产业园区综合能源建设解决方案.docx
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1、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
2、. 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
3、.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
4、.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
5、. 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
6、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
7、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
8、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
9、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
10、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
11、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
12、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
13、,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
14、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doubleh
15、ash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
16、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
17、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。
18、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
19、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
20、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
21、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
22、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
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