能源大數據管理系統的實現

陳克勝（廣東盈嘉科技工程發展股份有限公司，廣東廣州510075）

能源大數據管理系統的實現

陳克勝
（廣東盈嘉科技工程發展股份有限公司，廣東廣州510075）

針對電信運營商自身節能減排需要和所服務不同社會用戶及政府能源管理機構對能耗信息服務的不同需求，提出建立電信運營商物聯網結合云計算的能源大數據管理系統。首先，概述了課題開發背景和能源大數據管理系統相關技術；其次，對系統設計進行了介紹；接著，對系統實現進行了探討。最后，對研究做了總結。

分項計量；節能減排；物聯網；移動互聯網；云計算；大數據

0　前言

集中式的管理和維護模式秉承樹立綠色、低碳發展理念，是響應國家節能減排號召的重要實踐。建設基于電信運營商物聯網結合云計算技術的能源管理系統非常必要，以從機房/基站數據中獲得能夠真正反映設備運行狀況的有效信息，利用在線能耗數據挖掘分析結果，輔助實現依據用能設備的負荷變化來動態優化用能設備的配電，大幅度減少電能消耗并為優化能源管理的決策提供科學支持，在滿足通信業務發展的前提下盡量節省資源，以提升通信運營商的社會形象和競爭優勢[1]。

1　數據感知采集和物聯網智能網關技術

（1）數據感知采集[2]

本論文采集數據包括通信機房和通信基站兩大類用能場所，具體為列頭柜、機柜、空調、照明、辦公插座等設備的能耗，還可以通過IPMI接口采集服務器設備的功率、溫度、CPU使用率、內存使用率、風扇工作參數等服務器狀態數據。具體技術設計思路如下。

①通過利用智能電表、傳感器、變送器、以及物聯網智能網關等采集設備及網絡平臺，將機房/基站內空調、照明、電源、主設備和辦公插座等子系統聯網集成到統一的管理平臺進行智能監控、數據分析和調度管理。

②構建更加全面的傳感網絡，包括溫濕度傳感網，氣流傳感網，做到對用能場所的更全面感知。可以通過傳感器的安裝，相當于給機房裝了一個很精準的CT，對機房實現多角度旋轉、縮放觀察的虛擬三維清晰圖像，溫濕度怎樣，空調是否處于合理狀態，都能夠看得一清二楚。

③對用能場所內的設備全面采用RFID技術進行識別和管理，以準確全面獲取設備的屬性及與相關能耗數據的對應關系

④主設備的能耗則是必須要采集到的重要數據，以支持能耗的精細化分析和控制。比如服務器的能耗數據，就需要通過各種合適的途徑獲得。通過ipmi接口可以獲得部分數據，還可以考慮通過硬件芯片的方式獲得。

圖1　傳感器節點體系結構示意圖

利用IPMI接口可采集到服務器的靜態信息，包括CPU、內存、硬盤、光驅、網卡、顯卡、操作系統、RAID卡、PCI附加卡等信息；采集的動態信息包括機箱內溫度、主板、CPU、SCSI模組、風扇板等的溫度、輸入電壓、功率、風扇轉速、內部直流電壓以及CPU利用率、內存利用率、硬盤I/O訪問流量等系統資源信息、硬盤驅盤器（已用空間、剩余空間）、網絡情況（連接狀態、網絡帶寬、入/出流量、入/出實際帶寬）、平均負載（指的是在一定觀察時間內系統內總進程數、正在運行的進程數平均值）。通過采集到的服務器的靜態信息，有利于機房將來做資源管理的基礎數據；而采集服務器的動態數據，一方面通過服務器溫度信息來實現機房的溫度云場，另一方面通過計算服務器的能耗為設備級的能耗趨勢分析提供數據。

（2）網絡層和數據處理層

數據處理服務系統完成數據的預處理工作。從感知層出來的能耗數據，按規章和策略過濾，能耗數據在處理中要進行聚合、融合、清洗、壓縮、匯聚，校驗等重要工作，對上層應用系統的有效分析和使用提供了重要條件。

通過能耗專用及多功能智能融合網關能提供統一數據格式轉換與傳輸，實現物聯網能耗數據的收集/下發與傳輸。實現能耗數據的多路分發。能耗數據除了能為中心云平臺分析使用外，還能為其他系統所用（比如動環監控），實現實時的能耗數據呈現，監視管理和控制等作用。

海量能耗數據的通信，實現用能設備間信息的交換，需實現互聯互通，即非ip的傳感網和ip傳感網之間，傳感網和ip接入網，ipv4和ipv6協議之間的互聯互通，包括應用協議，消息格式的互操作。傳感器網有專門的路由協議（能量效率路由協議，在多數時間處于休眠狀態的節點的路由協議，數據知識路由協議等[3-4]。

圖2　物聯網數據采集技術適用范圍示意圖

在建立用能場所的能耗模型時，需充分考慮并表達空調、照明、電源、主設備和辦公插座等各用能分量單元個體之間的關系特別是直接的關系，同時把間接的關系通過模型的辦法推導出來。各個用能分量單元除實時收集的時空數據之外，還表達了它們之間的連結關系。模型本身有充分的能力來表達直接關系，以方便推理間接關系。按業務需求建立模型，模型優化方案，提煉模型并驗證模型。數據挖掘必須與具體的業務相結合進行應用，并進行跟蹤評估效果，持續不斷地完善模型，總結和反饋。本論文中通過耗能點分析、耗能量聚類與預測，發現耗能異常的原因及影響能耗的相關因子，從而找到改善能耗的節能要素。同時對故障設備進行故障原因分析，查找設備異常的原因，及時進行調整以達到節約成本，提高設備運行效率的目的[5]。

（3）物聯網智能網關

目前獲取能耗數據的主要手段是通過智能計量采集裝置（智能電水汽表）的計量及物聯網網關自動采集分量計量能耗數據。作為中國移動及其他電信運營商龐大規模的能耗采集工程，從工程適用性和投資成本方面考慮，依據中國移動集團設計院能耗采集規范制定的專用能耗采集設備（“智能采集終端”設備，以下簡稱能耗采集單元ESU），本論文采用廣東盈嘉科技工程發展股份有限公司的物聯網智能網關——MP3000智能協議轉換器。如圖3所示，該智能網關設備能夠實現同時向多區域能管中心、省能管中心、國家能管中心同時分發報送數據，支持多種工業協議的接入、智能儀表的接入、采集數據的轉換及控制管理，具有存儲1個月以上的數據存儲容量，提供12路數據通訊接口，滿足通過公網或專網、有線或無線發送數據的技術要求。

主要功能如下：

①邏輯控制功能：邏輯控制是可訂制的業務功能，如根據采集器采集的溫度數據進行智能控制空調啟停。一個DO口的輸出可以根據多個AI/ DI輸入數據進行判斷后符合輸出條件再輸出。

②支持通過以太網口，將設備采集的數據多路分發的功能。

③設備支持采集的數據本地存儲，WEB方式配置，具備網管功能；

④支持SNMP協議；支持遠程在線升級功能；支持時鐘同步功能。

圖3　物聯網智能網關采集設備連接拓撲示意圖

2　系統設計

（1）平臺總體架構

大數據能源管理系統采用云計算模式的設計方式[6]。可將平臺按IaaS、PaaS、SaaS分成三層規劃，分別解決資源共享、平臺共享、服務共享的問題。該設計模式有利于降低建設成本、提高系統靈活性，便于數據和服務的管理和共享，如圖4所示。

能耗采集層通過物聯網智能感知及虛擬化能源管理平臺來實現，提供按需可配的計算和存儲資源，具備平滑的擴展能力。

能源管理云平臺服務層提供應用部署、管理及云平臺監控功能，考慮到技術及業務未來發展變化所帶來的平臺的彈性要求，采用SOA理念設計，減少各子系統在技術上的相互依賴性。

能源管理系統軟件服務層由能管中心和第三方軟件開發企業開發相應的能源管理分析軟件模塊，接入中心能源管理大數據云平臺，實現快速軟件開發和部署。該中心軟件主要實現數據可視化呈現、檢索查詢、能耗數據圖表生成、數據挖掘、聚類分析、能耗模型預警、能耗數據在線監測，節能規劃業務的辦理和流程管理，對外服務的數據接口，以及包括監控管理中心、大屏幕呈現、桌面客戶端、移動客戶端、短信、郵件等各類前端軟件的技術實現。

云平臺整體提供數據安全管理及用戶管理，由于能耗數據一般都有一定的涉密屬性，需要對能耗數據傳輸、存儲、分析、以及使用的過程進行全流程安全規劃和管理，以保證關鍵數據及數據接口的安全。平臺還具備用戶權限管理及審計診斷功能。整個系統以數據倉庫為基礎[7]，以云計算平臺為支撐，結合ETL和并行數據挖掘開發套件，打造出高性能，高實時性，高靈活性的新一代基于“云”計算的能源大數據綜合管理系統云平臺。按照技術發展趨勢，采用如圖5所示系統技術實現數據流程。

圖4　大數據能源管理系統架構示意圖

圖5　系統數據流程示意圖

（2）系統功能模塊設計

大數據能源管理中心云平臺的主要功能可以劃分為五個模塊，包括數據采集模塊、能耗綜合管理模塊，大屏幕管理模塊、系統管理模塊和軟件平臺模塊，功能劃分如圖6所示。

圖6　系統功能模塊設計示意圖

（3）系統實現

本論文提出的大數據能源管理系統是以個基于工業物聯網與大數據分析的綜合能耗管理系統。

大范圍、多地域、全網同步的數據采集匯聚集中上傳需要性能水平極高的云網絡及云存儲資源，整體系統建設和運維最適合由3大電信運營商承擔，何況要對不同用能單位建立一一對應的多維度關聯能耗排放模型，對自控可靠的用能單位要通過模型的仿真模擬計算結果，對相關用能設備實施反向開關待機操作，實現用能設備動態能效優化，這又需要極強大的云計算資源，這樣的操控實施更應掌握在國有主流央企手中，3大運營商的云計算資源基本有保證。電信運營商已建設的網管系統和動環監控系統負責運營商自身能耗數據的采集及融合接入，政府發文強制重點能耗企業采用標準化物聯網采集網關及國標智能電表無線接入此系統、或企業已有系統按統一能耗排放數據采集及接口標準規范專線轉發接入此運營商能源管理云平臺，運營商收流量費及功能費。如用能戶使用能源審計診斷功能索取能源使用咨詢報告可另收咨詢費等，政府向運營商付財政補貼、維護費、流量費及服務費購買服務，運營商還可收能耗排放源數據交易費并向政府交管理費等。運營商向系統技術供應商支付開發費及技術支撐費等。

通信運營商能源大數據管理系統實時掌握能耗情況、健全各用能設備實時能耗模型以進行能源使用趨勢預測，實現對各種用能設備的動態優化能耗管理及時采取調度措施，提高運維部門管理水平，及時發現提前預報運行設備故障，實現預防性維護，使各用能設備盡可能運行在最佳狀態，并將對能耗的影響降到最低，符合國務院辦公廳十二五節能減排提出政策導向，履行企業節能減排的責任，為加快建設資源節約型、環境友好型社會做出貢獻。

能源管理大數據云平臺通過對大規模機房/基站的海量用能數據進行聚類分析、相關性分析、建立用能場所能耗模型，確立標桿機房/基站。系統通過構建能耗分析相關的理論知識、試驗數據、專家經驗以及相關的定義、定理等組成知識庫，在計算機中存儲、組織、實現和使用互相聯系的知識庫集合，有效地實現知識表現和推理，與數據挖掘和OLAP緊密結合，幫助用戶進行分析，給出合理的結論和建議，提高社會經濟效益[8]。

大數據分析采用了多種“ETL、分類、聚類、相關性分析”等多種數據挖掘算法[9]。采用的ETL工具有：OWB(Oracle Warehouse Builder)、ODI(Oracle Data Integrator)、Informatic PowerCent?er、AICloudETL、DataStage和DataSpider等。實現了數據抽取、清洗、選擇、轉換、知識發現等功能。ETL數據挖掘技術方案如圖7所示。基于數據挖掘技術，項目建立了統一數據整合平臺。

數據可視化包括能耗數據分析的結果展示，提供通用和個性訂制化的數據分析服務，及自定義可視化報表等；以及用能場所3D場景及CFD溫度及能效云場呈現等。

圖7　ETL數據挖掘技術實現

3　結束語

本論文設計的能源大數據管理系統以物聯網感知采集能耗數據為基礎，以云計算網絡平臺為支撐，結合ETL和并行數據挖掘開發套件，打造出高性能，高實時性，高靈活性的新一代基于物聯網結合云計算技術的大數據能源管理系統。并逐步實現做為云計算網絡平臺的具體應用內容實施運行，利用云計算網絡平臺的多租戶功能，為通信運營商及全社會其他用能單位，為節能減排政府管理機構提供能耗分項計量統計分析、節能咨詢等服務。

［1］鐘智.構建在線式電能質量監測網絡［J］.通信電源技術，2009，26（增刊）：110-112.

［2］宋福峰，劉寶昌.數通信電源系統設計及運行維護中節能方案探討［J］.電信工程技術與標準化，2010（3）：69-71.

［3］Behrouz a.Forouzan.Data communications and network?ing（third edition）［M］.Mcgraw-hill，2004：186-209.

［4］周雙陽.全生態移動通信網絡建設［J］.通信世界，2009（42）：28.

［5］毛國君，段立娟，王實，等.數據挖掘原理與算法：第二版［M］.北京：清華大學出版社，2007.

［6］殷正坤.淺析云計算在網絡技術中的應用［J］.電子制作，2013（16）：153.

［7］郭川，軍朱貴.數據倉庫技術研究［J］.信息技術，2004（04）：61-63.

［8］張進京.信息化與節能減排關系分析：上［J］.中國信息界，2009（11）：43-47.

［9］趙法信，劉俊嶺.數據流聚類算法研究［J］.通化師范學院學報，2006（02）：29-32.

(編輯：阮毅)

Implementation of Energy Data Management System

CHEN Ke-sheng
（GuangdongWincom Technology Developing Co.，Ltd.，Guangzhou510075，China）

For the telecom operators in their need for energy conservation and the social service of different users and different needs of government energymanagementmechanism of energy consumption information service，this paper presents the energy datamanagement system for telecom operators Internet based cloud computing.First，summarizes the related technology research and development background of energy data management system，secondly，introduces the system design，and then discusses the system implementation，finally，makesa summary of thisarticle.

submetering；conserveenergy and reduceemissions；Internetof things；mobile Internet；cloud computing；big data

TP3

A

1009－9492(2015)06－0024－05

10.3969/j.issn.1009-9492.2015.06.006

2015－03－25

陳克勝，男，1972年生，重慶人，大學本科，工程師。研究領域：半導體傳感與微電子、動力設備及環境監控、電信運營商綜合能源管理。已發表論文2篇。