为目标，以数据分析和、数据挖掘和数据应用为算法模型基础，以形成具有良好反馈影响机制的能源管理闭环为标准流程，以自动生成能源管理报告、精准预测能源趋势以及紧密融合并解决现实业务的痛点难点为特色，最终实现提高能源利用效率、降低能源成本、优化能源管理流程和变革能源管理方式等效果的能源管理方法。

进而实现了对能耗系统监视、管理和智慧控制等功能，实现节能效果；以能效数据模型为核心工具，过数据分析、数据挖掘，提效降耗；具有反馈机制的能源管理闭环流程；可直接干预能源管理和控制，产生节能效果，降低工作难度，提高效率。

本发明一实施例中，步骤s1中的数据采集包括能耗数据、环境数据、设备运行数据及人工录入数据，其中能耗数据包括电力、水、天然气、热力、柴/汽油；环境数据包括室内温湿度和pm2.5、室外温湿度和pm2.5、机房温湿度；设备运行数据包括设备运行状态、运行模式、电压、电流、频率、有功功率、无功功率、电能、功率因数；人工录入数据包括建筑面积、供冷面积、供暖面积、用能人数、营业收入、能源费用、空调形式以及设备台账。

本发明一实施例中，步骤s2中统计的数据包括对电力、水、天然气、热力、柴/汽油能源的消耗总量及各子系统的消耗量进行实时月度、季度、年度统计，同时统计实时月度、季度、年度能源费，通过标准系数换算得出实时月度、季度、年度标准煤和碳排放量，统计能耗设备的数量、能效等级及设备健康状态，统计实时月度、季度、年度能耗定额数据，统计月度、季度、年度节能目标完成数据，统计单位面积能耗、单位人均电耗数据。

本发明一实施例中，步骤s3中的分析的数据类型包括能耗量数据、能源费数据、碳排放数据、标准煤数据、设备数据、定额数据、节能目标数据及能效指标数据。

所述步骤s4中的原因要素分析模型包括要素影响率的计算公式：x＝a×k，其中x代表影响率，a代表要素变化率，k代表要素能耗影响系数，要素能耗影响系数根据运行状况提前设定，当相关要素影响率最大时判定该要素为能耗数据变化的主要原因。如图3所示，影响能耗要素分析模型包括要素变化率a和要素能耗影响系数k，其影响率x的计算方式为：x＝a×k，在判定影响能耗数据变化的主要因素时，进行逐级验证，找到影响率x最大的要素，进而确定能耗数据变化的主要原因为此要素，之后自动匹配节能方案。

在本发明一实施例中，展示了本发明在建筑内电力系统管理的应用示例，如图4所示。

先将能耗数据、环境数据、设备运行数据和运营数据完成电力系统中耗能设备的耗能数据自动采集或录入；之后对总用电量、空调用电量，照明用电量、动力用电量等设备的用电量进行消耗量指标统计；

在进行消耗量数据分析，分析的内容包括：筒壁变化量、变化率、环比变化量、变化量、分类结构化占比、占比变化等数值；

对上述步骤中的数据进行实施展示、查询历史数据并预测趋势消耗量，之后自动生成能源消耗量报告，供管理人员参考；

建立影响能耗要素分析模型，例如面积增加率用a表示，能耗影响系数用ka表示，面积影响率用xa＝a×ka表示；人员增加率用b表示，能耗影响系数用kb表示，人员影响率用xb＝b×kb表示；设备运行时间增加率用c表示，能耗影响系数用kc表示，时长影响率用xc＝a×kc表示；设备运行台数增加率用d表示，能耗影响系数用kd表示，台数影响率用xd＝d×kd表示；气候温度(即室外温度)增加率用e表示，能耗影响系数用ke表示，室外温度影响率用xe＝e×ke表示；室内温度增加率用f表示，能耗影响系数用kf表示，室内温度影响率用xf＝f×kf表示；设备能效增加率用g表示，能耗影响系数用kg表示，设备能效影响率用xg＝g×kg表示；

建立上述模型后对各个影响率进行比较判断，如判断xa的值是否为最大值，若xa的值为最大，则确定影响能耗变化的主要原因为面积变化，之后自动匹配管理节能方案，并优化管理方法预测策略控制，产生节能验证报告反馈后自动采集或录入能耗数据，若判定其他要素为对能耗数据主要的影响，按照上述方式处理，在此不再赘述。

通过上述步骤形成良好的闭环管理，不断对影响电力系统能耗数据的原因不断优化，实现建筑内电力系统能源管理，降低能源消耗，提高能源利用效率。

上述实施例仅是本发明能在建筑内电力系统中使用，同样在建筑内其它能耗系统中也可使用。

基于以上技术方案促使以下管理方式的形成，具体包括：

1.标准煤管理

标准煤管理是将各种能源消耗按照对应的折标系数换算成标准煤，以便进行能耗量的统一管理和控制，同时便于进行集团级、项目级的节能计算。标准煤管理主要包括标准煤总量和分类、分项的标准煤数据，数据的变化趋势和影响原因分析。从数据交互层面可以查询历史标准煤数据、展示实时消耗标准煤数据、预测趋势标准煤数据。自动生成基于标准煤的能源利用状况报告，方便重点用能单位进行能源利用状况报送工作。

2.碳排放管理

碳排放管理是一项重要能源管理工作，尤其是重点能源单位每年必须进行碳核查相关工作。碳排放管理功能是围绕碳排放核查和碳排放权履约等工作展开，着重解决用能单位在碳排放管理中的重点、难点和痛点。主要包括碳排放总量、直接碳排放量、间接碳排放量的统计，在数据交互层面查询历史碳排放数据、展示实时碳排放数据、预测趋势碳排放数据等，对碳排放数据的构成及计算过程进行展示。

3.能源绩效管理

能源绩效是对能源管理工作的重要评价方法，主要是对关键能效指标进行统计分析和应用。能效是“能源效率”的简称，能源效率是指利用较少的能源生产同样数量的服务或者有用的产出。能效贯穿能源使用和管理的全过程，影响能源管理的所有功能。能源绩效管理是通过对各项关键能效指标进行数据分析，综合评价用能单位的能能效水平，总结能效发展情况，进行能效对标管理，通过数据分析确定差距及原因，自动生成解决方案建议策略。在数据交互层面中查询历史能效数据、展示实时能效数据、预测趋势能效数据，自动生成能源绩效评价报告。

4.能耗定额管理

能耗定额是对用能单位在一定周期内的某种能源消耗设定的上限额度，对能源消耗进行限额管理，超出使用定额后将采取某些措施进行管控，加强对能源管理者的约束力，是一种行之有效的能源管控方法，定额管理主要包括定额指标设定和分解、定额使用情况、定额超限预警、超限原因分析及解决方案推荐，在数据交互层面查询历史定额指标及完成数据、展示实时定额消耗量和百分比、预测下一周期定额指标数据，同时生成定额管理分析报告。

5.节能目标管理

节能目标是考核用能单位能源管理水平的重要指标，一般会设定年度节能目标，同时将年度节能目标分解成月度节能目标。节能率的计算方法为用今年本期能耗(一般统一换算成标准煤)比去年同期能耗的减少量和去年同期能耗量的比值进行百分比换算。节能目标管理的功能主要有年度节能目标设定和月度节能目标分解，对本期节能目标完成情况进行评估分析，对本年度节能目标完成情况进行预测，对于节能超标风险进行预警及自动匹配解决方案，生成节能目标完成情况分析报告。

6.能源费管理

能源费管理是用能单位管理层关注的一个重点功能，能源消耗要量化地体现到经济水平上，才能和管理目标责任产生关联。能源费管理包括总能源费、各个能源种类的能源费及相关的分项能源费，在数据交互层面查询历史能源费、展示实时能源费、预测趋势能源费等，同时对相关能源费进行周期性同比量化对比分析，根据能效引擎分析模型自动分析变化原因，针对不同原因匹配相应的解决方案，同时周期性地自动生成能源费分析报告。

7.能耗量管理

能耗量是所有能源管理工作的基础和核心，只有对能耗量进行精准了采集、统计，才能对后续的能源费、节能目标、定额、标准煤及碳排放等进行有效管理。能耗量管理主要包括不同种类能源的总消耗量、分项消耗量的统计及与历史数据的同比分析，对分析结果结合相关要素自动进行原因分析，然后针对不同原因自动匹配相应的解决方案，解决方案可通过报告的形式推送给用户；在技术条件允许的前提下也可以自动产生控制策略，对相应的能耗系统进行自动控制，形成闭环的能源消耗优化控制系统。在数据交互方面，可通过数据交互层面查询历史数据、展示实时数据、预测趋势数据。相关功能指标如表5-1所示。

8.报告管理

同时周期性生成相应的月度/季度/年度能源消耗量分析报告的功能，通过数据分析，将用户关心的数据统计结果、产生的原因、对应的解决方案等以直观简单方式的告知用户，以减少能源管理者的工作难度和工作量，真正发挥平台的专业化水平，降低管理者的工作难度，提高运行效率。

以上实施例仅是对本发明的优选实施方式进行的描述，并非对本发明请求保护范围进行限定，在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域技术人员依据本发明的技术方案做出的各种变型，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。