园区能效管理系统方案设计合集.docx

产业园区综合能源解决方案模板目录1 .业务背景52 .园区现状分析53 .建设目标53.1. 清洁低碳53.2. 安全可靠53.3. 智慧灵活53.4. 经济高效54 .建设意义51. 1.形成综合能源网络示范54. 2.形成能源管理平台示范55. 3.形成能源服务模式示范65 .关键技术在智慧园区的应用65. 1.区块鞋技术66. 2.物联网技术117. 3.数据挖掘技术128. 4.大数据分析技术159. 5.智能算法技术166 .总体设计176. 1.系统设计标准176.1.1.即时性186.1.2.准确性186.1.3.可控性186.1.4.安全性196.1.5. 先进性196.1.6. 实用性196.1.7.标准性206.2.整体架构设计216.2.1.网络层236.2.1.1.网络层设计思路236.2.1.2.网络层设计原则236.2.2.平台层246.2.2.1.平台层设计思路246.2.2.2.平台层设计原则256.2.3.应用层274.2.3.1应用层设计思路274.2.3.2应用层设计原则276.3.物联网架构286.4.大数据架构286.5.人工智能架构297.平台功能概述317.1.智慧能源317.1.1.综合监控应用317.1.1.1.供配电监控317.1.1.2.分布式电源监控317.1.1.3.柔性负荷监控317.1.1.4.照明监控317.1.1.5.暖通空调317.1.1.6.环境监控317.1.1.7.视频监控317.1.2.能耗分析应用317.1.2.1.能流图317.1.2.2.能耗统计327.1.2.3.能耗对比327.1.2.4.能耗排名327.1.2.5.关联分析327.1.2.6.峰值分析327.1.3.KPI管理327.1.4.报表管理327.1.5.能源审计327.1.6.能效管理327.1.7.电能质量多维分析327.1.8.园区多能互补分析327.1.9.电力系统能效优化应用337.2.零碳管理337.2.1.低碳管理337.2.2.低碳信息337.2.3.低碳服务337.3.市场交易337.3.1.能源计费337.3.2.能源交易337.3.3.能源结算337.3.4.碳交易337.3.5.碳结算337.4.智慧运营337.4.1.综合安防应用337.4.1.1.智慧安防337.4.1.2.智慧消防367.4.1.3.智慧应急377.4.2.智慧通勤应用377.4.2.1.智慧通行377.4.2.2.访客管理387.4.2.3.车辆管理417.4.3.环境舒适应用427.4.3.1.智慧照明427.4.3.2.智慧环控437.4.4.设备维保监测应用447. 4.4.1.动环监测447.1.1.1.1. 环境管理447.1.1.1.2. 温度监测457.1.1.1.3. 空气质量457.1.1.1.4. 照度管理467.1.1.1.5. 无线烟雾监测467.1.1.1.6. 无线水浸监测477.1.1.1.7. 无线红外监测477.1.1.1.8. 暖通监控477.1.1.1.9. 智能门禁477.4.4.2. 设备监测477.4.4.2.1. 给排水设施设备477.4.4.2.2. 用电设施设备487.4.4.2.3. 热设施设备487.4.4.2.4. 供气设施设备497.4.4.2.5. 照明设施设备497.4.4.2.6. 电梯设施设备507.4.4.2.7. 其他智能设备507.4.4.3,配电监测507.4.4.4.光伏监测517.4.4.5.预警报警517.4.4.6.运维管理537.4.4.7.设备运行管理547.4.4.8.工单管理557.4.4.9.巡检管理557.4.4.10.知识库管理567.4.4.11.设施设备资产管理567.4.4.12.设施设备维护保养57L业务背景2 .园区现状分析3 .建设目标3. 1.清洁低碳4. 2.安全可靠5. 3.智慧灵活6. 4.经济高效4 .建设意义1. 1.形成综合能源网络示范示范应用行业领先的能源技术与设备，集成电、冷、热等不同能源应用场景，推广泛在用能信息的深度感知和能源供应系统的协同优化，实现多种能源的互联互通和自由交换，把握“枢纽”物理功能，促进能源网与物联网的深度融合。4. 2.形成能源管理平台示范依托园区先进的软硬件系统平台，充分挖掘能源数据价值，吸引更多社会资本和市场主体参与。树立开放、合作、共赢理念，与能源企业、互联网企业开展深入技术合作、成果培育，打造能源行业生态圈，充分发挥“平台”互动作用，引导社会用能理念转变。5. 3.形成能源服务模式示范探索不同能源生产、传输、存储、消费、交易全产业链新模式，全面开展综合能源服务，试点传统业务转型和新兴业务布局，实现商业模式示范应用，推动实现“共享”价值追求，打造综合能源服务体系。5 .关键技术在智慧园区的应用5.1. 区块链技术a）描述区块链是一个信息技术领域的术语。从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。自治性去信任基于协商一致的规范和协设,使 博时.人.的信任改成了对机器 的信任，任何人为的干预不起作 用从技术上保证参与交易各方 的互信，不需要独立的第三 方机构，没有信任"与否 这件事分布式分布式组网架构，任意节点间的权利和义务是对等的高度透明开源程序，保证账簿和商业规则可被审查匿名由于技术上解决了信任问题.因此交易双方没有必要了解对方，交易可以在匿名下进行b）区块链三个底层的技术数据关系加密化“区块”表达了区块链里面数据关系的最终呈现形式，一条记录,无论它是什么信息，最终它（或它的检索信息）都要被放置在一个区块中。而区块与区块之间，是一个“链表”的数据关系，会编程的人都知道什么是链表，就是后一个数据中存在指向前一个数据的索引键。因此，区块链上的任何两个数据永远可以通过这些索引键最终连在一起，数据无法逃离这个逻辑。区块在保存一堆交易信息时，采用了merkle树的方式进行保存,父节点是两个子节点的doublehash得到的结果，而merkle算法确保了交易信息不能被篡改。数据不可篡改区块链上的数据是不可篡改的。但其实，数据是可以改的，只是说改了以后就你自己认，而且被修改数据所在区块之后的所有区块都会失效。区块链网络有一个同步逻辑，整个区块链网络总是保持所有节点使用最长的链，那么你修改完之后，联网同步后，修改的东西又会被覆盖。这是不可篡改的一个方面。区块链通过加密校验，保证了数据存取需要经过严格的验证，而这些验证几乎又是不可伪造的，所以也很难篡改。加密并不代表不可篡改，但不可篡改是通过加密以及经济学原理搭配实现的。点对点网络让数据永不下线区块链的点对点网络。客户端和客户端直接通信，不经过某一台特定的服务器。简单说就是在这个点对点网络里面，所有人的电脑里保管着一模一样的一个数据结构（其实就是一个完整的“区块”“链”）,他们相互通过网络连接，进行同步，当客户端创建了新的区块，其他人就会把这个区块同步到自己保管的数据结构中。因此，无论这个网络上哪一个节点死掉，其他节点都还活着，新加入的小伙伴就可以从这些节点里同步数据到自己的电脑。而这种加入点对点网络的设计，就叫“去中心化”，只要网络上还有一个节点活着，区块链的数据就不会消失。C）区块链核心技术区块区块是区块链的主要数据存储结构，一个区块包含区块头和区块体两个部分块高度：1005（区块在整条链中的序号）块哈希:0000000a5fc.-7；上一个块的哈希：000000c5f66d区块头时间数:1491124.（区块创建时间）难度：969499.2384Nonce:1955482844区块体LMerkleRoot:fl93ccad86.区块结构示意图对于一个区块而言，它就是一个特殊的数据结构。它的区块头包含了一些固定信息：版本（客户端版本，每次升级客户端软件，这个信息就会不一样），块高度（其实就是表示这是链中的第几个区块），块哈希（这个区块的hash值），上一个块的块哈希（这个字段是重点中的重点，是形成链表结构的关键），时间戳（区块创建时间），merkleroot（区块体的Inerkle根hash值）。除了这些字段，如果做一个自己的区块链，还可以添加一些其他信息到区块头中。区块体是保存具体内容的位置，在本系统的区块链中，区块体保存的是交易信息。在部分区块链实现中，一个区块还可以有区块尾，用来保存一些区块创建结束之后的信息，这些信息可能是区块头和区块体已经创建完以后，附加上去的，比如区块的长度、容量等信息。这就是一个区块。而一个区块头中的PreVioUSHaSh字段，保存的是上一个区块的hash值，因此，通过这个区块就知道了上一个区块是哪个，上一个区块又能知道上上个区块，直到可以追溯回整个链条的第一个区块。这就是区块链。区块链结构示意图就像上图一样，后面一个区块总是指向前一个区块。一旦一个区块生成，并且后面有区块指向它，那它就不能被修改，因为一旦修改，所有的hash都需要重新计算。但是我们知道，hash算法的特点是，想要得到这个hash必须用原始内容进行一遍hash算法，所以，如果给的内容和原始内容不同，是得不到这个hash的，所以，中间某个区块链被修改而得到的hash,不可能被后面的区块指向，区块链就会断掉。断掉的区块链加入到网络中，要么不被认可，别的节点不会把你当作合法节点，要么你要再同步一遍，从网络中重新复制最长的链到你的本机覆盖原来的链。>MerkleTreeMerkIeTree是一种数据结构，区块链里面就是一棵二叉树，也就是每个父节点有两个子节点那种。区块头里面的Merk1eRoot是通过对区块体内的记录做Merkle算法得到的。一个区块里面包含n个交易，我们把这些交易两两分组，每两个一组，得到n/2组，如果有单数，那么最后一个交易复制一份凑数。先对每个交易做hash提取，这样就得到来n个hash,然后对每组的hash做doublehash运算:parentHash=sha256(sha256(hashl+hash2)也就是把这个组里的两个hash连起来，再计算得到一个新hash,这个新hash就算这两个hash的父节点。得到所有组的父节点之后，按照同样的逻辑，得到父父节点，如此一直下去，最后得到一个根节点,这个根节点就是merkleroot1.1. 2.4使用区块链技术的必要性传统模式的园区系统是基于中心化为前提的，信息容易被篡改，很难得到用户的信任，不同实体之间各自保存各自的供应链信息，这就导致数据一旦发生安全事故，可能将造成不可挽回的损失，也极有可能发生数据被伪造的事情，并且严重缺乏透明度，造成了较高的时间成本和金钱成本，一旦出现问题，难以追查和处理。信息难以全面及时归集：无法及时归集所有单位或者机构的数据，数据更新的频次如何确定。数据是否可信：中心化系统存在数据篡改、造假的风险。信息泄露安全隐患：中心化系统有被入侵风险，导致信息泄露。系统稳定性难度大：中心化系统瘫痪导致整个服务不可用。因此为了解决传统模式带来的风险和不足，需要用到区块链技术，区块链是一个信息技术领域的术语，从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有以下几点特性：不可伪造全程留痕可以追溯公开透明集体维护基于以上这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任“基础，创造了可靠的“合作”机制，通过区块链各方可以获得一个透明可靠的统一信息平台，可以实时查看状态，降低物流成本，追溯园区生产和运送整个过程，从而提高供应链管理的效率。1.2. 物联网技术物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。它是通过射频识别(RFID).红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、二维码识别终端等信息传感设备，按约定的协议把各类物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网实现了人与人、人与机器、机器与机器的互联互通。通过把RFID、传感器、二维码等信息传感设备植入设备、电网等园区的各种物体中，可以实现对园区更透彻的感知；通过与互联网的融合，能将园区事物信息实时准确地传递出去，从而实现更为广泛的互联互通；通过利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对海量的数据和信息进行分析和处理，能够帮助对园区内各类人和物实施智能化的控制。1.3. 数据挖掘技术数据挖掘融合了统计学、人工智能、机器学习、模式识别、数据库技术、最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域的先进思想和技术，已发展为一门交叉性的独立学科。数据挖掘的主要任务可分为两大类：描述型任务和预测型任务。描述型数据挖掘任务的主要目标是建立合适的模型描述数据中潜在的性质或模式(包括关联特征、相似特征、趋势、轨迹等)或者是对数据进行异常检测。预测型数据挖掘任务的主要目标是基于对当前数据的分析，建立数据中目标属性与其他属性的预测模型。根据预测数据类型的不同，预测型数据挖掘任务可以进一步分为分类任务和回归任务两种，其中分类任务主要适合于预测分类属性变量；而回归任务则主要适用于预测连续型变量。数据挖掘任务所发掘的数据模式一般包括以下几种：概念描述概念描述是指将某类对象的内涵进行描述，概括这类对象相关特征，这种描述可分为特征性描述和区分性描述。前者用于描述某类目标对象的共性特征，可通过总结归纳目标对象数据的一般特性实现。后者则是不同目标对象的特性进行区分描述，可采用决策树法、遗传算法等将某一个对象与多个类比对象进行比较分析实现。关联规则关联是指两个或多个变量的数值之间存在一定规律性。这种规律性可以用关联规则来定量描述。关联可分为简单关联、时序关联以及因果关联。该模式可通过关联规则挖掘技术提取。聚类聚类模式的主要目的是将数据对象划分为若干个有意义的组别，能够帮助客观地认识类别未知的对象，也是概念描述和异常检测的基础聚类模式可通过聚类分析技术实现。分类与预测分类与预测分别为描述分类属性数据和数值数据未来变化趋势的模式。它们可通过分类规则(IfThen)决策树、贝叶斯分类、神经网络、传统统计分析方法等实现。异常检测异常用于发现数据中的离群点，也被称作偏差检测。可通过统计学方法、基于距离的方法、基于密度的方法等实现。* 演变分析演变分析模式主要用于描述数据随时间或事件变化的趋势，可采用趋势分析、相似性搜索、周期分析等实现。常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘和决策树，其中前两者主要适用于完成描述型数据挖掘任务，而后者则主要适用于完成预测型数据挖掘任务。* 聚类分析聚类分析(Clusteranalysis)是在没有先验信息的前提下，将已有的无类别标记的数据对象进行归类的数据分析过程，是一种“无监督”(unsupervised)的学习方式。其目的在于发现数据的分布规律、挖掘数据隐藏的内在结构，为进一步的数据分析提供有意义的信息。* 关联规则挖掘关联规则挖掘的主要目的是从大型数据中发掘出有意义的联系，描述数据对象之间相互关联的模式。通常，这些同时可以用“If-then”关联规则的形式呈现，形如x->o根据所处理的数据属性的不同，关联规则可分为布尔关联规则和量化关联规则。前者产生的规则仅用于描述目标对象是否存在关联，而后者则对目标对象的属性进行量化描述。此外，关联规则挖掘能够分析单维或多维数据属性。市场购物篮分析是关联规则挖掘的典型应用，能够帮助商家分析顾客购买习惯，从而制定相应营销策略。决策树决策树是一种类似于流程图的树状结构，由叶结点、内部结点以及根结点组成。该技术采用自上而下的方式通过对每个内部结点进行某一属性值测试，根据属性值大小判断该结点向下的分支，每个分支代表一次测试输出。叶结点代表属性的分布情况，树的最顶层为根结点。决策树从根结点到叶结点的一条路径可以视作一个合理的分类规则。该技术一种典型的分类方法，适用于预测未知数据的类别。与聚类分析不同的是，决策树技术需事先知道预测目标属性的类别，属于“有监督”的分类方法。5.4. 大数据分析技术大数据分析技术是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。大数据计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。5.5. 智能算法技术>用能修正算法照等冷境区(7个广建立分析模型，化各项因素对能耗的影响，得到修正系数健M定修1%标 <1A /(2 a)> = M准(IUE指标 X Mi(l.j> al a, × a, 能任定0i <>-)-能耗定额拊标Xtt筑总俞业面机a，：气候修正系数 %餐饮业态修正系IS % :设计效率修正系数?： Eft修正系©叫营业时间修正系数项目样本按气候区、城市类别两个维度分类、分别统计r* L二- L三三工_ 一.一» >.g, ,能耗定缺根聂逋过定证根据园区特征(园区基本信息，园区地理信息)，筛选和目标项目相似的园区，综合所有相似项目的特征以及相似项目的历史能耗信息，将目标项目的园区特征信息，部分历史能耗信息，典型气象年信息作为输入特征进行计算，得出该项目的能耗基准值。>设备运行诊断算法确定管理范国设备AIXS博锐专家设定/接收策略FMBA或传感器执行工人智能派单H-I»发布反tfl报警和诊断下达标准设备配置与策略制定策略发布与查看“管理不一致"报警运行诊断系统用户可以很容易的形成一整套闭环管理逻辑。以园区项目历史能耗数据（每天96维能耗数据）、当天实际能耗数据为训练输入，运用kmeans聚类算法计算历史一致性评分和计划一致性评分。核心诊断运行的四个维度L开关异常。2波动异常诊断3.能耗异常4.历史一致性kmeans聚类算法是把项目历史能耗数据（每天96维能耗数据）进行工作日和非工作日划分,然后分别以手肘法所得k值进行聚成k个簇,每个簇包含簇中心和簇内能耗范围（能耗最大值和最小值经过9596置信区间筛选）；输出簇中心、簇范围。6.总体设计6.1.系统设计标准以可视化平台为依托，收集和积累园区的设计、施工、运行数据,建立完整、全面的大数据库，以大数据为依据，实现运营管理平台的即时性、准确性、可控性、安全性、可视性、先进性和实用性。6.L1.即时性实时数据统计，可即时查看各种数据报表，了解园区现状。智慧综合能源管理系统实现了设备的静态台账查询与动态运行参数的检测，可以根据需求产生各种报表，从宏观维度分析项目的运营情况，提高园区运营的日常工作效率。6.1.2.准确性信息化管理，准确有效，杜绝漏洞、避免人为失误。系统的总体设计主要采用的是标准化通讯协议，能够将不同厂商的设备与系统便捷地综合在一个平台上，使用方便；在软硬件配置上具备足够的冗余能力，使系统能在将来得以方便的扩充，让漏洞问题不再发生。6.1.3.可控性6. 降低人员成本，提高工作效率，操作记录可溯源。智慧综合能源管理系统有效的解决了信息存储、检索与传递的难题，同时系统也可实现设备的实时运行状态监测和故障报警提示等功能。帮助维护人员更好的掌握系统与设备的运行情况。工单管理与维护策略管理功能满足了维护人员的日常工作需求，同时将工单与维护工作的执行情况及时的更新至平台数据库，使园区运维的日常工作可视、可查、可记录。基于可视化的智慧运营平台真实的反映隐蔽工程的关键位置与类别的信息，帮助维护人员快速定位隐蔽的管道或关键位置，使日常的园区运维工作以及对故障或报警与预警的响应都更具有针对性，能够快速的查找问题根源所在，及时的解决问题。7. 1.4.安全性平台通过多级权限设置，严格审核流程监督控制，电子数据多种机制确保备份保存。基于慧综合能源管理系统保证有极高的安全性、可靠性和容错性。科创园区项目作为重要的公共园区，其人员出入、流动较大，重要的专业设备较多，因此整体安全性、防范性至关重要。支持报警分类、报警分级，支持报警流程化处理，支持报警信息与报警点联动，从“声音”、“视觉”、“信息”等维度保障园区各系统设备的安全运行。7.1. 5.先进性智慧综合能源管理系统利用物联网和大数据技术，实现园区运营阶段智慧化管理。以人工智能为核心的综合运维指导平台，改变传统园区管理以过程为导向、人工效率低等问题，把园区中服务的“人”与“物”有机连接起来，构建更加完善的智慧运维管理体系。平台内部署多种先进技术和算法，其中包括物联网集成、园区大数据分析、服务自定义逻辑、设备自动诊断算法等内容。在园区使用者和管理者之间建立可以信赖的纽带，帮助管理者完成园区运营阶段的各种工作。一个用信息构筑的模拟模型，从而解决“信息断流”的问题。加强运营阶段园区各专业之间的信息共享，减少信息传递过程中的损失，解决运营管理中各专业不同平台之间的“信息孤岛”问题。7.2. 6.实用性6. 平台选用较易学习掌握、操作简便和维护容易的系统设备，系统软件采用中文操作界面。平台将动态数据与管理信息结合，将逻辑关系三维可视化，得到实时的动态模型。将提供智能化的园区设备管理方式，及时了解设备资产的运作、分布、构成、使用和故障等情况，转变静态管理为动静态综合管理。7. 1.7.标准性标准是为了实现系统的目标而必须具备的一整套具有内在联系的、科学的有机整体。我司（运维平台开发单位）软件平台从设计到开发、测试，从实施到运营、维护的整个过程，严格按照国家计算机行业相关的规范指南。1）计算机软件开发规范GB8566-882）计算机软件产品开发文件编制指南GB8567-883）计算机软件需求说明编制指南GB9385-884）计算机软件测试文件编制规范GB9386-885）信息处理-程序构造及其表示法的约定GB/T13502-926）计算机软件单元测试GB/T15532-957）软件维护指南GB/T14079-938）计算机软件需求说明编制指南GB/T9385-889）计算机软件测试文件编制指南GB/T9386-8810） 计算机软件质量保证计划规范GB/T12504-9011） 计算机软件可靠性和可维护性管理GB/T14394-9312） 软件产品评价质量特性及其使用指南GB/T16260-966.2.整体架构设计科创园区综合管理平台整体架构如下，构建以数字平台为中心园区运营管理体系。业务层IOCigS行业Ans平台总合通信云基础谢6 与平台曜方- >a料 .咚M由|».*曲I-«»«s换IKSftII1t¾6 -rz r s ©©©®©®<D©®可再A j0v mn S4 M好水VUBNM的电t Bi电供.、仪表的 WfiA S5®® <©<§>©> ®分布式电；0储. KttKWHft 分布就面值 EI付值IRafm 孑机 地体车 会仅IE行业使施数军使箜或用使她集成便隹开发使饶IFrAlFgIoTMlMMGS瘫8云基3B身UUU云基础谢6 与平台赧务科创园区综合管理平台以可实施落地为目的，进行系统、科学、前瞻、可操作的设计，以指导未来的建设工作。具体设计思路包括:以“国内领先，国际一流''为目标，引入前沿的技术和成熟、丰富的应用来服务于园区。科创园区总体方案设计应基于5G、物联网、大数据、云计算、移动互联网等前沿技术，结合业界成熟的、可靠的应用实践与园区事务深度融合。采用物联网技术，使得园区事务管理中的“人、车、物”等资源实时可连接，实现可视化管理；综合管理平台和各个业务应用子系统使用统一分配的虚拟机资源。通过大数据技术，形成园区事务管理的数据底座，并且对外开放服务能力，打造“用数据说话”的智慧园区综合管控体系，实现园区资源运营资源的最优化配置；实践移动互联网技术。以平台为中心，打破烟囱式系统建设方式，将传统的弱电系统，信息网络，服务应用等内容通过平台进行互联互通，进而到达“协同、共享、创新”的目的。科创园区总体方案设计应以数字平台为中心，将园区办公区的各个系统进行连接，并实现各个系统之间的数据共享和消息互通。同时,支持传统应用系统以微服务的方式将对外接口进行发布，提升系统对接的便捷性，降低应用之间的耦合性。另外，通过数字平台的建设，改变传统弱电系统“重建设轻运营”的现状，转变到建设和运营双头并重的思路，实现园区事务管理的数字化转型。实现园区事务管理的标准化、规范化，重塑工作流程，探索工作体制机制改革创新。科创园区总体方案设计应尽量考虑园区事务管理的标准化、规范化。通过标准化、规范化使得智慧园区建设的经验和方式方法可以快速复制到其他的事务园区。6.2.1.网络层6.2.1.1.网络层设计思路(1)网络层规划作为园区的基础内容，基于园区发展布局为依据来规划科创园区的通信基础网络。(2)以园区各区域对通信业务的需求进行考虑，从而使通信基础网络具有普遍的服务的能力。在科创园区通信基础网络规划的过程中，还应该对国家和通信部门制定的各项技术标准和技术体制予以严格的遵守。(3)对科创园区原有的通信基础设施进行充分的考虑，全面规划和建设千兆5G移动网、万兆光纤宽带网、一张泛在连接的物联网，对现有的通信工程设施能力进行充分的挖掘，从而对新建通信基础网络布局进行合理的规划。科创园区通信基础网络规划应该具备合理性、工程可行性、网络可靠性、网络安全性和技术先进性的特点。(4)尽量减少科创园区通信基础网络规划中的重复建设。同时要考虑电信设施的电磁保护，和其他为维护电信设施安全的安全措施;也要考虑无线通信设施对其他专用无线设备的干扰。6.2.1.2.网络层设计原则建设结构稳定、安全可靠、接入快捷、容量合理的区域基础通信网络，面向未来目标网络发展方向，全面规划和建设千兆5G移动网、万兆光纤宽带网、一张泛在连接的物联网，满足各类业务综合接入和中长期发展需求。同时充分利用和挖潜现有网络资源，提高网络资源利用效率，保证网络安全可靠。(1)先进性科创园区基础通信网络将采用包括千兆5G移动网、万兆光纤宽带网等国际主流先进的无线通信网络及物联网技术，布局网络基础设施。(2)超前性科创园区基础通信网络规划将着眼考虑科创园区未来5年内基础网络发展需求，适时超前布局网络架构及网络容量。(3)整体性科创园区内信息服务、信息管理从集中管控的角度出发，所有区域通信一定要做到互联互通，信息实时并高度一致。对接入的资源进行统一分配和管理。(4)高效性快速布局、维护、跟踪监测及维修。6.2.2.平台层6.2.2.1.平台层设计思路科创园区为解决集中管理设备、技术问题，推动园区事务管理更新升级，提升信息化水平，提高党政园区行政效能，通过云计算、物联网、大数据、安防、AI技术使能等技术，建设决策管理中心、服务保障中心、数据分析中心三大中心。基于科创园区可视化平台提升整体园区综合安防、设备维保、设备管理、能耗管理、照明、设备控制等水平。6. 2.2.2.平台层设计原则1、 基于通用计算架构基于通用架构的服务器主要优势表现在界面友好，系统安装、网络装置、客户机设置简易，设置、管理系统直观、方便，系统扩展灵活等优点，对构建大型应用集群具有较好的优势。同时，基于通用架构的服务器因为其开放的架构，开放的生态系统，使其具有较低的运维成本，这也是传统小型机等封闭系统所不能比拟的。此外，从可靠性的角度，在云计算环境下，通常大量采用虚拟化、分布式、并行计算等模式，有力地保证了计算系统的可靠性。2、 资源池化资源池化就是将计算资源、存储资源、网络资源通过虚拟化技术,将构成相应资源的众多物理设备组合成一个整体，形成相应的计算资源池、存储资源池、网络资源池，提供给上层应用软件。资源虚拟化是对上层应用屏蔽底层设备或架构的资源封装手段，是实现数据平台资源池化的重要技术基础。3、弹性扩展平台层要实现所提供服务的高质量，动态的资源调度是必不可少的。传统数据中心的IT基础架构采用固定配置，灵活性很差，当业务发展超出预期时，无法及时根据业务需求调整资源供给，难以满足业务快速增长的需求。而且系统资源扩展需要一定的周期，在此过程中，业务系统将处于高危运行状态，造成服务质量下降。而为了应用峰值而扩展的大量资源在正常的业务模型情况下，将处于低负荷状态，造成资源浪费。4、数据处理数据资源的开发和综合应用是科创园区规划与建设的核心需求。科创园区应统筹规划数据采集工作，汇聚智慧感知数据、时空信息数据、产业数据、运维数据等多源数据，涵盖实时数据、业务数据、过程数据、互联网数据等多个数据维度，形成数据资源集合。大数据通过对管理、服务、生活、生产运行中所产生的海量、重复、无关联的过程数据，经过数据采集、清洗、抽取、汇集、挖掘、分析后，而获取的具有经验、知识、智能、价值的数据和信息。同时科创园区应用开放的体系架构，构建以“数据为中心”的分级分类的数据库体系。形成业务级二级主题数据库、应用级三级数据库的分级和精细化管理架构，构建不同级别数据与信息紧密相连的智慧化大数据应用体系，从而实现一数一源、一源多向、一数多用的目标。6.2.3.应用层4.2.3.1应用层设计思路应用层主要承载了大量的智慧应用和服务。科创园区应用层的建设将重点围绕科创园区安保管理、车辆管理、安防管理、能耗管理、园区设备设施管理、照明等方面。通过以人为本的可持续创新理念，着力在园区的重点和热点领域，以辅助智能决策为目标，着力打造一系列的智慧化大数据应用，通过借助大数据挖掘分析技术、AI技术等创新型技术运用，为科创园区管理与建设提供决策的数据依据，对辅助决策支持形成无死角覆盖，打造全国乃至世界级的智慧化应用高地。4.2.3.2应用层设计原则1、针对性运用信息化手段提升效能。积极推进大数据、云计算、人工智能等新技术手段在园区事务领域的应用，探索开发智能化平台、智能客户端，提升工作信息化水平。2、先进性采用最高标准和最新理念，以创新引领发展，打造“智慧园区”，实现信息化水平”3年领先，5年不落后。3、实用性平台选用较易学习掌握、操作简便和维护容易的系统设备，系统软件采用中文操作界面。平台将动态数据与管理信息结合，将逻辑关系三维可视化，得到实时的动态模型。将提供智能化的园区设备管理方式，及时了解设备资产的运作、分布、构成、使用和故障等情况，转变静态管理为动静态综合管理。数据可以通过染色等方式直观的通过视觉传达给用户，用户也可以通过旋转、缩放等操作自由的分析园区内部任何位置的运行状况与基本信息，极大的降低了使用成本和学习成本。云管边端协同，实现园区能耗与碳足迹数据采集平台安全6.3.物联网架构数据安全接入安全云管边端6.4.大数据架构海量能源数据采集，大数据分析预测预警tts 析tt优化明 照圃、圈6. 5.人工智能架构集约建设，共享服务，灵活部署打造“样本库、模型库、算法库、训练平台、服务平台”集约共享的Al平台和资源，满足园区业务对Al需要。基础层包括CPU、GPU、存储等硬件资源和tensorflow、pytorch等算法框架，技术层包括了与模型开发相关的功能模块。6.6融合架构园区子系统从孤立走向融合4BUMHHM台安防MiBfT；，竿倍#WkVS«MI9WflKtt办公智慧园区移M务AJH0BifiKfiIKfiSSXM用KQtS.合Ad位Ht外分析nPVS皿支片未来数字平台云Sfin«周界空一照明车位停车付费阚机费产工位会议至7.平台功能概述7.1.智慧能源7. 1.1.综合监控应用7. 1.1.1.供配电监控7. 1.1.2,分布式电源监控7. 1.1.3.柔性负荷监控8. 1.L4.照明监控7. 1.1.5.暖通空调7. 1.1.6.环境监控7. 1.1.7.视频监控7. 1.2.能耗分析应用8. 1.2.1.能流图7.1.2.2.能耗统计7.1.2.3.能耗对比7.1.2.4.能耗排名7.1.2.5.关联分析7.1.2.6.峰值分析7.1.3.KPl管理7.1.4.报表管理7.1.5.能源审计7.1.6.能效管理7.1.7.电能质量多维分析7.1.8.园区多能互补分析7. 1.9.电力系统能效优化应用7.2. 零碳管理7.2.1.低碳管理7.2.2.低碳信息7.2.3.低碳服务7.3.市场交易7.3.1.能源计费7.3.2.能源交易7.3.3.能源结算7.3.4.碳交易7.3.5.碳结算7. 4.智慧运营7.4. 1.综合安防应用7.5. 1.1.智慧安防(1)安防区域等级管理：基于园区内安防设备分布，对园区内和各楼层空间安防登记进行划分管理。(2)通行权限集中管控：从园区围栏大门入口，到各楼栋、各楼层、各房间的门禁权限集中管控，根据各区域的安防等级设置不同安全等级的门禁系统，门禁开启关闭状态实时感知、实时控制，关键核心区域部署陌生人报警装置。(3)人脸识别联动门禁：通过人脸识别、虹膜等非接触式身份验证，实现有权限范围内的闸机、玻璃门等门禁自动开启，支持人脸活体检测，防止恶意闯入。(4)疫情防控常态化管理：在园区围栏大门入口设置含标准黑体的热红外摄像头，对进入园区的人员进行无感测温，如是单位职工、物业服务人员则自动记录实名测温结果，如果是陌生人则记录人脸截图、测温记录和时间，如发现体温超过设定阈值则自动语音报警，通知疫情防控专员，联动门禁关闭。