基于数据仓库的工业企业能源管理系统设计与实现

郑海川，张 浩

(北京五特自动化工程有限公司，北京 100053)

0 引言

在能源问题备受关注的今天，降低能源消耗已成为工业企业增效和提升整体竞争力的重要手段。我国工业企业能源消耗形势严峻，企业能源管理仍然存在诸多问题。其主要表现在：能源数据计量点配置不足，人工抄表计量可靠性低；企业各能耗单位的计量方式不同，信息孤岛无法打通；缺乏对历史数据的科学分析，无法为节能评估提供可靠的参考数据，难以有效测评主要耗能设备的用能效率等[1-4]。如何提高能源使用效率、降低资源消耗、解决能源信息缺失或失真、能源信息管理工具不完善等问题，是工业企业能源管理面临的重要课题。

建立能源管理系统是解决工业企业能源管理问题的重要途径。能源管理系统对能源在生产、转换、消耗的全周期、各环节进行跟踪和管理，通过建立准确、可靠的能源指标体系来衡量能源利用的效率，评估节能效果和能源利用的经济效益[5]。本文针对工业企业能源管理存在的诸多问题，以及能源管理系统的需求特点，通过采用数据抽取以及联机分析处理等数据仓库技术，构建多维度能源数据分析体系，设计开发以能耗数据计量、能耗统计与管理、能源评价与分析为主模块的能源管理系统，实现能耗的动态监控、能源统一管理及优化利用[6-7]。

1 系统设计思路

工业企业使用的能源种类繁多，主要能源介质包括水、电、蒸气、天然气、煤、焦炭等。由于能源信息分散在以厂区为划分范围的各个相对独立的生产管理系统中，其数据库平台及采集数据类型不统一[8]。数据仓库着力解决异构平台数据的采集问题，从而快速、准确地提供决策支持。

1.1 数据仓库体系构建

数据仓库技术包含了一系列有效、可行的方法以及一个完整的体系结构，主要包括数据抽取、元数据处理以及联机分析等[9]。数据仓库把数据从不同的数据源中抽取出来，转换为公共的数据模型。能源管理系统数据仓库模型由概念模型、逻辑模型和物理模型组成。

概念模型反映工业企业能源管理需求，是数据仓库的核心主题。本文确定的主题分为能耗结构和单位产品能耗两类[10]。数据仓库概念模型主题设计图如图1所示。

图1 数据仓库概念模型主题设计图

能耗结构主题逻辑模型展示工业企业能耗类型、不同能源类型的消耗占比，以及不同能源类型行业、区域的横纵向数据统计分析，如图1(a)所示；单位产品能耗主题描述了工业企业每生产单位产品所产生的能源消耗量值及不同能源的消耗比，如图1(b)所示。

逻辑模型设计即维度建模，其将不同主题及其关联的维度映射到具体维表中。物理模型在逻辑模型的基础上，构建一个合适的物理结构[11-12]。数据仓库物理模型主题设计如图2所示。

图2 数据仓库物理模型主题设计图

能耗结构主题主要包括能源消耗结构表、企业表、能源消耗用途表和能源类型表，如图2(a)所示；单位产品能耗主题物理数据模型包括单位产品能耗表、行业表、产品类型表、能源类型表等，如图2(b)所示。

1.2 系统框架设计

能源管理系统的主要功能包括：完善能源计量仪表、自动化系统和接口系统，实现能源数据采集和能源系统实时监控；通过访问接口，将数据按照统一的数据标准和协议进行数据抽取、清洗、转换、装载，形成标准数据；在实时数据库和关系数据库的支撑下，通过数据仓库技术对采集数据进行分类分项建模，形成多维度的数据仓库模型，最后通过联机分析等数据分析工具进行数据挖掘等进一步操作。通过集成企业生产与能源数据系统的相关信息，实现对企业能源计划、能源统计、能源考核等维度的全面能源管理，使得能源系统运行达到安全、经济和合理的目标。

2 系统实现

能源管理系统通过实时数据库和关系数据库采集各级介质的系统信息、重点耗能设备信息及与生产相关的数据信息；通过统一数据分析平台，对能耗数据及生产数据进行综合集成、统计、监视和管理。该系统可实现能源数据诊断与校正，能耗数据统计及分析，能耗信息和关键耗能设备的实时监视、报警、故障诊断与应急联动。

2.1 能耗数据的全面采集计量

为满足能源管理系统的建设要求，需要对水、电、气等分类能耗数据以及重点耗能设备的运行数据进行实时监控，并且根据能源消耗的不同用途和负荷性质，对不同的用能设备或区域进行分项能耗数据的采集。系统网络结构如图3所示。

图3 系统网络结构图

为实现对能源管理系统能耗数据的全面采集和计量，系统根据工业企业现有网络架构，在厂区布置工业以太环网作为主干网，各管理分区的能源计量设备通过通信管理机汇聚至工业以太环网。能源管理中心网络设置为树形拓扑结构，通过冗余I/O数采服务器接入工业以太环网。能源管理系统通过防火墙与企业资源计划(enterprise resource planning,ERP)系统进行连接，确保能源数据网络和办公网络的物理隔离，保证信息安全。

2.2 能耗信息综合统计和管理

为实现能耗信息综合统计和管理，建立符合不同管理需求的能源分项计量管理模型，确保构建的能耗分类、分项、分区域计量对象的组织结构能最大程度地保持与实际能源管理考核的一致性；对原始采集数据进行精度控制，通过对数据的校验和归一化处理，保证数据的有效性和一致性；通过主元成分分析(principal component analysis，PCA)等聚类分析方法，对多维能耗数据进行降维处理，通过小波分析、多目标粒子群(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO)等算法，对能耗数据进行准确、有效的优化处理，并将结果通过曲线、表格、饼图等多种图形化方式进行可视化能耗统计、分析、展示。

对关键用能设备状态、重点耗能设备进行实时监控，为系统异常运行状态提供事件报警和故障分析等功能，确保整个能源供给、转换、消耗过程的安全、稳定、可靠，并为故障诊断提供依据和分析手段。关键设备能耗评估指标如图4所示。

图4 关键设备能耗评估指标示意图

2.3 能源管理评价与分析

在实现能源管理系统基础数据的采集、监控和分析的基础上，对工业企业各类能源在使用中的各个环节进行能源平衡分析，及时发现能源在使用过程中的跑冒滴漏和异常用能情况，提醒企业尽早干预。针对企业实际运行中的不同工况，建立企业能源运行模型库，对能源网络和重点耗能设备进行模拟和仿真，实现对能源介质消耗和生产的在线精准预测；结合精细化的生产工艺流程和单位能耗指标等参数，给出整厂能源优化调度的建议和能源管理方案。通过动态平衡和优化调度，提高能源使用效率，为关联生产和连续生产提供稳定运行和经济运行方案。具体步骤如下。

①建立能源管理在线模拟模型，精确计算能源介质消耗内部详细信息，及时发现能源跑冒滴漏现象，实现能源信息精准预测。

②建立能源工艺流程模型、能耗指标考核检查、能源调度运行等功能模块的完整能源闭环管理事务流，实现能源动态平衡和优化调度。

③实现能源管理系统和制造执行系统、企业资源计划系统的集成，整合并管控能源数据、生产数据和其他系统数据。

针对能效模型数值模拟和能源消耗数据分析，找到影响能效的关键因素，确定在不同条件下影响能效的关键设备，设定各级能耗额定标准和审计考核制度，为能源统计数据更深层次挖掘、分析、加工和创造提供条件，由此构建实现能源管理、监控、预警、分析和评价的工业企业一体化能源管理系统。

3 结束语

本文在总结工业企业能源使用和能源管理现状的基础上，结合数据仓库技术，按照能源管理系统的建设目标和功能要求，设计并实现了基于数据仓库的工业企业能源管理系统。通过对能耗信息全面计量、分析和管理，实现从能源计划、能源调度、能源管理实施到能耗统计、能耗情况考核的全面管理，确保工业企业能准确把握能源消耗过程及走向，方便企业管理者制定精细化的能耗计划任务，为工业企业节能减排计划提供决策支持。