能源管理系统在企业能源管理中的应用与应用平台建设
2023-02-05
目前，企业能源消耗逐年增加。 一方面是由于生产规模扩大，生产中耗能设备增加，建设项目增多； 管理人员不足； 企业能耗监测水平不高，能耗数据无法准确计量； 仪器发生故障未及时更换； 跑、漏、滴、漏修复不及时； 力度不够，节约意识没有深入人心。 这些问题阻碍了企业的节能低碳发展。
为此，企业响应政府号召，设立能源管理机构，建立管理网络，开展能源在线监测、统计和管理信息化工作。 在发展的同时，也存在一定的问题：能源管理体系与安全生产管理体系、运营管理体系混杂，没有明确的能源管理体系； 数据采集设备不齐全，无法准确测算各生产环节的能耗； 现有的能源管理考核办法没有专项考核。
在此背景下，加强企业能源管理，开展通用企业能源管理系统研究，搭建信息平台具有重要的现实意义。 对企业而言，信息化平台可实现企业能耗精细化、数字化管理，实现“节能”“减排”功能，通过能源管理信息化实现企业生产经营信息化，支持生产技术创新。 对政府管理部门来说，通过对各企业能源信息数据的连接汇总，可以支撑区域内的能源网格管理，进行全面、系统的能源综合优化分析和调度。 更重要的是，能源监控管理信息平台具有良好的可扩展性。 未来随着物联网和云计算的发展，信息技术与工业领域的融合将进一步加深能耗节能管理系统，工业设备智能控制、区域能源系统综合调度等功能将逐步实现。 能源管理信息化、智能化将带来巨大的经济效益和社会效益。
企业能源管理系统主要功能
企业使用的能源主要由水、电、天然气等组成，企业能源管理系统通过各种现场设备采集全厂水、电、气的消耗情况，采集能源数据信息，建设“全厂能源管理信息系统”。 利用先进的计算机数据分析技术，对与能源生产相关的历史数据进行分析和挖掘，实现水、电、气等能源的实时监控、在线采集、远程联网、汇总分析和能耗对标。 同时，可对企业能耗KPI指标变化进行在线监测、分析和回溯。 还可以优化企业的能源消耗计划、能源消耗需求和供应渠道，最终实现企业能源利用效率的持续提升。
能源管理系统由四个主要功能模块组成：
（1）能源计量管理系统（包括能源计量基础数据管理、能源计量仪表状态、能源监控调度大屏、数据自动采集等功能）；
（二）能源综合统计制度（包括日报、月报、季报、年报等）；
（3）能源综合分析系统（根据能源基础数据自动计算能源指标，包括工艺单耗、车间单耗、公司能耗等。实现能源结构、介质平衡分析、基于能源消耗指标和能耗的能源消耗消费成本追踪、行业对标等功能）；
（4）能源综合监控系统（实现指标控制、自动考核、数据维护等能源综合控制和管理功能）。
能源管理是以节能降耗为市场，以科学的能源利用技术为支撑，以服务为手段，以盈利为目的的经营行为。 企业通过合理优化能源使用，不仅可以节约能源成本，还可以减少能源消耗和污染物排放，实现可持续发展。
-DCIM数据中心智能化运营管理平台是科华数据推出的园区级数据中心运营管理系统。系统采用独特的智能管控技术，实现对数据中心关键设施设备的智能识别、状态采集、实时监控和综合管控，并提供能效趋势预测和智能管控建议，最大限度地数据中心的运营管理水平。
-DCIM管理平台是业界首个深度融合数据中心领域“机器人管理”、“健康管理”、“AI管理”和“碳管理”的智能化运营管理平台。平台通过数据的智能预测和聚合分析，结合“人工智能”和“智能运营”，实现机器人资产盘点、报警二次确认、数据自动纠错、自动调度、智能货架、设备健康预警、AI等功能在节能方面，大大提高了数据中心的运行效率，降低了人工维护成本，打造绿色低碳的智能数据中心。
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体系结构
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产品优势
-DCIM数据中心智能运营管理平台，集成电力监控系统、动态环境监控系统、HVAC系统、安防系统等系统的动态数据，同时采集、录入、整合设备资产信息等静态数据，通过端到端的建模，运行数据分析机房能耗管理，形成覆盖机房、园区、云平台的三级平台，实现运维管理、资产管理、动态环境监控、容量管理六大核心功能，能源效率管理和 3D 可视化。
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技术特点
1、资产管理：智能管理，提升效率
全方位、全生命周期的资产设备管理功能，彻底解决数据中心设备资产管理中存在的效率低、出错、变更风险不可控、管理精度不够等常规问题。
2、运维管理：规范化运作，循证化
通过数据控制数据中心的流程和工具，为数据中心的计划管理、事件管理、问题管理、变更管理、发布管理等功能提供完整的数据支持。
流程框架
3、容量管理：智能存储的最佳利器
对机柜状态实时数据进行采集分析，通过对机柜配电、制冷、空间等多维度分析，实现机房设施状态信息共享、运维协同、流程联动的智能化管理承重。
4、能效管理：深入分析，节能减排
可按园区、机房、设备类型展示能耗数据，提供子系统、设备类型的能耗数据分析。
5. 可视化管理：全景可视，多变操作
通过数据中心现场建模，准确定位设备运行变化，告警信息和问题一目了然。预制数据分析概览和KPI展示板，结合AI机器人自主巡检，直观发现、分析、预警数据中的隐患，及时应对风险。
6、AI赋能：AI让数据中心“智能”升级
通过大数据分析和AI智能算法，结合系数、积分系数、微分系数、PID精度、间隔步长等重要指标，调整机房设备运行状况，提高设备可靠性，降低IT能耗耗，降低冷耗。从而节约用电。
PUE、pPUE、CLF、PLF、RER、WUE等指标分析
