综合能源管理系统可研方案.pdf

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1、综合能源管理系统可研方案1.项目建设方案1.1.项目目标和范围1.1.1.建设目标以“碳达峰、碳中和”国家政策为依托，搭建适合公司综合能源管理业务管理要求，满足综合能源管理业务发展需要，具有先进水平及高度可靠性、开放性的综合能源系统。实现与用户的多样化交互，为用户提供差异化的增值服务，对内提升对电力用户精细化管理和服务的能力，对外通过积极引导用户侧电力建设、运营、维护市场的建设和培育，实现与用户的共建、共享和共赢。1.1.1.1.提升代运代维业务范围和服务附加值目前代运代维业务仍以抄表计费、设备运维等作为主要形式，服务存在种类单一、技术附加值欠缺等问题。通过本项目所开发系统提供的负荷预测、电能

2、质量分析治理、柔性负荷调控等功能的落地，可向用户提供更深层次的代运代维服务，为用户创造优化用电行为、节能减排、提高供电可靠性等新的价值，提高产品的生命力，增加了服务的附加值，为供电企业寻找到了新的业务增长点。1.1.1.2.优化面向终端用户的节能减排方案和技术服务对于终端用户而言，存在节能技术手段对用户体验、生产工艺流程的影响，以及节能减排设备投资回报难以评估的问题，制约企业节能减排业务的进一步开展。因此，需要采取数据分析驱动的技术路线，首先根据用户的供用能需求，将负荷进行分类。从节能减排的需求、目标、投资边界等多维度出发，结合柔性负荷调控、需求侧管理、需求侧响应和工艺流程优化等手段，向用户提

3、供优化后的节能减排技术方案，进而介入设备改造、能量管理系统开发部署等新兴业务。1.1.1.3.提供基于多能源效能提升的定制化服务终端用户对于能源信息服务和多能源优化调度服务的需求日趋强烈，考虑到用户负荷类型、调控目标和服务时间尺度差异性较大，提供差异化、定制化服务是提升用户满意度和应用效果的理想手段。对于能源信息服务而言，利用供电企业用采、营销和自动化系统数据，结合用户站各业务系统的数据，可以提供个性化的能源可视化、用能优化和负荷分析服务。对于多能源优化调度而言，可以根据用户的一次能源来源和负荷需求，提供多能源互补供电、供热及供冷控制策略，实现用户自主能效提升服务。1.1.1.4.实现用户侧能

4、源互联网设备的信息互联从信息流管理方面，由于能源互联涉及的业务场景众多，包括居民用户用电、大用户用电、电动汽车、分布式发电等，这些业务场景中具备双向互动数据采集与控制功能的智能终端设备种类繁多，所使用的通信技术各不相同，造成设备之间互动困难。需要结合用户侧智慧能源网发展的需要，通过面向用户侧能源互联的智能用电设备即插即用、灵活接入与互动服务能力提升关键技术研究，实现分布式发电、本期实现功能后期实现功能储能、电动汽车等用户侧多种形式供用能设备的互联互通，突破数据 贯通和分析服务的关键技术，面向用户侧能源互联提供数据增值服务，研发互动服务支撑系统，开展能量优化控制和数据增值服务技术验证。1.1.2

5、.建设范围（1）数据范围某省电力公司管辖范围内的电网频率数据、厂站运行数据、主网停电数据、供电停电数据、供电用户台账数据、供电用户电量、电费数据；用户站运行数据、用户综合能源系统运行数据等。（2）功能范围项目建设内容包括互联网接入、电力数据互联、客户集群综合协调互动、大数据分析、客户管理、企业联盟管理、项目管理、电能质量多维分析和辅助治理、企业用能综合分析、电能替代分析及应用、园区多能互补分析等 11 项应用功能模块的开发与实施。手机APP应用数据采集方式支撑企业用能综合互动电力数据互联互联网数据交互数据交互用能分析控制优化运营管理金融管理综合管理多表合一管理企业负荷构成分析精准负荷预测园区多

6、能互补分析企业用能综合分析综合能源效益分析计算电能质量多维分析及治理大数据分析柔性负荷控制电能替代应用集群客户用能综合互动融资租赁运维管理客户管理产品研发管理项目管理企业联盟管理（3）应用范围数据交互用能分析运营管理综合管理电力数据互联互联网交互电能质量多维分析及治理企业用能综合分析园区多能互补分析大数据分析电能替代应用集群客户用能综合互动客户管理项目管理企业联盟管理项目应用范围包括国家电网某省电力公司、各供电公司、节能服务公司各级综合能源服务相关专业及管理部门。1.2.项目技术方案1.2.1.业务架构综合能源服务中心业务架构视图具体如下所示：根据对综合能源服务业务需求的总体分析，综合能源服务

7、系统主要涵盖的业务如下:数据交互：在电力数据、用户数据广泛集成基础上，通过企业用户站数据采集、企业综合能源系统深度接入，深入了解用户用能特性。同时通过系统把用户用能分析结果、系统诊断结果、用户潜在关注的综合能源服务/产品、用户项目实施进度等信息推送给用户。用能分析：在数据采集基础上，通过大数据分析、电能质量多维分析及治理、企业用能综合分析了解企业用能趋势、企业用能潜力、企业综合能源开展效益以及企业潜在综合能源业务。支撑综合能源服务系统的业务拓展，发掘潜在商机。运营管理：通过系统数据采集和分析手段，拓展业务。包括集群客户用能综合互动，拓展集群用户电费抄收、综合能源抄表收费等业务。电能替代分析及应

8、用，聚焦双蓄，挖掘区域内潜在用户，通过金融工具辅助用户项目建设，同时承担后期系统运维、综合协调优化控制等业务。综合管理：围绕综合能源服务，从客户管理、企业联盟管理及项目管理提供用户综合能源服务全生命周期的服务。通过客户发掘潜在客户；通过企业联盟整合优势资源，形成综合能源生态链；通过产品研发保持产品领先，满足市场需求；通过项目管理规范项目实施，提高企业联盟产品及服务质量。1.2.1.1.业务拓展功能为了推动综合能源管理探索实践落地，聚焦需求侧，对接电力体制改革,某省电力公司计划在 2021 年完成能源互联网综合服务系统项目建设。该系统运用大云物移的新技术，采用分层、分布式的架构，架构遵循安全防护

9、各项规定，保障信息安全。其功能包括：用户实时监控与运维、用户站经济性分析、用户电能质量分析、用户用电健康评估、用能分析工具，帮助用户分析用能状况，提供用户使用体验，提升为用户的增值服务水平，组合联盟成员的各类服务和产品，实现监管方（政府角色）、需求方（用能企业）、供应商（企业联盟）和运营商在系统的互动。同时系统深化完善综合分析、用能分析、分析管理等功能；增加大数据分析算法、模型和相关功能，实现客户管理、企业联盟管理及项目管理等功能。1.2.1.1.1.互联网接入系统做好互联网接入，安全防护支撑工作。针对系统四类角色梳理功能的实用性，与各类角色用户进行沟通进一步明确需求并提升功能。1.2.1.1

10、.2.电力数据互联电力数据（包括调度数据、用采数据、营销数据、运检数据）通过离线文件方式进行同步，明确数据范围，使用方式，为审批做好准备。与业务部门做好沟通，在系统开发单位支撑下做好在线接口的开发调试，实现电网侧和用户侧数据的融合，支撑综合能源服务系统业务的顺利展开。1.2.1.1.3.客户集群综合协调互动面向集群客户，包括物业用户、园区用户等，实现包括计量、计费、收费等集群客户关注的功能。同时结合集群用户开展柔性负荷控制方面的工作。1.2.1.1.4.大数据分析构建大数据处理流程：分别是数据采集、数据导入和预处理、数据分析和统计、数据挖掘；进行数据挖掘的研究与技术拓展，围绕大数据分析对算法、

11、方法、数据、应用、展示等方面进行研究。模型验证模型训练数据清洗数据准备模型应用选择准确率高的模型模型训练数值数据规范处理分成训练数据和验证数据依据标签开展业务查看用户标签情况应用模型至其他用能用户使用验证数据验证模型分析模型准确率调整参数选择模型处理基本信息和用能信息处理空缺数据对所选用户打标签选择部分用能用户1)算法：贝叶斯、线性回归、K-means、决策树、SVM、ANN；2)方法：分类、聚类、回归、关联；3)数据：训练数据、标签数据；4)应用：客户自动分类、客户特性挖掘、预测（负荷、新能源）；5)展示：可视化挖掘、基于视觉的模式发现。1.2.1.1.4.1.研究目标在现有用能用户台账、用

12、能用户负荷数据、用能用户价值标签基础上，通过已打上价值标签的用户数据，尝试多种机器学习方法，训练分类模型，挖掘用户基本信息、用户用能信息与用户价值标签的弱联系，达到较高准确率自动从所有用能用户中挖掘出潜在的具有同类价值标签的用能用户的目标。1.2.1.1.4.2.处理流程1.2.1.1.5.客户管理实现用能用户、集团用户的维护管理，客户分析、客户画像、客户的诊断报告的编写推送、用户首页内容管理等功能。结合互联网接入，首先实现所有用户的相关采集数据展示、分析、诊断功能，以及用户相关注册、登录、推广的机制；通过大数据分析、用能综合诊断进行用户潜在需求和综合能源服务的关联分析，给客户推送综合能源解决

13、方案，同时结合产品研发，通过综合能源服务为入口找到潜在的用户，在综合能源服务效益评价支撑基础上，进行用户综合能源服务的效益评价。1.2.1.1.6.企业联盟管理实现联盟成员的维护功能以及联盟成员产品的维护功能，以及联盟成员用户登录系统后的产品评价、用户群体分类等功能。面向实用化，需要在整体功能实现和可用性方面进行功能提升，支持企业联盟的分类、检索。1.2.1.1.7.项目管理实现业扩及综合能源服务两类项目的在线管理。包括运营商依据综合能源产品的项目的进展情况，新增项目，定义项目关键节点，关联供应商产品。用户依据项目实施情况确认项目进度并对具体节点服务内容进行评价反馈。结合线下的业务开展情况，在

14、丰富细化产品的前提下，推进项目管理的实用化。在互联网接入后，支持用户通过 BS 方式查询项目进度并评价阶段和总体的产品及服务质量，反馈的信息体现联盟成员产品和服务的水平，支撑现有线下业务的过程管理。1.2.1.2.深化应用功能1.2.1.2.1.电能质量多维分析和辅助治理1.2.1.2.1.1.电能质量多维分析电能质量分析的维度包括用户敏感特性、电能质量事件的时空分布特性和电能质量事件与供用电行为的关联关系三部分，在电能质量在线监测数据的基础上，可以结合用户用能行为和发电、负荷特性进行分析，从而挖掘出反映用户个性化需求的关键指标，具体包括：（1）用户敏感特性分析：分析不同行业用户的关键用电设备

15、，如 PLC、直流电机驱动、冷却装置等，建立设备对电能质量敏感度的评估模型，最终给出用户对电能质量敏感度的分级评估结果。（2）电能质量事件的时空分布特性：利用电能质量在线监测数据，采用时差分析法，建立不同类型和不同严重程度的电能质量事件与用户用电行为之间的关联关系模型，对于可分路监测电能质量的用户，在关联模型上叠加用电设备或工艺流程信息，为用户电能质量事件溯源提供数据支撑。（3）供用电行为关联关系特性：建立电能质量与用电负荷、新能源发电量等供用电数据之间关联关系模型，从发电出力和负荷特性角度分析电能质量问题产生的机理。1.2.1.2.1.2.电能质量治理辅助决策以电能质量敏感用户作为实例，基于

16、其电能质量实时数据和事件，以及综合用电信息的监视，采用以上多维分析方法，根据其时空分布 特性分析和供用电行为关联分析结果，提取出用户电能质量问题的特性、分布规律和产生原因，为电能质量的治理提供依据。目前，供用电领域常用的谐波、闪变治理方法有改变区域电网供电方式(结构)隔离谐波源，增强设备抗干扰性能，采取电源谐波抑制措施(加装无源电力滤波器或有源电力滤波器)、加装无功补偿装置等方法。根据用户电能质量问题的实际情况，综合考虑治理效果、措施经济性与方法可行性，为用电用户和供电商提供电能质量治理辅助决策方案。1.2.1.2.2.企业用能综合分析以在线实时诊断和在线交互结合的方式向用能企业提供能源能量平

17、衡、对标分析等多维度的能效综合服务，建立在线能源审计模型，实现简单、方便、通用性强、实用性高的在线能源审计功能。同时通过系统内置的能耗分析模型和分析工具，为用能企业的配电网和大部分用能设备提供能效诊断分析服务，用能单位在输入相关参数后即可实现自诊断，自动形成初步节能诊断报告和节能改造建议书，通过行业对标发现差距，从而为后续实施节能改造项目提供科学指导。1.2.1.2.2.1.多维用能分析（1）能源能量平衡分析工业企业主要的能源介质是蒸汽、热水、冷水。在企业生产过程中，流量仪表总存在误差,且随着运行时间和运行环境的影响，流量计出现故障或者数据采集系统出现故障也是比较常见的。这些因素都会导致能源介

18、质的生产总量与消耗总量不相等的，根据瞬时量值进行实时计算，得出各能源介质误差，误差超过设定范围则认为流量不平衡。根据能源介质的平衡分析，能够快速掌握各种能源介质的流向，及时发现能源介质的“跑、冒、滴、漏”。同时，能够掌握企业各设备和用能单元对能源介质的消耗量，为设备能耗分析和综合用能分析提供依据。能流图能直观地概括企业能源系统的全貌，通过能量网络图对各用能单元的用能分析，可以摸清用能单元用能占比，及节能潜力，明确管理和技改方向，是对园区和企业进行能源管理的重要手段。梳理企业能流情况，企业的整体能流包括能源购入存储、能源加工转换、能源传输、终端消费四个部分。梳理各环节的能源消耗总量及流向，生成动

19、态能流图。（2）能效对标分析为了企业提高能效水平，与国际国内同行业先进企业能效指标进行对比分析，确定标杆，通过管理和技术措施，达到标杆或更高能效水平，系统实现了能效对标功能。开展重点耗能企业能效对标管理，是引导重点耗能企业节能、促进企业在节能降耗中上水平、上台阶的重大举措，对推动千家企业节能行动的深入实施，明显提高企业能源利用效率、经济效益和竞争力，具有十分重要的意义。（3）碳排放分析系统按照碳排放计算模型统计企业的总碳排放量、煤、电、油、天然气及工业生产几种类型的碳排放量以及各地区碳排放量占比情况。用户可以通过图表对碳排放信息进行比较分析，找出排放量较高的时间段或生产环节。随之进行针对性的整

20、改，通过后台可以明显看出其改进的效果。同时可以帮助企业实现情景分析，合并碳排放信息等操作。1.2.1.2.2.2.在线能源审计根据能源审计的相关标准、规范、工作流程，结合企业能源计量 器具档案系统和企业能源计量数据分析系统，建立在线能源审计模型，实现简单、方便、通用性强、实用性高的在线能源审计系统。系统通 过自动采集的数据和一些人工录入的数据，按照能源审计通则的要求 实现了企业能源在线审计功能，通过系统可以实时生成企业综合用能分析，包括：企业能源消费总量及其构成，工艺流程图，企业能量平 衡表，企业能流图、重点耗能设备监控等能源审计图表，系统可根据 不同行业的模板，根据企业填写的相关信息以及从系

21、统提取出的数据及图表，按指定的审计时间段自动生成一份完整的审计报告。1.2.1.2.2.3.能效诊断专家系统收集能源管理相关行业、专业的专家，建立专家能源诊断分析系统，企业可以提交节能减排、能源管理方面的问题，结合能源数据采集系统的相关数据，自动匹配能效诊断工具进行能效分析，专家针对这些数据进行分析、并通过远程交互界面进行远程现场诊断，给企业提供节能减排、能源管理方面的建议和改造方案。具体功能如下：1)能效诊断分析工具（1）能源成本分析：建立能耗基准线，加深对企业能源成本构成的理解；（2）能源流分析：寻找能效管理盲点；（3）企业负载曲线分析：初步估算节能潜力和关注重点；（4）关键工艺参数分析：

22、寻找工艺管理提升潜力；（5）用能网络损失分析：确定企业用能节点之间的损失；（6）能耗桥分析：定量理解核心设备/工艺的各类能耗损失，寻找节能改进突破点；（7）用电设备效率分析：诊断风机、水泵等主要用电设备的改进空间；（8）峰谷平用电分析：实现企业用电错峰填谷运行。2)能效诊断专家系统功能（1）能效分析工具自适应匹配；（2）支持能耗诊断规则库的扩展，可视化编辑；（3）支持在线交互；（4）节能效益计算；（5）能效诊断报告发布。1.2.1.2.3.电能替代分析及应用1.2.1.2.3.1.商业模式研究1.搭建区域电能替代运维管理系统，整合能源系统和社会资源；围绕电能替代领域细分与潜力挖掘，进行有针对性

23、的产品集成和研发，扩大市场推广力度；通过建立电能替代企业联盟，进行技术协作和创 新发展；建立产业上下游、产学研用的闭环流程体系提升电能替代产业的相关服务。具体包括：a)推广家庭及餐饮行业的电气化；b)实施电采暖；c)推广电锅炉；d)大力推广电动汽车；e)在工业领域不断推广“油改电”、“煤改电”、“气改电”；f)总结电能替代的标准化流程和设备。2.电能替代用户群与虚拟调峰研究a)通过企业联盟建立电能替代产品的产业链，由蓄冷、蓄热厂家提供设备和安装调试，后期运维和服务由综合能源管理的综合服务系统完成；b)将电蓄冷、电蓄热项目的数据集中接入到综合服务系统，进行专业化的运维和管理服务；c)研究空调负荷

24、虚拟调峰、虚拟电厂等理念和技术，鼓励用户参与需求侧互动，共享收益；d)综合能源管理作为区域虚拟调峰主站与终端系统紧密配合，实现不同空调负荷的组合和空调系统调控方式的组合。主站层面智能调控策略包括潜力预测、虚拟组合和优化分解；终端层面通过策略选择、执行和修正达到精准的调控效果。1.2.1.2.3.2.运行与控制1)冷热双蓄的综合评估a)冷热双蓄用电分析模型以拾叶者科技为原型，建立动态的冷热双蓄系统的用电分析模型。b)冷热双蓄的运行策略分析根据天气信息，计算人体舒适度指数，制定合理高效的冷热供应运行策略。c)电能替代项目的综合评估通过对供冷季或供热季的成本统计和用电分析，对电能替代项目进行综和评估

25、，为项目推广提供成功案例。2)利用负荷预测的优化控制策略利用负荷预测软件对次日的逐时负荷进行预测，根据预测得到的负荷制定合理的冷热负荷供应计划，在保证高峰时期系统的冷热负荷供应的基础上，提高系统运行的经济性。3)冷热双蓄的综合评估a)冷热双蓄用电分析模型以拾叶者科技为原型，建立动态的冷热双蓄系统的用电分析模型。b)冷热双蓄的运行策略分析根据天气信息，计算人体舒适度指数，制定合理高效的冷热供应运行策略。c)电能替代项目的综合评估通过对供冷季或供热季的成本统计和用电分析，对电能替代项目进行综和评估，为项目推广提供成功案例。1.2.1.2.4.园区多能互补分析园区多能互补通过对园区源、网、荷、储各种

26、数据的采集，从清洁电源消纳、经济性等方面进行分析，确立优化目标；对源、网、荷、储的控制对象进行分析，明确优化调节手段；对发电负荷平衡约束、电网安全约束、储能充放电约束和电动汽车充放电约束进行分析，确定约束条件；对源端的发电预测和荷端的负荷预测进行分析，确定优化输入；开展多时间尺度滚动式优化分析，输出优化策略，并通过能源互联网系统推送给用户。园区多能互补分析整体架构如下图所示：1.2.1.2.4.1.用户负荷预测针对园区10kV 专变的用户特性和历史负荷、气象因素、节假日、特殊事件等数据梳理归纳，进行短期和超短期的负荷预测，为园区微网协调优化调度提供预测的负荷数据。其中短期负荷预测预测未来 1

27、至7 天以内的系统负荷，15 分钟一个点，超短期负荷预测预测未来5分钟至 4 小时内的系统负荷，5 分钟一个点。1.2.1.2.4.2.分布式电源功率预测分布式电源功率预测以数值天气预报数据、实时气象数据、实时电气测量数据、历史气象资料、历史电气量资料等作为输入，对未来一段时间园区微网内部的分布式电源输出功率做出较为准确的预测，包括风功率预测和光伏功率预测。其中风功率预测对分布式风电出力进行预测；光伏功率预测对分布式光伏出力进行预测。预测模式包括：短期功率预测和超短期功率预测，其中短期功率预测预测分布式电源未来072 小时的输出功率，时间分辨率为 15 分钟，它为微网协调优化调度的日前优化调度

28、和日内滚动优化调度提供分布式电源功率预测结果，超短期功率预测预测分布式电源未来 04 小时的输出功率，时间分辨率为15 分钟，它为微网协调优化调度的实时优化调度提供分布式电源功率预测结果。1.2.1.2.4.3.微网协调优化调度微网协调优化调度是一个多时间尺度的滚动式优化问题，按时间尺度可分为日前优化调度、日内优化调度和实时优化调度。日前发电优化调度是根据短期预测的结果，优化出分布式能源次日各个时段的发电计划；日内发电优化调度是在日前发电优化调度的基础上，根据短期预测的滚动结果，对日前发电优化调度的发电计划进行修正得到日内滚动发电计划；实时发电优化调度是在日内滚动发电计划的基础上，根据超短期预

29、测结果，对日内滚动发电计划进行修正得到最终的实时发电计划，并下发最终执行。从优化对象来看，对源端而言，参与优化调度的分布式能源包括：光伏、风电、燃气轮机、储能等；对荷端而言，参与优化调度的主要是柔性负荷，例如大型中央空调，未来也可以包括电动汽车。从优化目标来看，可以是微网运行成本最低、清洁能源消纳率最高、电压合格率最高、电网电能损耗最低等多个目标。从约束条件来看，需要综合考虑网络潮流方程约束、支路潮流限值约束、变量上下限约束、变量调节约束(如调节速率、调节次数)、其它约束(如储能的SOC 约束)等。数据交互用能分析综合管理运营管理电力数据互联互联网数据交互企业用能综合分析大数据分析电能质量多维

30、分析及治理园区多能互补分析项目管理客户管理企业联盟管理电能替代应用集群客户用能综合互动1.2.2.应用架构1.2.2.1.总体应用架构系统采用集中部署模式，电力内网用户包括某省电力公司、天津各供电公司、节能服务公司通过内网访问系统，使用业务功能。政府机构用户、用能用户、企业联盟用户、BS 系统管理员通过互联网方式使用业务功能。数据交互用能分析运营管理综合管理电力数据互联互联网交互电能质量多维分析及治理企业用能综合分析园区多能互补分析大数据分析电能替代应用集群客户用能综合互动客户管理项目管理企业联盟管理1.2.2.2.应用架构视图应用架构基于业务架构，从系统应用功能的角度定义应用功能、应用划分和

31、应用分布，综合能源服务系统建设的应用架构应分为数据交互、用能分析、运营管理、综合管理四个部分，如下图所示：其中企业联盟管理、项目管理、客户管理、集群客户用能综合互动、大数据分析、互联网交互、电力数据交互为业务拓展功能项 7 项；电能替代分析与应用、园区多能互补分析、电能质量多维分析及治理、企业用能综合分析为深化应用功能项 5 项。应用功能说明：模块名称模块名称子模块名称子模块名称功能说明功能说明数据交互互联网数据交互通过运营商 5G 进行数据采集，同时通过互联网向用户提供内容访问。电力数据互联通过电力 5G 进行数据采集，同时获取电力调度、营销、运检数据。用能分析大数据分析构建大数据处理流程：

32、分别是数据采集、数据导入和预处理、数据分析和统计、数据挖掘；进行数据挖掘的研究与技术拓展，围绕大数据分析对算法、方法、数据、应用、展示等方面进行研究。电能质量多维分析及治理在电能质量在线监测数据的基础上，可以结合用户用能行为和发电、负荷特性进行分析，从而挖掘出反映用户个性化需求的关键指标。以电能质量敏感用户作为实例，基于其电能质量实时数据模块名称模块名称子模块名称子模块名称功能说明功能说明和事件，以及综合用电信息的监视，采用以上多维分析方法，根据其时空分布特性分析和供用电行为关联分析结果，提取出用户电能质量问题的特性、分布规律和产生原因，为电能质量的治理提供依据。园区多能互补分析园区多能互补分

33、析通过对园区源端、网端、荷端、储能各种数据的采集，从清洁电源消纳、经济性等方面进行分析，确立优化目标；对源、网、荷的控制对象进行分析，明确优化调节手段；对发电负荷平衡约束、电网安全约束、储能充放电约束和电动汽车充放电约束进行分析，确定约束条件；对源端的发电预测和荷端的负荷预测进行分析，确定优化输入。企业用能综合分析以在线实时诊断和在线交互结合的方式向用能企业提供能源能量平衡、对标分析等多维度的能效综合服务，建立在线能源审计模型，实现简单、方便、通用性强、实用性高的在线能源审计功能。运营管理集群客户用能综合互动面向集群客户，包括物业用户、园区用户等，开发包括计量、计费、收费等集群客户关注的功能。

34、同时结合集群用户开展柔性负荷控制方面的工作。电能替代分析及应用搭建区域电能替代运维管理系统，整合能源系统和社会资源；围绕电能替代领域细分与潜力挖掘，进行有针对性的产品集成和研发，扩大市场推广力度；通过建立电能替代企业联盟，进行技术协作和创新发展；建立产业上下游、产学研用的闭环流程体系提升电能替代产业的相关服务。综合管理企业联盟管理实现了联盟成员的维护功能以及联盟成员产品的维护功能，以及联盟成员用户登录系统后的产品评价、用户群体分类等功能。客户管理实现用能用户、集团用户的维护管理，客户分析、客户画像、客户的诊断报告的编写推送、用户首页内容管理等功能。项目管理结合线下的业务开展情况，在丰富细化产品

35、的前提下，推进项目管理的实用化。在互联网接入后，支持用户通过 BS 方式查询项目进度并评价阶段和总体的产品及服务质量，反馈的信息体现联盟成员产品和服务的水平。应用边界综合能源服务系统系统涉及多业务数据集成，为了保证业务数据综合能源系统的完整性和准确性，系统建设需要提高业务数据自动化采集程度，加 强各业务系统之间的数据集成工作。系统应用集成边界视图如下所示：调度系统电网断面数据电量电费用户台账停电信息PMIS1.2.3.数据架构数据架构设计承接业务架构、应用架构设计成果，对综合能源服务系统系统所涉及数据的建模与分类、数据处理与分析等内容进行设计规划，为后续的技术架构设计提供输入。1.2.3.1.

36、数据建模与分类为了分析综合能源服务系统的体系架构，需要从数据全生命周期出发，沿着“数据信息知识应用”的路线分析综合能源服务系统的主要功能构成。综合能源服务系统的数据分析流程主要包含数据集成、数据存储、数据计算、业务应用 4 个阶段，在该流程中融合数据治理、分布式存储、高性能混合计算、数据探索、一体化搜索、可视化展现、智能信息处理、安全治理等信息技术实现数据分析、处理、安全防护的基础系统支撑，通过综合能源服务系统多领域交叉融合研营销系统用采系统究，建立智能化的建模分析及数据使用模式，支撑综合能源管理业务应用和场景需求。1）数据源层。通过多种数据接入手段整合多元能源数据，即通过运营商 5G、内网数

37、据同步、电力 5G 专网、移动端数据录入、互联网第三方系统接入等方式，采集各电压等级变电站、燃气、用水数据、谷电蓄热系统数据、光伏、风等能源数据，以及经济、环境等其他内外部数据，形成由关系型数据库、二维表等结构化数据，文本、图片、音频、视频、日志、报表等非结构化数据、历史/准实时数据以及电网 GIS数据共同构成的数据海洋，是系统数据分析与应用的数据基础和来源。2）数据管理层。对数据源层的数据进行模型统一，通过消息总线接入、关系数据库导入以及文件导入 3 种数据接入的方式，实现数据存储与集成管理。消息总线接入重点解决流式数据和日志数据的接入，关系数据库导入主要用来完成结构化数据从关系数据库到大数

38、据系统的数据迁移，文件导入则用于对传感器数据、社交媒体数据以及文档、图像、视频等新型大数据文件的向上传输。3）数据计算层。融合传统的批数据处理体系和面向数据的新型计算方法，通过数据的实时计算、海量数据的批计算，以及流数据的合并、快速的流计算处理，构建高性能、自适应的数据计算框架；整合现有成熟的数据分析挖掘算法，形成可定制、可调配的分析模型组件库，有效支持并行化计算。4）数据应用层。引入多用户模式，提供各类数据访问的控制方式及图形化的编程框架，为新能源及用户电力系统监控、用能综合分析、电能质量分析、用电健康评估、大用户能源管理数据等典型应用提供决策支撑，服务于综合能源管理的建设。1.2.3.2.

39、数据处理与分析系统可整合电力行业不同领域的数据，形成统一的数据资源池，构建具备开放性、可扩展性、个性化、安全可靠、成熟先进的大数据分析服务体系，并具备面向社会的公共服务能力。应用先进技术、工具、算法、产品，构建数据分析与应用系统功能架构。1）数据集成。通过改进现有数据抽取、转换、加载、文件适配器等采集技术，融合分布式高速高可靠数据采集等新型采集技术，完成现有数据中心数据、业务数据、终端数据等海量多样化数据的解析、转换与转载。2）数据存储。改进传统的关系数据库、数据仓库存储技术，实现海量多类型数据的存储，建立相应的关联索引，进行管理和调用服务；结构化数据采用行式数据库进行存储，非结构化数据采用H

40、DFS进行存储，半结构化数据采用列式数据库或键值数据库进行存储，实时性高、计算性能要求高的数据采用内存数据库或实时数据库进行存储。3）数据计算。通过改进已有查询计算、批处理计算、内存计算技术，融合实时流计算、并行计算等新型计算技术，支撑数据分析挖掘应用。4）数据分析。通过提升改造现有智能分析决策系统的分布式能力，融合、集成开源分析挖掘工具和分布式算法库，实现数据分析建模、挖掘、展现支撑业务系统实时、离线的分析挖掘应用。5）数据可视。通过图形化、图像化以及动画化等展现技术，完成报告、查询、分析、预警、搜索、数据开放、服务等接口/门户形式为公司功能应用提供服务。系统服务接口包括原非结构化数据中心服

41、务接口。6）数据安全。解决数据采集、存储、分析、应用等过程中产生的诸如身份验证、用户授权和输入检验等大量安全问题；由于在数据分析、挖掘过程中涉及企业各业务的核心数据，防止数据泄露、控制访问权限等安全措施在大数据应用中尤为关键。7）功能运维。通过系统服务集群进行集中式监视、管理，对系统功能采用配置式扩展等技术，解决大规模服务集群软、硬件的管理难题，并能动态配置调整系统的系统功能。1.2.3.3.数据来源及集成数据集成集成系统集成内容技术路线获取频率应用场合智能电网调度控制系地调SCADA数据E 语言文件导入导出5 分钟一次用户站上级电源追溯统用电信息采集系统用户电量日 数 据电费月数据数据中心/

42、ESB/WebService电量一日一次电费一月一次用能企业电量电费查询分析电力营用户台账业务触发用能基本销业务数据数据中心信息、业应用系业扩流程/ESB/WebService扩信息查统数据询设备业务触发用能企业（资停电信息产）运维精益停电数据数据中心/ESB/WebService推送管理系统数据采集采集来源采集内容技术路线获取频率应用场合用户站/代维站自动化站内遥信遥测数据IEC104 通道接入实时用户站/代维站运行监视系统1.2.4.技术架构综合能源服务系统布置于信息安全大区区，通过 IEB 数据交互总线技术，在保证信息系统安全的基础上，完成用户站集中监控系统 与调度系统、PMIS、能源综

43、合服务系统等其他电力、能源运营系统 数据整合，搭建能源管理互联网系统，实现用户站集中监控系统与其他电力运营相关系统实现无缝数据交互，建设成开放式、模块化的大 数据分析、应用、管理系统，将标准管理流程固化其中，并与能源综合服务系统高效耦合，提供综合服务系统所需的信息流支撑，并能按 照用户分类，分别对整个系统、某一种负荷类型用户、某一领域用户、或者单个用户的用电情况进行综合分析，并能够针对用户各用电环节，生成优化用电、节能降耗的综合用电方案。系统通过与互联网连接，具备与用户互动功能，方便用户实时了解自己日常用电情况，以及平 台通过大数据分析给出的综合用电方案为用户提供综合用电、用能的 整体解决方案

44、，实现能源消耗的优化。通过本项目建设，提升系统适用性，强化用能专业分析，引导地区新能源发展，实现多能互补，提高区域能效水平，提高能源的利用效率，降低企业的用能成本，同时，面向能源需求侧用户，为能源互联网的参与主体提供互动服务、用户节能与定制服务、大数据信息增值服务、能源优化管理服务等，探索面向能源互联网的多方参与、利益共赢的运营模式。1.2.4.1.逻辑模型1.2.4.1.1.总体技术框架综合能源服务系统遵循多层分布应用模式，采用组件化、动态化的软件技术，利用一致的可共享的数据模型，按照数据资源层、业务逻辑层、业务服务层和展现层，实现多层技术体系设计，通过服务总线、数据交换系统、数据中心多种集

45、成方式，实现系统界面集成、数据集成和应用集成，以满足系统业务范围内各种应用需求，以及纵向贯通、横向集成的信息交互要求，综合能源服务系统的总体技术架构如下图所示：能源数据采集能源数据分析运营管理综合管理综合能源服务系统采集通道监视能源数据校核数据采集处理园区多能互补分析电能质量分析企业综合用能分析集群客户用能互动电能替代分析与应用企业联盟管理产品研发管理项目管理采集负载均衡综合智能告警设备监视控制大数据分析运维管理客户管理数据中心管理图模库一体化模型数据管理移动服务架构支持在线运维管理可视化人机界面系统资源管理统一应用支撑系统图形工具报表工具曲线工具告警服务任务管理数据管理流程管理 工作流引擎

46、前置通讯网络管理实时数据库时序数据库关系型数据库文件型存储CORBA 中间件通用中间件操作系统屏蔽中间件LINUXUNIXWINDOWSSOLARIS操作系统系统IBMHPDELLSUN联想曙光浪潮华为硬件系统1.2.4.1.2.功能组件设计综合能源调控系统的功能组件设计如下图所示，自下而上分为 6层，分别为用户接入层、网络通信层、统一应用支撑系统、实时监控分析层、多维度用能分析、分层综合调控。用户接入层负责接入调控系统需要的所有能源相关数据，包括各类用户的电网数据、用能数据、新能源等多元数据；网络通信层通过利用移动 5G、专用网络、电网转发、公共网络等方式，满足数据接入的要求；统一应用支撑系

47、统采用分布式体系架构，包括大数据分析引擎、IEB 数据交互总线、系统权限管理、数据库服务管理、B/S 架构支持、移动服务架构支持等功能，满足大数据分析及云计算的要求；实时监控分析层对各类能源系统进行实时监控，保证区域能源的安全可靠运行；多维度用能分析通过预警分析、综合用能分析、用户用能特性分析、多能源系统评估分析等手段，为调度人员提供决策依据，提高能源调度的效率；分层综合调控利用多维度用能分析的结果，实现需求侧智能互动、区域能源交易、碳排放统计及交易等功能，实现对区域能源系统的智 能化调控。1.2.4.2.执行模型1.2.4.2.1.硬件环境设计综合能源服务系统系统部署所需硬件考虑到利用原有资

48、源的基础上需要新增一些服务器和交换机等设备以及一些终端采集设备，主要包括数据挖掘服务器、综合用能分析服务器、协调优化服务器、WEB服务器等。在系统部署时充分考虑应用的拓展性和稳定性，对关键设备均采用负载均衡、双机热备，为应用的发展建立充足的弹性空间与可靠的性能保障。数据挖掘服务器设备采用 4U 机架式服务器CPU：4 颗英特尔 至强 E7-4820v3（1.9GHz、10核、25MB缓存）内存：65GB DDR4 ECC硬盘：600 GB SAS(15000 rpm)*4RAID：支持 RAID0、1、10、5(最低缓存 512MB)网卡：100/1000M 自适应端口*4光驱：DVD1电源：

49、标配 2 个；（支持冗余热插拔、可选配）机架导轨配件IO 插槽：支持 9 个PCIe，含键鼠综合用能分析服务器设备采用 4U 机架式服务器CPU：4颗英特尔 至强 E7-4820v3（1.9GHz、10核、25MB缓存）内存：65GB DDR4 ECC硬盘：600 GB SAS(15000 rpm)*4RAID：支持 RAID0、1、10、5(最低缓存 512MB)网卡：100/1000M 自适应端口*4光驱：DVD1电源：标配 2 个；（支持冗余热插拔、可选配）机架导轨配件IO 插槽：支持 9 个PCIe，含键鼠协调优化服务器设备采用 4U 机架式服务器CPU：4颗英特尔 至强 E7-482

50、0v3（1.9GHz、10核、25MB缓存）内存：65GB DDR4 ECC硬盘：600 GB SAS(15000 rpm)*4RAID：支持 RAID0、1、10、5(最低缓存 512MB)网卡：100/1000M 自适应端口*4光驱：DVD1电源：标配 2 个；（支持冗余热插拔、可选配）机架导轨配件IO 插槽：支持 9 个PCIe，含键鼠WEB 服务器设备采用 4U 机架式服务器CPU：4颗英特尔 至强 E7-4820v3（1.9GHz、10核、25MB缓存）内存：65GB DDR4 ECC硬盘：600 GB SAS(15000 rpm)*4RAID：支持 RAID0、1、10、5(最低缓