数据模型的能耗优化控制平台方案
能耗管理系统方案
同景地产两江工业园项目能效管理系统目录1 概述 (1)1.1 项目概况 (1)1.2 系统概述 (1)1.3 需求分析 (2)1.3.1 设计依据 (3)1.3.2 设计原则 (4)2 设计方案 (5)2.1 总体设计 (5)2.2 系统组成 (5)2.3 数据采集系统设计 (6)2.3.1 采集设计 (6)2.3.2 计量表的安装 (7)2.3.3 数据采集器 (9)2.4 数据传输系统设计 (11)2.4.1 系统架构 (11)2.4.2 计量装置和数据采集器的连接 (11)2.4.3 采集网络设计 (11)2.5 软件系统设计 (12)2.5.1 设计思路 (12)2.5.2 建筑能耗分项模型设计 (13)2.5.3 软件功能介绍 (16)3 能效管理系统软硬件清单 (29)1 概述1.1 项目概况本工程为同景地产两江工业园建设项目，总用地面积约71778.9 平米。
同景地产两江工业园遗址博物馆由一号建筑(同景地产两江工业园琉璃塔遗址保护建筑)，二号建筑（含画廊等遗址保护），三号建筑（碑亭重建/御碑保护建筑），寺院内大殿遗址和观音殿遗址的保护和展示，寺院西侧香水河遗址保护和展示，及相关配套服务管理设施等共同构成有机的整体。
本次设计主要包含一号建筑和二号建筑。
一号建筑（同景地产两江工业园琉璃塔遗址保护建筑）为高层建筑。
总建筑面积3182 平方米，地上九层。
总高91.357 米，其中塔身（不含顶部塔刹）高78.77米。
二号建筑（含画廊等遗址保护）为多层建筑。
总建筑面积39188平方米，其中地上33257 平方米，地下5931平方米，建筑高度为11.95 米。
1.2 系统概述能耗监测系统是指通过对国家机关办公建筑和大型公共建筑安装分类和分项能耗计量装置，采用远程传输等手段及时采集能耗数据，实现重点建筑能耗的在线监测和动态分析功能的硬件系统和软件系统的统称。
在我国目前的能耗结构中，建筑所造成的能源消耗，已占我国总的商品能耗的20％～30％。
工业自动化智能制造系统实施方案
工业自动化智能制造系统实施方案第1章项目背景与目标 (4)1.1 背景分析 (4)1.2 目标确定 (4)1.3 实施原则 (5)第2章工业自动化现状分析 (5)2.1 行业现状 (5)2.2 企业现状 (6)2.3 现有技术与设备分析 (6)第3章智能制造系统需求分析 (7)3.1 生产线需求 (7)3.1.1 生产效率需求 (7)3.1.2 灵活性与可扩展性需求 (7)3.1.3 安全性需求 (7)3.2 自动化设备需求 (7)3.2.1 设备功能需求 (7)3.2.2 设备兼容性需求 (7)3.2.3 设备易用性需求 (7)3.3 智能化软件需求 (7)3.3.1 数据采集与分析需求 (7)3.3.2 生产调度与优化需求 (7)3.3.3 设备监控与维护需求 (7)3.3.4 质量管理需求 (8)3.3.5 信息集成与共享需求 (8)第4章智能制造系统设计 (8)4.1 总体设计 (8)4.1.1 系统架构设计 (8)4.1.2 系统功能设计 (8)4.1.3 系统集成设计 (8)4.2 硬件系统设计 (8)4.2.1 设备选型 (8)4.2.2 传感器及执行器布局 (9)4.2.3 网络设计 (9)4.3 软件系统设计 (9)4.3.1 控制系统软件设计 (9)4.3.2 管理软件设计 (9)4.3.3 决策支持软件设计 (9)第5章关键技术与解决方案 (9)5.1 工业应用 (9)5.1.1 物料搬运：利用工业实现物料的自动搬运，提高生产效率，降低人工成本。
(9)5.1.2 装配作业：采用工业完成产品的组装、装配等工序，提高产品质量，减少人为失误。
(9)5.1.3 加工制造：利用工业进行高精度、高危险系数的加工制造任务，提升生产安全性。
(10)5.1.4 检测与维护：运用工业进行设备状态监测、故障诊断及预防性维护，保证生产线的稳定运行。
(10)5.2 传感器与数据采集 (10)5.2.1 温度传感器：实时监测设备运行温度，预防过热现象，保证设备安全。
能源数据管理与应用分析
▪ 能源数据标准化管理
1.数据标准制定：需要制定统一的能源数据标准，包括数据采 集、存储、传输、共享等方面的规范，以确保数据的质量和互 通性。 2.标准实施与监督：应建立有效的标准实施和监督机制，确保 相关标准和规范得到贯彻执行，提高数据管理的规范化水平。 3.标准更新与发展：随着能源领域的不断发展，数据标准需要 不断更新和完善，以适应新的需求和技术变化。 以上内容仅供参考，具体内容需要根据实际情况进行调整和补 充。
监管和合规
1.能源数据管理需要遵守相关法律法规和监管要求，确保合规性。 2.加强监管力度，对违法违规行为进行严厉打击，保障公平公正的市场环境。 3.提高企业和社会公众的合规意识，加强自律和他律，共同维护能源数据管理的良好秩序。
能源数据管理与应用分析
结论：能源数据管理与应用的价值
结论：能源数据管理与应用的价值
能源消费趋势分析
1.全球能源消费趋势：分析全球能源消费总量及结构变化趋势，探讨其影响因素。 2.中国能源消费特点：总结中国能源消费的现状及特点，与其他国家进行对比分析。 3.行业能源消费差异：分析不同行业能源消费的差异及成因，为行业节能减排提供参考。
能源价格预测模型
1.价格预测意义：能源价格预测对于能源市场稳定、企业决策和风险管理等方面具有重要意义。 2.预测模型介绍：介绍常用的能源价格预测模型及其原理，如时间序列模型、回归模型等。 3.预测案例分析：以某次能源价格预测为例，详细阐述预测过程及结果，评估预测准确性。
数据质量提升的技术手段
1.数据挖掘技术：通过数据分析和挖掘，发现潜在问题，提高 数据质量。 2.数据融合技术：整合多源数据，提高数据完整性和准确性。 3.数据校准技术：通过对比和校准，纠正数据偏差，提高数据 可靠性。
建筑行业建筑信息模型(BIM技术应用方案
建筑行业建筑信息模型（BIM技术应用方案第一章概述 (3)1.1 建筑信息模型（BIM）简介 (3)1.2 BIM技术发展历程 (3)1.3 BIM技术在我国建筑行业的应用现状 (3)第二章 BIM技术基础 (4)2.1 BIM技术核心概念 (4)2.1.1 定义 (4)2.1.2 特点 (4)2.2 BIM软件工具介绍 (5)2.2.1 Autodesk Revit (5)2.2.2 Bentley Systems Bentley BIM (5)2.2.3 Graphisoft ArchiCAD (5)2.2.4 其他BIM软件 (5)2.3 BIM数据交换与协同工作 (5)2.3.1 BIM数据交换 (5)2.3.2 BIM协同工作 (5)第三章 BIM在设计阶段的应用 (6)3.1 设计阶段BIM应用流程 (6)3.1.1 项目启动与策划 (6)3.1.2 建立BIM模型 (6)3.1.3 模型协同与信息共享 (6)3.1.4 设计审核与修改 (6)3.1.5 设计成果输出 (6)3.2 BIM技术在建筑方案设计中的应用 (7)3.2.1 建筑布局优化 (7)3.2.2 建筑外观设计 (7)3.2.3 建筑日照分析 (7)3.3 BIM技术在结构设计中的应用 (7)3.3.1 结构建模与分析 (7)3.3.2 结构构件优化 (7)3.3.3 结构施工图绘制 (7)3.4 BIM技术在机电设计中的应用 (7)3.4.1 机电系统设计 (7)3.4.2 机电管线综合 (7)3.4.3 机电施工图绘制 (7)3.4.4 机电系统模拟与分析 (7)第四章 BIM在施工阶段的应用 (7)4.1 施工阶段BIM应用流程 (8)4.2 BIM技术在施工模拟中的应用 (8)4.3 BIM技术在施工组织设计中的应用 (8)4.4 BIM技术在施工进度管理中的应用 (8)第五章 BIM在运维阶段的应用 (9)5.1 运维阶段BIM应用流程 (9)5.2 BIM技术在设施管理中的应用 (9)5.3 BIM技术在能源管理中的应用 (9)5.4 BIM技术在资产管理中的应用 (10)第六章 BIM技术在项目管理中的应用 (10)6.1 项目管理BIM应用流程 (10)6.1.1 前期准备 (10)6.1.2 BIM模型创建与维护 (10)6.1.3 BIM数据协同与管理 (10)6.1.4 BIM技术在项目管理中的应用 (10)6.2 BIM技术在项目成本管理中的应用 (10)6.2.1 成本估算与预算 (11)6.2.2 成本分析 (11)6.2.3 成本监控与预警 (11)6.3 BIM技术在项目质量管理中的应用 (11)6.3.1 质量计划与控制 (11)6.3.2 质量检查与验收 (11)6.3.3 质量分析 (11)6.4 BIM技术在项目风险管理中的应用 (11)6.4.1 风险识别 (11)6.4.2 风险评估与分级 (11)6.4.3 风险应对与监控 (11)第七章 BIM技术在绿色建筑中的应用 (12)7.1 绿色建筑与BIM技术的关系 (12)7.2 BIM技术在绿色建筑设计中的应用 (12)7.3 BIM技术在绿色建筑施工中的应用 (12)7.4 BIM技术在绿色建筑运维中的应用 (13)第八章 BIM技术在建筑行业协同工作中的应用 (13)8.1 建筑行业协同工作概述 (13)8.2 BIM技术在项目协同中的应用 (13)8.2.1 项目管理协同 (13)8.2.2 项目沟通协同 (14)8.3 BIM技术在专业协同中的应用 (14)8.3.1 结构专业协同 (14)8.3.2 设备专业协同 (14)8.4 BIM技术在产业链协同中的应用 (15)8.4.1 产业链上游协同 (15)8.4.2 产业链下游协同 (15)第九章 BIM技术培训与人才培养 (15)9.1 BIM技术培训体系 (15)9.1.1 培训目标 (15)9.1.2 培训内容 (15)9.1.3 培训方式 (16)9.2 BIM人才培养模式 (16)9.2.1 学历教育 (16)9.2.2 在职培训 (16)9.2.3 国际合作与交流 (16)9.3 BIM技术在实际项目中的应用案例分析 (16)第十章 BIM技术发展趋势与展望 (17)10.1 BIM技术发展趋势 (17)10.2 BIM技术在建筑行业的未来发展前景 (18)10.3 BIM技术在建筑行业中的应用挑战与对策 (18)第一章概述1.1 建筑信息模型（BIM）简介建筑信息模型（Building Information Modeling，简称BIM）是一种数字化的建筑设计、施工及管理方法。
医院智慧能耗系统设计方案 (2)
医院智慧能耗系统设计方案尊敬的领导：为了提高医院的能耗管理效率，降低运营成本，减少对环境的影响，我们设计了一套医院智慧能耗系统方案。
以下是我们的设计方案。
一、方案概述医院智慧能耗系统是基于物联网技术，以电力、燃气和水的能源数据为基础，通过传感器、网络通信、数据分析和控制等技术手段，实现对医院能耗的实时监测、分析和控制，从而实现能源的高效利用和低耗操作。
二、系统设计1. 传感器部分：在医院的电力、燃气和水的供应和消耗点位安装智能传感器，实时采集相关数据，包括能源的用量、温度、湿度等信息。
2. 数据通信部分：传感器通过无线通信方式将采集的数据发送给中央服务器，确保数据的及时、准确和安全传输。
3. 数据分析和控制部分：中央服务器对传感器采集的数据进行实时分析和处理，生成能耗报表、统计分析和预测模型，并通过控制指令将控制信号发送给相应的设备，使其在能源利用效率和运行负荷的适当范围内运行。
4. 用户界面部分：系统支持通过网页、手机APP等方式，为医院管理人员提供访问和监控智慧能耗系统的界面，可以查看实时的能源数据、运行状态和报警信息等。
5. 报警与管理部分：系统设定相应的能耗报警阈值，当能耗超过设定的阈值时，系统会自动发送报警信息给相关人员，并记录在能耗管理平台，方便后续的管理和改进。
三、功能特点1. 实时监测：系统能够实时采集医院各能源的用量和运行状态，提供实时的能源数据展示和监控。
2. 数据分析：系统能够对数据进行分析和处理，生成能耗报表、统计分析和预测模型，为医院管理人员提供决策支持。
3. 能耗控制：系统能够根据用户需求和能耗情况，自动调控设备的运行模式和负荷，实现能源的高效利用和低耗操作。
4. 报警管理：系统设定相应的能耗报警阈值，并能及时发送报警信息给相关人员，提供精准的能耗监控和管理。
5. 用户友好：系统提供简洁、直观的用户界面，支持多种访问方式，方便医院管理人员随时随地地进行能耗监控和管理。
智慧能源大数据平台建设方案
、促进可持续发展
智慧能源大数据平台建设得到了国家政策支持和 03 市场广泛认可
项目意义
提高能源行业的生产效率 和经济效益
为实现绿色能源发展提供 有力支撑
推动能源行业向数字化、 智能化方向转型
项目目标
构建完善的智慧能源大数据平台体系
为能源行业提供准确、及时的数据支持和 分析结果
提高数据采集、存储、处理和分析能力
实现能源行业可持续发展目标，提高社会 效益和经济效益。
02
智慧能源大数据平台概述
智慧能源大数据平台定义
智慧能源大数据平台是一种基于能源行业数据，利用先进的大数据技术和分析方法，实现能源 数据的采集、存储、处理、分析、展示和应用的综合性平台。
智慧能源大数据平台应用案
06
例
案例一：电力行业大数据应用
详细描述
2. 需求侧管理：通过大数据分析 用户用电行为和习惯，优化电力 调度和分配，降低电力消耗。
总结词：电力行业是大数据应用 的重要领域之一，通过大数据技 术可以提高电力生产、传输、分 配、消费等环节的效率。
1. 智能电网：利用大数据技术对 电网运行状态进行实时监测和预 测，提高电力输送和分配的效率 ，降低能源损耗。
详细描述
1. 智能电网：利用大 数据技术对新能源电 网运行状态进行实时 监测和预测，提高电 力输送和分配的效率 ，降低能源损耗。
2. 数据驱动的决策： 通过大数据分析新能 源发电预测数据以及 气象数据，优化电力 调度和分配，降低电 力消耗。
3. 设备预测维护：利 用大数据技术对新能 源设备进行预测性维 护，减少设备故障停 机时间，提高设备利 用率。
数据模型能耗优化控制平台方案
数据模型能耗优化控制平台方案
一、能耗优化控制平台方案简介
能耗优化控制平台方案是一种融合数据模型、实时监测、智能控制、能源管理及能耗分析等技术手段，通过实时能耗定位及优化调控的综合能耗优化控制方案，为企业、政府及社会提供整体的节能环保解决方案。
该平台能够实现对能源设备的实时监测和精准管理，以优化运行成本，提高能源使用效率，实现数据可视化，为企业端提供综合性的节能管理解决方案。
二、数据模型在能耗优化控制平台的应用
1、数据采集及分析：采用高精度的数据采集仪器进行实时检测，有效地获取能源系统运行状况和能源消耗情况，并将数据传输至后台处理，应用于数据模型进行分析，有效地实现能源消耗情况的跟踪与监测。
2、状态检测：应用数据模型对能耗进行状态检测，分析能量消耗的原因，在检测结果准确的前提下，进行节能调整优化，实现能源的节约。
3、节能预测：对于能耗消耗的系统，通过数据模型分析，可以预测未来能耗的变化情况，预见未来节能的潜力，有效地实现节能调整。
4、控制调节：根据数据模型的分析，通过参数调节，实现系统的模拟控制。
能源行业能源管理平台搭建方案
能源行业能源管理平台搭建方案第一章能源管理平台概述 (3)1.1 能源管理平台定义 (3)1.2 能源管理平台发展背景 (3)1.3 能源管理平台建设目标 (3)第二章平台需求分析 (4)2.1 能源数据采集需求 (4)2.2 能源数据存储需求 (4)2.3 能源数据分析与展示需求 (4)2.4 能源管理业务需求 (5)第三章平台架构设计 (5)3.1 总体架构设计 (5)3.2 系统模块划分 (6)3.3 技术选型与标准 (6)3.4 平台安全性设计 (6)第四章数据采集与处理 (7)4.1 数据采集方式 (7)4.2 数据预处理 (7)4.3 数据存储策略 (7)4.4 数据清洗与整合 (8)第五章能源数据分析与展示 (8)5.1 数据挖掘与分析方法 (8)5.2 能源数据可视化展示 (8)5.3 能源数据报表 (9)5.4 能源数据预警与预测 (9)第六章能源管理业务模块 (9)6.1 能源监测与监控 (9)6.2 能源消耗统计与分析 (10)6.3 能源需求预测与计划 (10)6.4 能源优化与节能措施 (10)第七章平台开发与实施 (11)7.1 平台开发流程 (11)7.1.1 需求分析 (11)7.1.2 设计阶段 (11)7.1.3 开发阶段 (11)7.1.4 集成与测试 (12)7.2 平台实施策略 (12)7.2.1 项目管理 (12)7.2.2 资源配置 (12)7.2.3 风险管理 (12)7.2.4 沟通与协作 (12)7.3 平台测试与验收 (12)7.3.1 测试计划 (12)7.3.2 测试执行 (12)7.3.3 测试报告 (12)7.3.4 验收标准 (12)7.4 平台运维与维护 (13)7.4.1 运维管理 (13)7.4.2 故障处理 (13)7.4.3 数据备份与恢复 (13)7.4.4 平台升级与优化 (13)第八章平台项目管理 (13)8.1 项目组织与管理 (13)8.1.1 组织结构 (13)8.1.2 职责分配 (13)8.1.3 项目管理流程 (13)8.2 项目进度控制 (14)8.2.1 进度计划制定 (14)8.2.2 进度监控与调整 (14)8.3 项目成本管理 (14)8.3.1 成本预算制定 (14)8.3.2 成本控制与核算 (14)8.4 项目风险管理 (15)8.4.1 风险识别 (15)8.4.2 风险评估与应对 (15)第九章平台推广与应用 (15)9.1 平台宣传与推广 (15)9.2 平台培训与支持 (15)9.3 平台应用案例分享 (16)9.4 平台持续优化与升级 (16)第十章平台评估与改进 (16)10.1 平台功能评估 (16)10.1.1 评估指标体系构建 (16)10.1.2 评估方法选择 (16)10.1.3 评估结果分析 (16)10.2 用户满意度调查 (17)10.2.1 调查方法 (17)10.2.2 调查内容 (17)10.2.3 调查结果分析 (17)10.3 平台改进策略 (17)10.3.1 功能优化 (17)10.3.2 界面设计改进 (17)10.3.3 响应速度提升 (17)10.4 平台持续发展建议 (17)10.4.1 建立健全平台运行机制 (17)10.4.2 加强人才培养和技术创新 (17)10.4.3 拓展市场与应用场景 (17)第一章能源管理平台概述1.1 能源管理平台定义能源管理平台是指运用现代信息技术、物联网、大数据、云计算等手段，对能源生产、传输、消费等环节进行实时监测、分析、优化和控制，以实现能源的高效利用、节能减排和可持续发展的一种智能化管理工具。
智能制造工业大数据平台建设方案
智能制造工业大数据平台建设方案一、建设目标：1.提升制造企业生产效率和产品质量；2.实现制造过程的可追溯和可优化；3.实现产品全生命周期的管理和优化；4.构建智能制造生态系统，推动制造业转型升级。
二、建设内容：1.数据采集与存储：建立制造企业数据采集系统，通过传感器、采集设备等实时采集生产过程中的关键数据，并结构化存储于云平台中，形成大数据资源库。
2.数据管理与集成：构建数据管理平台，对采集到的数据进行清洗、整理和标准化，实现数据的一致性和可用性。
同时，与企业现有ERP、MES等系统进行集成，实现数据的共享和互通。
3.数据分析与挖掘：利用数据分析和挖掘技术，对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律、趋势和关联性。
通过建立数据模型和算法，实现对生产过程和产品的预测、诊断和优化。
4.业务应用与集成：基于分析结果，开发相应的业务应用，为企业管理层和生产运营人员提供决策支持和工作指导。
同时，与其他企业及供应链伙伴进行集成，实现跨企业的信息共享和协同操作。
5.安全与隐私保护：加强数据的安全保护和隐私保护，确保数据的完整性和可信度。
采用数据加密、权限控制等措施，防止数据泄露和滥用。
三、建设步骤：1.规划与设计：根据制造企业的实际需求，制定具体的平台规划与设计方案，明确建设目标、内容、时间和投入。
2.建设基础设施：搭建云计算和大数据平台，建设数据中心，确保平台的计算和存储能力。
3.数据采集与存储：选择合适的传感器和采集设备，搭建数据采集系统，并将采集到的数据存储于云平台中。
4.数据管理与集成：建设数据管理平台，开发数据清洗、整理和标准化的工具和算法。
同时，与企业现有系统进行集成，实现数据的共享和互通。
5.数据分析与挖掘：建设数据分析和挖掘平台，开发数据分析和挖掘的算法和模型。
通过实时监测、预测和优化，提升生产效率和产品质量。
6.业务应用与集成：根据实际需求，开发相应的业务应用，为企业管理层和生产运营人员提供决策支持和工作指导。
211065671_智能建筑风水联动与SYS_优化控制平台的运行分析
能智造与信息技术DOI：10.16660/ki.1674-098X.2203-5640-9757智能建筑风水联动与SYS优化控制平台的运行分析杨景华1马骏2王肖宁2石书亮2陆晓东3（1.中国铁建电气化局北京1001241；2.中铁十八局集团第四工程有限公司天津300222；3.四川鸿景润科技有限公司四川成都610081）摘 要：随着互联网信息技术的进步，高新技术在各个领域得到了广泛的应用，依托计算机技术与自动化技术的智能建筑成为建筑领域的研究热点。
其通过将建筑物的结构、系统、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合，从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境，引入风水联动及SYS优化控制平台，能够兼具智能、节能功效。
研究利用大数据云平台技术，设计了智能建筑风水联动与SYS优化控制平台，介绍了系统设计原则与原理，并从系统监控层、过程控制层、设备层3个方面分析了SYS优化控制平台的整体架构，对其系统功能设计进行探讨。
实验证明，该控制平台具有高节能率、低能耗的优势，具有广阔的发展前景与社会价值。
关键词：智能建筑风水联动SYS优化控制平台系统监控层节能中图分类号：T P311.5文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)09(a)-0080-04Operation Analysis of Intelligent Building Fengshui Linkage andSYS Optimization Control PlatformYANG Jinghua1MA Jun2WANG Xiaoning2SHI Shuliang2LU Xiaodong1,2 ( 1.China Railway Construction Electrification Bureau, Beijing, 100124 China;2.China Railway 18th Bureau Group Fourth Engineering Co., Ltd., Tianjin, 300222 China;3.Sichuan Hongjingrun Technology Co., Ltd.,Chengdu, Sichuan Province, 610081 China)Abstract:With the advancement of Internet information technology, high-tech has been widely used in various fields, and intelligent buildings relying on computer technology and automation technology have become a research hotspot in the field of architecture. By optimizing the structure, system, service and management of the building according to the needs of users, it provides users with an efficient, comfortable and convenient humanized building environment. The introduction of fengshui linkage and SYS optimization control platform can have both intelligent and energy-saving effects. Research and use big data cloud platform technology to design the intelligent building fengshui linkage and SYS optimization control platform, introduce the system design principles and principles, analyze the overall architecture of the SYS optimization control platform from three aspects: system monitoring layer, process control layer, and equipment layer, and discuss its system function design. The experiment proves that the control platform has the advantages of high energy saving rate and low energy consumption, and has broad development prospects and social value.Key Words: Intelligent building; Fengshui linkage; SYS optimization control platform; System monitoring layer;Energy-saving作者简介：杨景华（1972—），男，本科，高级工程师，研究方向为轨道交通控制。
供暖智慧项目实施方案
供暖智慧项目实施方案供暖智慧项目是通过应用物联网、人工智能等先进技术，对传统供暖系统进行智能化改造和优化，实现供暖系统运行的智能管理、节能调控和用户体验的提升。
下面是一份供暖智慧项目实施方案，旨在实现供暖系统的智能管理和优化。
一、项目背景与目标目标：通过智能改造和优化供暖系统，提高供暖系统的安全性、节能效果和用户体验。
背景：传统的供暖系统通常由传感器、控制器和执行器组成，无法实时监测和调控系统运行状况，无法有效控制室内温度，导致能源的浪费和用户的不满意。
二、项目内容与流程1. 系统改造和升级- 安装环境监测设备和传感器，实时监测室内外温度、湿度、空气质量等参数；- 更新控制器和执行器，实现智能控制和调节室内温度；- 建立智能管理平台，实时监控和管理系统运行状况。
2. 数据分析与模型搭建- 收集并分析环境监测数据，建立室内温度和能耗之间的关系模型；- 基于数据模型建立智能控制算法，实现精准的室内温度控制；- 优化能耗分配和节能策略，提高系统的节能效果。
3. 用户体验优化- 开发智慧供暖APP，让用户可以随时随地远程控制室内温度，提高用户对供暖系统的满意度；- 提供用户反馈功能，根据用户的反馈不断改进供暖系统。
4. 项目实施流程- 系统改造和升级：由专业团队对供暖系统进行改造和升级；- 数据分析与模型搭建：分析师对收集到的数据进行分析和建模；- 智能控制算法优化：由研发团队基于模型进行算法优化；- 用户体验优化：开发团队开发智慧供暖APP和用户反馈系统。
三、项目实施计划与资源调配1. 项目实施计划：- 阶段1：系统改造和升级，预计2个月完成；- 阶段2：数据分析与模型搭建，预计2个月完成；- 阶段3：智能控制算法优化，预计1个月完成；- 阶段4：用户体验优化，预计1个月完成。
2. 资源调配：- 专业团队：包括系统工程师、数据分析师、软件开发工程师等；- 技术设备：包括环境监测设备、传感器、控制器等；- 软件开发平台和服务器。
行业政务信息化与大数据分析平台建设方案
行业政务信息化与大数据分析平台建设方案第1章项目背景与意义 (4)1.1 政务信息化现状分析 (4)1.1.1 政务信息化建设成果 (4)1.1.2 政务信息化存在的问题 (4)1.2 大数据分析在政务领域的应用需求 (4)1.2.1 提高政务服务效能 (4)1.2.2 优化管理决策 (4)1.2.3 加强社会治理能力 (5)1.2.4 促进数据开放共享 (5)1.2.5 强化网络安全保障 (5)第2章政务信息化总体框架 (5)2.1 设计原则与目标 (5)2.1.1 设计原则 (5)2.1.2 设计目标 (5)2.2 总体架构设计 (6)2.2.1 架构层次 (6)2.2.2 架构特点 (6)2.3 技术路线选择 (6)2.3.1 基础设施技术 (6)2.3.2 数据资源技术 (6)2.3.3 应用支撑技术 (6)2.3.4 业务应用技术 (6)2.3.5 信息安全技术 (7)第3章数据资源规划与整合 (7)3.1 数据资源现状分析 (7)3.1.1 行业数据特点 (7)3.1.2 数据资源现状 (7)3.2 数据资源整合策略 (7)3.2.1 数据资源整合目标 (7)3.2.2 数据资源整合原则 (7)3.2.3 数据资源整合方法 (8)3.3 数据治理与质量控制 (8)3.3.1 数据治理组织架构 (8)3.3.2 数据治理制度与流程 (8)3.3.3 数据质量控制 (8)第4章政务云计算平台建设 (8)4.1 云计算平台架构设计 (8)4.1.1 基础设施层 (8)4.1.2 平台层 (9)4.2 云计算资源管理 (9)4.2.1 资源调度 (9)4.2.2 资源监控 (9)4.2.3 资源优化 (10)4.3 云计算服务体系建设 (10)4.3.1 服务目录 (10)4.3.2 服务管理 (10)4.3.3 服务保障 (10)第5章大数据分析平台构建 (11)5.1 大数据分析技术选型 (11)5.1.1 数据处理技术 (11)5.1.2 数据存储技术 (11)5.1.3 数据分析技术 (11)5.1.4 数据可视化技术 (11)5.2 数据分析模型设计与开发 (11)5.2.1 数据预处理 (11)5.2.2 特征工程 (11)5.2.3 分析模型构建 (11)5.2.4 模型评估与优化 (12)5.3 大数据分析平台部署与优化 (12)5.3.1 硬件环境部署 (12)5.3.2 软件环境部署 (12)5.3.3 数据集成与流转 (12)5.3.4 功能优化 (12)5.3.5 安全与隐私保护 (12)第6章政务数据共享与开放 (12)6.1 政务数据共享机制设计 (12)6.1.1 共享原则 (12)6.1.2 共享范围与分类 (12)6.1.3 共享机制 (12)6.2 数据开放平台建设 (13)6.2.1 平台架构 (13)6.2.2 数据资源整合 (13)6.2.3 数据开放流程 (13)6.2.4 数据应用与创新 (13)6.3 数据安全与隐私保护 (13)6.3.1 数据安全策略 (13)6.3.2 隐私保护措施 (13)6.3.3 法律法规保障 (13)6.3.4 监督与评估 (13)第7章应用系统建设与集成 (14)7.1 业务应用系统设计 (14)7.1.1 设计原则 (14)7.1.3 技术选型 (14)7.2 应用系统集成策略 (14)7.2.1 系统架构设计 (14)7.2.2 集成方式 (14)7.2.3 集成策略实施 (15)7.3 应用系统测试与部署 (15)7.3.1 测试策略 (15)7.3.2 测试实施 (15)7.3.3 部署策略 (15)7.3.4 部署实施 (15)第8章信息安全体系建设 (16)8.1 信息安全风险评估 (16)8.1.1 风险评估概述 (16)8.1.2 风险评估流程 (16)8.1.3 风险评估方法 (16)8.2 信息安全防护策略 (16)8.2.1 防护策略概述 (16)8.2.2 物理安全防护 (16)8.2.3 网络安全防护 (16)8.2.4 主机安全防护 (17)8.2.5 应用安全防护 (17)8.2.6 数据安全防护 (17)8.3 信息安全监控与应急响应 (17)8.3.1 信息安全监控 (17)8.3.2 应急响应 (17)8.3.3 安全事件处理 (17)第9章项目实施与组织保障 (18)9.1 项目实施计划与进度安排 (18)9.1.1 项目启动阶段 (18)9.1.2 项目实施阶段 (18)9.1.3 项目收尾阶段 (18)9.2 资源配置与人员培训 (18)9.2.1 资源配置 (18)9.2.2 人员培训 (19)9.3 项目管理与评估 (19)9.3.1 项目管理 (19)9.3.2 项目评估 (19)第10章项目效益与可持续发展 (19)10.1 政务信息化成果评估 (19)10.2 项目经济效益分析 (20)10.3 可持续发展策略与建议 (20)第1章项目背景与意义1.1 政务信息化现状分析信息技术的飞速发展，我国政务信息化建设取得了显著成果，为提升政务服务效能、优化管理决策提供了有力支撑。
综合智慧能源管理系统解决方案
综合智慧能源管理系统解决方案建设意义在“能源双控、双碳”的政策要求下，能源智能化、数字化是必然趋势。
企业以打造智慧能源管理系统为重要抓手，采取多样化节能措施来降低能源成本，全方位提高能源利用率和经济效益。
智慧能源管理系统在对能源进行分类分项能耗计量基础上，采取多种数据采集及远程传输方式，通过标准化、可视化管理，构建考核体系，达到节能降耗、提升管理水平的目的。
一、生产经营高效化通过分析不同的车间、班组用能数据对比，帮助企业优化其生产，提高效率，减少能源浪费，降低能源总账单。
二、能源管理数字化用能数据、能源账单等消息可视化，提供多维度的用能数据对比分析，帮助企业节能提效，优化能源管理和采购策略，实现设备的高效运行，帮助企业智能制造转型。
三、综合能源集中化监管对机场能源信息、能源设施网络、能源服务进行全流程的统一管控，实现多能源主体、多能源设施、多能源品类的需供动态匹配和调度平衡，进一步优化能源结构，降低综合能源消耗，同时有效保障用能的安全性和稳定性。
问题痛点传统能耗管理仍存在诸多痛点，主要表现为：1、用电习惯难以短期改变，易出现效率低、见效缓慢等现象。
2、设备能耗仍存在无法实时感知、智能分析的现状，靠人员巡视，成本高、更新慢。
3、多种类能源无法集中监管，各类能管系统数据不互通，能耗难统一，调度难管理。
4、设备故障无法及时预警告警，缺少能耗和能效异常自动预警和溯源手段。
总体架构水脉综合智慧能源管理平台，通过全面采集水、电、气冷热等多种能源使用数据，对各种能耗实行实时监测、可视化管理，集中控制，分区域运行。
通过能耗监控、对比分析、智能评估、能耗预警告警等功能。
实现能耗的精细化管理与控制，达到节能减排的效果。
采用分层分布式系统体系结构，基于数据中台打造，避免重复建设，具有良好的开放性、敏捷性和可拓展性。
1、数据采集与控制（采集层）：供能系统、用能系统。
2、数据传输（网络层）：GPRS、4G、5G、光纤等。
浅谈人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用研究张伟峰
浅谈人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用研究张伟峰发布时间：2023-07-16T06:47:32.513Z 来源：《科技新时代》2023年9期作者：张伟峰[导读] 卷烟企业作为传统制造行业的一部分，在人工智能制造背景下，能源管理应用成为关注焦点。
本文通过介绍卷烟企业能源管理的挑战和问题，以及人工智能技术在能源管理中的应用，探讨了人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用的优势和益处。
对于卷烟企业来说，能源管理是可持续发展的重要环节。
人工智能技术可以通过实时数据采集、能耗分析与展示、能耗异常检测与报警、能耗优化建议等功能，帮助企业更加精准监测和管理能源消耗，提高生产效率，降低成本，减少能源浪费。
河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心河南郑州 450000摘要：卷烟企业作为传统制造行业的一部分，在人工智能制造背景下，能源管理应用成为关注焦点。
本文通过介绍卷烟企业能源管理的挑战和问题，以及人工智能技术在能源管理中的应用，探讨了人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用的优势和益处。
对于卷烟企业来说，能源管理是可持续发展的重要环节。
人工智能技术可以通过实时数据采集、能耗分析与展示、能耗异常检测与报警、能耗优化建议等功能，帮助企业更加精准监测和管理能源消耗，提高生产效率，降低成本，减少能源浪费。
关键词：人工智能制造；卷烟企业；能源管理；应用研究随着科技的不断进步和人工智能技术的飞速发展，人工能制造正成为工业界的热门话题。
卷烟企业作为传统制造行业的一部分，在人工智能制造浪潮下也面临着新的挑战和机遇。
能源管理作为企业可持续发展的重要环节，对于卷烟企业来说尤为重要。
通过对人工智能制造背景下的卷烟企业能源管理应用的深入研究和探讨，将有助于卷烟企业更好地应对能源管理的挑战，提升企业竞争力，为可持续发展做出贡献。
同时，也将为其他制造企业在能源管理方面提供借鉴和参考，推动人工智能技术在制造业的广泛应用与发展。
1.背景综述人工智能在卷烟制造企业能源管理中的应用，为企业提供了更加智能和精确的能源管理方式。
基于BIM技术的建筑节能改造设计方法
基于BIM技术的建筑节能改造设计方法一、BIM技术在建筑节能改造设计中的应用概述随着全球能源危机的加剧和环境保护意识的提高，建筑节能已成为建筑行业的重要发展方向。
BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术作为一种新兴的建筑行业信息化技术，为建筑节能改造设计提供了强有力的支持。
BIM技术通过创建和使用数字化的建筑信息模型，实现了建筑项目全生命周期的信息集成和管理，从而在建筑节能改造设计中发挥着重要作用。
1.1 BIM技术的核心特性BIM技术的核心特性包括三维可视化、信息集成、协同工作和模拟分析等。
三维可视化使得设计师、工程师和施工人员能够直观地查看和理解建筑模型，信息集成则确保了项目各参与方能够共享和利用项目信息，协同工作提高了项目团队的工作效率，模拟分析则为建筑节能改造提供了科学依据。
1.2 BIM技术在建筑节能改造设计中的应用场景BIM技术在建筑节能改造设计中的应用场景广泛，包括但不限于以下几个方面：- 能源分析：利用BIM模型进行建筑能耗模拟，评估建筑的能源效率。
- 材料选择：通过BIM模型分析不同材料的热工性能，选择最佳的节能材料。
- 设备优化：对建筑内的供暖、通风、空调等设备进行优化设计，提高能源利用效率。
- 施工模拟：模拟施工过程，减少施工过程中的能源浪费。
- 运营维护：在建筑运营阶段，利用BIM模型进行能源管理和维护，实现持续节能。
二、基于BIM技术的建筑节能改造设计方法基于BIM技术的建筑节能改造设计方法是一个系统化的过程，涉及多个阶段和多个方面的工作。
2.1 设计前期的BIM应用在建筑节能改造设计的前期，BIM技术的应用主要集中在以下几个方面：- 项目需求分析：利用BIM技术收集和分析建筑的基本信息，包括建筑的地理位置、使用功能、能源消耗等。
- 设计方案比选：通过BIM模型对比不同的设计方案，评估其节能效果和经济性。
- 法规和标准符合性检查：确保设计方案符合当地的建筑节能法规和标准。
数据中心3D可视化运行平台建设方案
数据中心3D可视化运行平台建设方案随着信息技术的飞速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加，对于其高效管理和运维的需求也日益迫切。
传统的数据中心管理方式往往依赖于表格、图表和简单的监控工具，难以直观地展现数据中心的整体运行状况和潜在问题。
为了更好地应对这一挑战，建设一个数据中心 3D 可视化运行平台成为了一种创新且有效的解决方案。
一、需求分析1、全面监控需求需要实时、准确地获取数据中心各类设备（如服务器、存储设备、网络设备等）的运行状态、性能指标和告警信息。
2、空间管理需求清晰了解数据中心机房的物理布局，包括机柜的位置、设备的摆放、线缆的走向等，以便进行有效的空间规划和资源分配。
3、能耗管理需求掌握数据中心的能耗分布情况，识别高能耗设备和区域，实现节能减排，降低运营成本。
4、故障预警与快速定位需求能够提前发现潜在的故障隐患，并在故障发生时迅速定位故障设备和位置，缩短故障恢复时间。
5、可视化展示需求以直观、生动的 3D 形式展示数据中心的整体架构和运行情况，方便管理人员快速理解和决策。
二、技术选型1、 3D 建模技术选择适合数据中心场景的 3D 建模工具，如 3ds Max、Maya 或Blender 等，创建高精度的机房模型和设备模型。
2、数据采集技术采用传感器、SNMP 协议、API 接口等方式，从各类设备中采集运行数据和状态信息。
3、数据处理与分析技术运用大数据处理框架（如 Hadoop、Spark）和数据分析算法，对采集到的数据进行清洗、整合和分析，提取有价值的信息。
4、可视化引擎技术选用性能优越的可视化引擎（如 Unity、Unreal Engine 或 WebGL 等），将 3D 模型和数据进行融合展示，并实现交互操作。
5、数据库技术选择可靠的数据库（如 MySQL、Oracle 或 MongoDB 等）存储设备信息、运行数据、告警记录等。
三、平台架构设计1、数据采集层负责从数据中心的各种设备和系统中采集数据，包括设备的性能指标、状态信息、能耗数据等。
多模态大模型对能源行业的变革作用_概述及解释说明
多模态大模型对能源行业的变革作用概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今的数字化时代，大数据、人工智能和机器学习等技术正在以前所未有的速度进步。
这些技术也为各个行业带来了巨大的变革机遇，尤其是能源行业。
多模态大模型作为一种突出代表性的技术应用，在能源行业中发挥着重要的作用。
本文将对多模态大模型对能源行业变革的影响进行深入探讨。
1.2 文章结构本文共分为四个部分，具体如下：第一部分为引言部分，介绍了该文章的背景和结构安排。
第二部分将重点介绍多模态大模型对能源行业所带来的变革作用。
首先，我们会对多模态大模型进行定义和背景说明，以帮助读者全面了解这项技术。
接着，我们将回顾当前能源行业所面临的挑战，包括资源匮乏、环境污染和效率低下等问题，并探讨多模态大模型在解决这些挑战方面所发挥的关键作用。
最后，我们将通过具体案例来展示多模态大模型在能源行业中实际的应用情况。
第三部分将对多模态大模型对能源行业变革的作用进行解释。
具体来说，我们将探讨该技术如何提升效率和优化生产流程，改善决策制定和风险管理，并推动创新和可持续发展。
通过这一部分的内容，读者将更加全面地理解多模态大模型在能源领域中所带来的积极影响。
最后一部分为结论部分，总结了多模态大模型对能源行业变革的重要性，并展望了未来可能带来的影响和机遇。
1.3 目的本文旨在详细介绍多模态大模型在能源行业中的应用及其对行业变革所起到的重要作用。
通过深入剖析，我们希望读者能够全面了解多模态大模型技术，并认识到其在提高效率、改善决策制定、推动创新等方面为能源行业带来的巨大价值。
此外，本文还将展望未来可能出现的影响和机遇，以期激发读者对于能源行业进一步发展与创新的思考。
2. 多模态大模型对能源行业的变革作用:2.1 多模态大模型的定义和背景:多模态大模型是指由多种数据类型（如图像、文本、音频等）组成的深度学习模型。
随着计算机技术的快速发展和数据资源的广泛积累，多模态大模型在各个领域都取得了突破性进展。
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性能仿真 技术优势：
• 面向整体空调系统（水侧+ 风测） • 基于物理规律进行系统建模
智能 引擎
数据分析及诊断
• 专业全面的冷机性能预测
• 动态辨识与修正算法
• 可实现8760小时系统仿真
0.7
Efficiency
0.6
0.5
0.4 0.3 0.2
0.1
0
0
0.5
1
1.5 Air-To-Water
2
2.5
3
冷机行为特性
数据运行和 性能诊断平台
动力系统诊断模块
需求分析 效率评估 优化控制性能评估
水泵及管路行为特性 空调系统诊断模块
需求分析 效率评估 传感器故障诊断 优化控制性能评估
照明系统诊断末端
需求分析 效率评估 传感器故障诊断 优化控制性能评估
• 空调系统整体优化和性能诊断
实时运行数据 天气 人流 诊断内容 • • • • • • 设备运行负载偏差率 设备运行效率评估 系统能量完善度 系统运行参数匹配评估 系统运行特性偏差率 系统能效评估等
照明和办公设备用能情况
运行诊断 校正能耗模拟和系 统行为算法
30%
•而在整个建筑能耗中，中央空调能耗占到 了约40%~50%
基准
55%
•中央空调冷热源消耗了其中的
30%~35% ，空调末端消耗了 10~15% 0 10 20 30 40
社会总能耗百分比 （%）
15%
• 建筑系统能耗分析-各子系统互相关联
kWh/m3· a
暖通空调能耗
节能潜力最大的部分
• • 冷热源机房（空调、供暖） 末端设备（空调、供暖、通风）
实时监测及计量
优化策略及控制
• 平台核心-基于数据的智能模式识别算法
楼宇管理系统 DOMI大数据管理平台
信号采集
智能控制
专家系统算法
设备特性辨识
DOMI 算 法 库
模式识别算法
200 400 600 800 1000 Data Scale 1200 1400 1600 1800 2000
4
3.5
3
运行条件
当日冷冻机房能耗 Ebaseline （kWh）
当月机房整体节能率为R，R=(Ebaseline-EDOMI)/Ebaseline ×100%
• 节能控制系统与常规节能控制系统的区别
DOMI 常规节能控制系统
冷水主机
自动适应负荷的变化以进行机组调配，结合天气和 舒适度（或工艺）需求调节供水温度，使主机运行 在高效区。 不做冷机优化控制，仅具冷机监视功能。 智能负荷预测算法，防止暂态过程引起频繁加减机。 有效的冷水机组智能喘振保护。 根据系统末端负荷，确保最不利端压差，基于水泵 和系统能耗模型，综合考虑输配效率和冷机效率， 优化水泵台数和频率。 独立的闭环控制，简单的辅机和主机联控。例 如，根据供回水压差调节水泵频率，不具备整 体性优化，控制精度差。
10
200
-22.79 -18.08 -15.72 -13.36 -8.646 -6.288 -1.572 0.7855 3.143 5.501 7.859 10.22 12.57 -20.43 -3.93 -11
0
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
14.93
冷却水泵变频控制；
冷却水泵台数控制；
冷却塔台数控制； 冷却风机变频控制； 冷却水温度重置；
• 能耗优化控制系统功能——报警与保护功能
冷水机组智能化喘振保护； 系统智能故障诊断； 冷机排热量保护； 水泵防水锤开机曲线保护； 冷机低流量保护。
最小压差保护 管网水压过高保护； 冷机冷冻水温度过低保护； 冷机冷却水温度过高保护。
信息收集
项目信息收集
原控制情况调研
方案设计
系统诊断 建模定制仿真
方案细化
相关技术问题交流
方案细化及施工方案
节能合同
合作模式确认
项目实施
方案二次细化 安装和调试
运行管理
项目验收
收益分享
商务洽谈
机房现场勘验
制定节能方案
相关案例参观交流
合同签订
1-2周
客户培训
1周
1-2周
1-2周
2-3月
• 节能量测量与验证——相似日比较法
以提高冷冻机房的整体能效为目标（包括冷水机 设备均由单独的控制进行控制，无法考虑机房整 组+冷冻泵+冷却泵+冷却塔），综合考虑了各设备 体的运行节能。 之间的相互影响。 基于系统行为的全局优化控制，根据具体项目定 制专用能耗模型，并可实现动态自修正模型。在 不同的室外状况以及系统负荷下，利用能耗模型 实时寻找机房的最佳效率点，实现全局主动式控 制。 集成了节能优化、诊断、远程管理等众多功能， 实时采集运行数据及优化系统运行，可以根据项 目特点快速进行功能扩展。 可接入（扩展至）多种形式（如免费供冷，水蓄 冷、冰蓄冷、地源热泵等）的冷冻机房系统，并 进行多系统之间的联合寻优控制，获得更大的节 能空间。 冷水机组、冷冻泵、冷却泵、和冷却塔各自形成 独立的闭环控制，实现简单的变频和加减机控制。 利用传统PID控制，属于被动式反馈控制。根据 固化的经验控制模式，不具备整体性优化，控制 精度差。
•运行台数 •转速
读取运 行参数
冷却水泵
转速
3
在线修正
•运行台数 •转速
3
•冷冻水泵 •冷却水泵 •冷却塔风扇
实施最 优控制
最低机房 输入功率
冷却塔
4
实时优化 仿真
•风扇 •冷却水温度设定
工况
4
•冷水机组 •冷冻水管路压差 •室外温度
5
冷冻水旁通流量 11
• 空调系统整体能耗优化
协调控制风侧和水侧运行 动态匹配系统需求和冷热源供给 集成系统诊断、负荷预测、需求响应
17.29
19.65
冷冻水泵能耗预测偏差（ kW）
22.01
0
误差分布和实时预测
• 动态自修正模型
各种设备特性 主机设备特性
水泵设备特性 冷却塔设备特性
动态辨识及优化算法
预设设备参数
实时数据
历史数据
• 空调系统整体优化和性能诊断数据流
能耗模拟模型 动态辨识及优化算法
1 0.9
空调末端行为特性
0.8
2.5
2
1.5
设备运行异常诊断
Time Series
1
0.5
0
• 智能算法与空调系统智能化控制
4 180 3.5 170
160 3 150 2.5
140
Time Series
2
130
1.5
120
110 1 100 0.5
90
0
200
400
600
800
信号分析和数据处理
多泵组行为特性辨识--实时水泵功率
冷冻水泵
冷却水泵
根据系统排热量，综合考虑系统效率，基于水泵和 系统能耗效模型，优化水泵台数和频率，调配流量 与温差。全工况下高效节能运行。
传统的PID控制，简单的辅机和主机联控。例 如，根据回水温度调节水泵频率，不具备整体 性优化，控制精度差。
冷却风机
根据室外干湿球温度、系统排热量，兼顾冷水主机 效率，合理进行频率调节，实时优化出塔水温。
冷冻机房
输配管网
空调末端
• 空调系统整体能耗优化-控制原理
• 系统硬件分层
系统层
服务器
工作站
寻优软件
交换机
控制层
PLC控制器
I/O远程站
设备层
电能表
压差传 感器
温湿度 传感器
流量计
温度传 感器
水阀 执行器
风阀 执行器
智能控 制柜
• 系统节能优化实施方案
8760小时 逐时仿真
维护及服务
专业的方案 分析和服务
参数
运行控制方法 气象条件
基准测试日
原有控制方法
优化日
DOMI节能优化控制系统控制
1）与基准测试日的最高室外温度相差≤2℃； 根据以往气象，由双 方共同协商选定1 天作 2）与基准测试日的最低室外温度相差≤2℃； 为基准测试日 3）与基准测试日的平均室外温度相差 ≤1.5℃； 冷机的正常运行时间 冷机的运行时间与测试日相同 EDOMI
在线实时优化
• 控制系统界面展示-主界面
控制系统实时状态 控制系统实时状态
机房运行能耗的实时统计
机房运行参数的实时曲线
项目节能效果展示
• 控制系统界面展示-报表界面
完善的能源报表统计功能，对在指定时间 段的能耗和输出冷量进行统计与分析
• 控制系统界面展示-总览图
依照机房设备实际位置与管路关系建立的3D总 览图，可清晰的了解当前运行状况与设备故障
• 能耗优化控制系统功能——能效管理功能
冷冻机房综合能耗自动记录及计算；
独立的用电量计量界面；
实时功率以及累积耗电量； 历史查询功能；
各设备运行状态显示及历史数据趋势分析； 各设备运行时间累计及轮换控制；
自动生成各种能耗报表。
• 项目实施流程
针对节能改造项目的特点，从信息采集、方案制定、工程 实施，整个过程都制定了符合客户要求的详细流程，并根 据项目特点和需求量身定制了符合最优化的节能产品组合 ，帮助在项目实施过程中实现收益的最大化。
• DOMITM控制系统界面展示-系统图