引言

     随着我国经济的腾飞，带动着各行各业都发展的如火如荼．尤其是在能源行业方面，生活水平的 进步促使着我国企业和居民的能源需求越来越高， 但这同样也给能源供应方面造成了相当大的压力， 所以节能减排势在必行．而我国公共建筑的能耗问 题十分突出，并且公共建筑内的检测系统不够完善，无法对公共建筑的能耗数据做出深度总结，致使节能工作困难重重．另一方面，大数据作为信息技术的前沿方向，越来越多地受到国内研究者们的关注，本文正是将公共建筑能耗监测与大数据技术相结合，构建出一套科学完备的检测系统用以公共建筑的节能减排。

一、公共建筑能耗监测系统中的大数据

     公共建筑内的能耗监测大数据共分为两类：一类是基于能耗监测系统本身所采集的内部数据； 另一类是来自公共服务部门、地理信息系统、气象信息系统和互联网的外部数据．这两类数据看似不相干，实则彼此影响，比如地形条件、气象条件都会 影响公共建筑的能源使用情况．所以基于大数据的公共建筑能耗检测系统就需要将这两类信息存储、解析、挖掘和融合，最终变成可视化的数据，让管理者能够直观的接收信息。

     同时公共建筑耗能巨大，传统的能耗监测涉及到大量复杂的数据，这时候就需要大数据技术对这些数据进行处理，实现能耗数据横向纵向的对比。对公共建筑耗能数据从建筑作用、建筑区域、建筑收益等多维度来展开能耗情况统计分析，提取其他建筑能耗指数和相应的社会经济指标，分析能耗增长和相应社会经济指标的联系，归纳总结相关指标的规律，并提供未来的能耗水平预测，为政府就能源供给方面的调整提供依据。

二、基于大数的公共建筑能耗监测系统设计

1.系统设计框架

     基于大数据的能耗监测系统采用的ROLAP结构模式，即关系型联机分析处理结构，原理就是根据应用的需要，有选择地定义一批实视图作为表也存储在关系数据库中，不必要将每一个SQT查询都作为实视图保存，只定义那些应用频率比较高，计算工作量比较大的查询作为实视图。要实现大数据的功能，就需要构建一个数据采集和数据存储的关系型联机分析处理结构的数据库，并且依照该数据库进行数据挖掘、分析和融合，从而实现能耗监测系统的大数据化。

     本系统以国家相关规章为基础，以安全和节能减排为导向，大致的模块分为表现层、应用层、信息资源与数据层和网络基础设施层。网络设施基础层包括各种网络和相应的硬件设施，它们共同构建了监测系统的物理层，以保证实时数据传输的有效性；信息资源与数据层里包括了各类数据存储库，是数据信息通讯与存储的基础；应用层是该系统的主体，主要是对数据进行处理分析、模型计算，最后通过表现层对用户根据需求进行恰当表达。

2.数据采集器的设计

     数据采集器是能耗监测系统的物理层基础，拥有数据采集、数据处理、数据存储、数据远传、系统配置和异常处理等功能。在本系统中数据采集器主 要表现为：水表、电表、气表、温度传感器等设备，同时也需要在公共建筑的各个耗能设备的接线处加装传感器，对比两类数据的差别，以此对数据误差 有准确的了解．在采集到相关信息后，利用决策树 来对这些信息进行重构和融合，对这些数据中的空间特征组合进行重组，对其中的基向量进行重构，构建能耗信息的决策树模型，为所采集数据信息的进一步分析打下基础。

3.数据库设计

     数据库作为能耗大数据的存储和处理平台，是能耗监测系统是否成功的关键．本系统的数据库包括数据中心及建筑部分基本情况数据库、分类分项部分的能耗数据库、设计安装部分的数据库和计量表部分的原始数值数据库．监测系统的数据库部分依托于MySQL、MongoBD等成熟技术，支持多用户、大事务量的事务处理，保证数据安全性和完整性控制，支持分布式数据处理，具有可移植性，保证了数据库系统和其他系统的高效运行；并引入了一系列辅助软件来加快数据库内数据开发的速度。

     数据库架构设计的关键是是否有一个清晰明确的数据库概念模型。该模型需要明确各数据对象之间的关系，根据实际研究方向，详细的列举出需求涉及的所有对象属性，并且在不考虑如何实现的前提下满足用户的各种信息需求．然后是基于数据库的概念模型对客户的需求进行调查、整理和分析，明确客户对于数据库的需求主要集中在哪些方面，并以此开展数据库的逻辑模型设计和数据库管理系统进行数据类型的设计．通过不断地与用户进行探讨、修订和迭代，最终建立起数据库的各表和基础辅助数据。

4.通讯部分设计

     数据采集器采集到的能耗信息需要通过对应的通讯网络进行数据传输，从而构建了整个软件系统的数据库。数据通信主要包括了数据信息管理、数据文件合并、数据文件加载和数据文件上传。这些不同的模块构成数据通信层任务调度模块，从而保证数据信息能够得到有效地处理。本系统设计的数据通讯传输是基于TCP／IP 协议展开的，两者通过该协议建立数据通信联系．采集器具有数据定时上传功能，发送周期根据系统实际需求进行设定，通过数据采集器定时向数据中心发送监测数据来实现数据采集。

5.应用部分设计

     公共建筑能耗监测系统的应用设计应该包含以下方面：系统监测功能、数据采集软件功能、数据 处理功能、数据上报与接收功能、消息管理功能、信息维护功能、数据分析展示功能和公众服务功能.应用部分采用了Ｂ／Ｓ系统的架构模式，统一了客户端，将系统功能实现的核心部分集中到服务器上，简化了系统的开发、维护和使用．查询人员可以通 过网络向系统发出查询指令，系统根据用户的相应权限来将数据发送给用户，方便查询人员进行随时的查询，确保系统能够对能耗严重的问题进行及时 反馈．同时建立能耗预警管理系统，各节点设定阈值，对出现问题的设备进行自动告警、快速定位，应对能耗严重问题，提高能耗监测系统的检测效率。应用部分也是数据挖掘和融合的过程，利用这些数据所具有的互补性和冗余性，就能对公共建筑内部的能耗情况有一个连续、宏观、实时的把握，有助于帮助公共建筑实现节能减耗。

6.安全部分设计

     安全部分主要分为监测系统的安全和相关设备的安全：系统的安全防护主要从３个方面来体现，分别是主机安全、应用安全和网络安全．首先是主机安全，主机安全对访问者的等级权限严格控制，对没有达到访问权限的访问者进行限制，同时对管理员身份进行严格的标识与排查，对非法登录进行迅速处理．与此同时，还要警惕病毒对主机的攻击，定期使用安全扫描排查隐患和漏洞，并进行及时的更新和修补；其次是应用安全，在系统应用中需要把用户登录设为登录方式，严格对用户的信息进行管理。同时依照用户权限对用户所能访问到的等级进行分级；最后是网络安全，网络安全是设置防火墙和安全网关，通过双重保护来保护操作系统，避免漏洞受到入侵和木马攻击，对网络安全做出保障。

     设备的安全主要是防止有人通过偷接管接线路等方式来对国家能源进行窃取．监测部门可以通过水电气的量值差动越限、（水、电、气）表盖开盖实践、异常警告信息、断相等数据的分析，通过这些大数据建立窃取能源行为的模型，对可能存在的能源窃取行为进行预警．同时通过相关流动数据的融合来确定能源窃取行为的发生地点，比如窃电行为就可以通过比较公共建筑的负荷曲线、电压功率因数、电表电流和变压器负载，结合公共建筑电力运行的数据，来实现具体线路的线损日结算，从而确定线损的具体线路。

三、建筑能耗分析系统

1.概述

     Acrel-5000web建筑能耗分析系统是用户端能源管理分析系统，在电能管理系统的基础上增加了对水、气、煤、油、热(冷)量等集中采集与分析，通过对用户端所有能耗进行细分和统计，以直观的数据和图表向管理人员或决策层展示各类能源的使用消耗情况，便于找出高耗能点或不合理的耗能习惯，有效节约能源，为用户进一步节能改造或设备升级提供准确的数据支撑。用户可按照国家有关规定实施能源计算，分析现状，查找问题，挖掘节能潜力，提出切实可行的节能措施，并向县级以上管理节能工作的部门报送能源计算报告。

2.应用场所

     适用于公共建筑、集团公司、工业园区、大型物业、学校、医院、企业等不同行业的能耗监测与管理的系统设计、施工和运行维护。

3.系统组网图

四、系统功能

1.系统概况

     平台运行状态，当月能耗折算、地图导航，各能耗逐时、逐月曲线，当日，当月能耗同比分析滚动显示。

2.用能概况

     对建筑、部门、区域、支路、分类分项等用能进行对比，支持当日逐时趋势、当月逐日趋势曲线、分时段能耗统计对比、总能耗 同环比对比。

3.用能统计

     对建筑、区域、分项、支路等结构按日、月、年报表的形式统计对分类能源用能进行统计，支持报表数据导出EXCEL，支持选择建筑数据进行生成柱状图。

4.复费率统计

     复费率报表按日、月、年统计对单栋建筑下不同支路的尖、峰、平、谷用电量及成本费用进行统计分析。支持数据导出到EXCEL。

5.同比分析

     对建筑、分项、区域、支路等用能按日、月、年以图形和报表结合的方式进行用能数据同比分析。

6.能源流向图

     能源流向图展示单栋建筑规定时段内各类能源从源头到末端的的能源流向，支持按原始值和折标值查看。

7.夜间能耗分析

夜间能耗以表格、曲线、饼图等形式对选择支路分类能源在规定时段工作时间与非工作时间用能统计对比，支持导出报表。

8.设备管理

     设备管理包括，设备类型、设备台账、维保记录等功能。辅助用户合理管理设备，确保设备的运行。

9.用户报告

     用户报告针对选定的建筑自动统计各能源的月使用的同环比趋势，并提供简单的能耗分析结果，针对用电提供单独的复费率用能分析，报告可编辑。

五、系统硬件配置

六、结论

     总而言之，将大数据应用到公共建筑能耗监测系统中能够大大提高系统的工作效率．一方面，随着监测系统的建设，越来越多的数据开始被记录下来，如何高效利用这些数据正是每一个从业人员都面临的问题；另一方面，将大数据引用到监测系统中，不仅能够充分对监测系统本身的数据进行挖掘利用，还能够利用到外部数据来提升监测系统的水平，从而建立起一个科学完备的公共建筑能耗监测体系。

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