能源计量系统中多传感器的解决方案

王英妹+杜亚普

摘要对多传感器采集数据进行分析，区别能源影响因素，确定影响算法的信息因子，进而为能源消耗异常分析、能耗预测等提供重要支持，为能源统计管理提供技术依据。

关键词能源管理；信息因子

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）11-0179-01

1研究性质

近几年我国经济发展与资源环境的矛盾日趋尖锐，经济快速增长的同时，也付出了很大的资源和环境代价， 因此从上到下大力提倡实施节能减排，有效减少资源消耗，通过科学的计量，严格控制能源的浪费和污染排放。

怎样进行能源计量已经探讨了很多年，目前总体来说就是采用科学的管理流程，通过系统数据接口采集现场设备及仪表的实时数据，通过计算机网络送入系统数据仓库进行存档、统计和分析，实施能源利用和环境影响水平评估，同时与企业的设备、库存以及工序、成本管理系统进行数据融合，实施资源节约效果和环保收益核算，并将综合分析数据反馈至经营管理者，提供切实的辅助决策依据。

2研究目的任务

能源计量不只是计量科学，它涉及到科学计量技术、应用管理技术。多传感器的能源计量系统是复杂的，需要把能源量及使用程度确立为管理因子，结合管理定立规则形成流程，实现管理目的，达到一定的社会效益。为了解决繁杂数据扰乱信息的困境，以能源管理系统为平台，以生产过程数据为基础，对生产过程能源影响因素进行数据挖掘，研究合适的数据预处理方法，区别能源影响因素，努力实现对具有多重相关性的重要性分析，发现与识别生产过程中的主要能源管理因子，通过监控这些因子的动态变化，来分析能源消耗是否异常，为预测能耗提供重要支持。因此在多传感器的工况下，怎样能够达到科学、准确、公正的计量，为评估节能降耗技改方案的成熟程度提供技术支撑，为能源统计管理提供技术依据，成为我们研究的目标。

2.1 能源计量信息因子确定

运用突变级数法和改进熵值法构建能源因子，既克服了层次分析法、模糊评价法和BP神经网络等的缺陷，又不失科学性和合理性，具有良好的应用价值。所谓能源计量信息因子，就是根据不同观测对象或者不同的控制需求所要的融合信息，在一个能源管理系统中往往是复杂的多输入多维的信息；例如根据测量对象的用能属性来分类信息，涉及了化工、交通、电力、石油、煤炭等行业，从物理学参量属性来分类信息，可能就涉及到多学科，例如热工、化工等，由这些专业参量经由传感器采集，计量系统经过甄别，形成了特定的信息因子，组合成复杂信息集合，具有各自应用领域的特点，过程各异，有的参量间同步，有的滞后；有的是同类参量，有的是异类；涉及的是多个学科的不同计量方式，但要汇总成整体管理信息。这样的不确定信息需要用特定的定义及处理（算法）解决，形成特定的管理指令下发到基层生产，实现最终的管理目标。利用传感器实现测量的途径来获取各种必须的计量参数：而算法用来明确计量里面的原始信息源元素对管理的影响程度，利用基于能流的数字信息提炼、再生形成特定的信息因子，并建立互补、综合的信息，融合数学模型，实现量值转换、传递。

2.2 计量管理模块

工况条件下，各个用能单位的生产工艺和用能过程是有很大差异的，而且多数是非常复杂的，怎样保证在连续的能流环节不出现的能源计量的“垃圾数据”是行业内共同面对的课题。管理科学里面计量表具的简单组合解决不了全过程的量化跟踪的可信度低的问题。为了实现“可控制”，采用自适应技术的计量管理单元及单元间组合（可以具有想应组网结构），实现量化跟踪全过程。在多传感器的工况条件下，推广经济、适用、可靠的系统产品就脱离不了能源管网的基础建设，以及计量管理模块的最小单元的形态及特征。

根据能源计量理论及任务，模块应该是以用能属性划分、多专业参量有机结合的、具有一种融合的数学模型。

2.3 建立数据仓库

为了提炼信息因子，我们需要利用融合技术进行分层数据管理，这种方案的实现依托于相关行业的数据仓库，这样可以有机结合能源基础数据，使数据之间相互渗透、相互关联，给决策者管理带来实用价值，也就是我们所说的能源数据的关联及融合。为此我们需要建立起用于提炼数据的数据仓库，用能设备、用能系统的用能状况是由多传感器的有效工作来见证的，为了考核能源计量，利用能量守恒定律及熵增原理来实现。能源基础数据管理要为决策系统服务。基于这个目的就需要在多专业参量的信息系统中，建立基于各层次的融合数学模型、统计方法、动态特性描述，形成统一信息融合框架和结构，使得基础数据关联处理低误差、快速、及时、准确，是能源基础数据管理的关键技术中首先要解决问题。

3系统架构

系统设计为三个层次，即自下而上分别是采集层、M2M终端网络层、中心层（包括：存储层、应用层和用户层）。

采集层：通过基于现场总线的仪表（如传感器、计量装置、执行部件、过程仪表、信号适配器等）数据采集，利用接口驱动的现有自动控制系统或信息化管理系统，实现数据向M2M终端网络层提供数据接入。

网络层：是能源计量系统基础数据传输的载体，对于集团内部有工业以太网范围内的企业，可直接利用集团局域网作为数据传输媒介；而对于跨区域分布且未接入内部网络的企业，则需借助运营商的传输网络，通过互联网实现数据的传输。负责将采集层数据，加工处理发送至中心层服务器。

中心层根据业务范围又分为三层，分别是存储层、应用层和用户层。根据行业的不同对应的结构细则也不同，但是整体框架是统一的。

4意义

基于多传感器的能源计量系统实时性强，对循环经济、低碳经济等多在线系统的数据共享和管理融合具有积极的影响，该技术在能源管网中的应用是对于提高能源管网信息化水平，推进科技创新具有十分重要的意义。

参考文献

[1]赵滔，唐文斌，陈丽君，等.基于GPRS网络的能源计量管理系统[J].电气时空，2004（9）：28-29.

endprint

摘要对多传感器采集数据进行分析，区别能源影响因素，确定影响算法的信息因子，进而为能源消耗异常分析、能耗预测等提供重要支持，为能源统计管理提供技术依据。

关键词能源管理；信息因子

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）11-0179-01

1研究性质

近几年我国经济发展与资源环境的矛盾日趋尖锐，经济快速增长的同时，也付出了很大的资源和环境代价， 因此从上到下大力提倡实施节能减排，有效减少资源消耗，通过科学的计量，严格控制能源的浪费和污染排放。

怎样进行能源计量已经探讨了很多年，目前总体来说就是采用科学的管理流程，通过系统数据接口采集现场设备及仪表的实时数据，通过计算机网络送入系统数据仓库进行存档、统计和分析，实施能源利用和环境影响水平评估，同时与企业的设备、库存以及工序、成本管理系统进行数据融合，实施资源节约效果和环保收益核算，并将综合分析数据反馈至经营管理者，提供切实的辅助决策依据。

2研究目的任务

能源计量不只是计量科学，它涉及到科学计量技术、应用管理技术。多传感器的能源计量系统是复杂的，需要把能源量及使用程度确立为管理因子，结合管理定立规则形成流程，实现管理目的，达到一定的社会效益。为了解决繁杂数据扰乱信息的困境，以能源管理系统为平台，以生产过程数据为基础，对生产过程能源影响因素进行数据挖掘，研究合适的数据预处理方法，区别能源影响因素，努力实现对具有多重相关性的重要性分析，发现与识别生产过程中的主要能源管理因子，通过监控这些因子的动态变化，来分析能源消耗是否异常，为预测能耗提供重要支持。因此在多传感器的工况下，怎样能够达到科学、准确、公正的计量，为评估节能降耗技改方案的成熟程度提供技术支撑，为能源统计管理提供技术依据，成为我们研究的目标。

2.1 能源计量信息因子确定

运用突变级数法和改进熵值法构建能源因子，既克服了层次分析法、模糊评价法和BP神经网络等的缺陷，又不失科学性和合理性，具有良好的应用价值。所谓能源计量信息因子，就是根据不同观测对象或者不同的控制需求所要的融合信息，在一个能源管理系统中往往是复杂的多输入多维的信息；例如根据测量对象的用能属性来分类信息，涉及了化工、交通、电力、石油、煤炭等行业，从物理学参量属性来分类信息，可能就涉及到多学科，例如热工、化工等，由这些专业参量经由传感器采集，计量系统经过甄别，形成了特定的信息因子，组合成复杂信息集合，具有各自应用领域的特点，过程各异，有的参量间同步，有的滞后；有的是同类参量，有的是异类；涉及的是多个学科的不同计量方式，但要汇总成整体管理信息。这样的不确定信息需要用特定的定义及处理（算法）解决，形成特定的管理指令下发到基层生产，实现最终的管理目标。利用传感器实现测量的途径来获取各种必须的计量参数：而算法用来明确计量里面的原始信息源元素对管理的影响程度，利用基于能流的数字信息提炼、再生形成特定的信息因子，并建立互补、综合的信息，融合数学模型，实现量值转换、传递。

2.2 计量管理模块

工况条件下，各个用能单位的生产工艺和用能过程是有很大差异的，而且多数是非常复杂的，怎样保证在连续的能流环节不出现的能源计量的“垃圾数据”是行业内共同面对的课题。管理科学里面计量表具的简单组合解决不了全过程的量化跟踪的可信度低的问题。为了实现“可控制”，采用自适应技术的计量管理单元及单元间组合（可以具有想应组网结构），实现量化跟踪全过程。在多传感器的工况条件下，推广经济、适用、可靠的系统产品就脱离不了能源管网的基础建设，以及计量管理模块的最小单元的形态及特征。

根据能源计量理论及任务，模块应该是以用能属性划分、多专业参量有机结合的、具有一种融合的数学模型。

2.3 建立数据仓库

为了提炼信息因子，我们需要利用融合技术进行分层数据管理，这种方案的实现依托于相关行业的数据仓库，这样可以有机结合能源基础数据，使数据之间相互渗透、相互关联，给决策者管理带来实用价值，也就是我们所说的能源数据的关联及融合。为此我们需要建立起用于提炼数据的数据仓库，用能设备、用能系统的用能状况是由多传感器的有效工作来见证的，为了考核能源计量，利用能量守恒定律及熵增原理来实现。能源基础数据管理要为决策系统服务。基于这个目的就需要在多专业参量的信息系统中，建立基于各层次的融合数学模型、统计方法、动态特性描述，形成统一信息融合框架和结构，使得基础数据关联处理低误差、快速、及时、准确，是能源基础数据管理的关键技术中首先要解决问题。

3系统架构

系统设计为三个层次，即自下而上分别是采集层、M2M终端网络层、中心层（包括：存储层、应用层和用户层）。

采集层：通过基于现场总线的仪表（如传感器、计量装置、执行部件、过程仪表、信号适配器等）数据采集，利用接口驱动的现有自动控制系统或信息化管理系统，实现数据向M2M终端网络层提供数据接入。

网络层：是能源计量系统基础数据传输的载体，对于集团内部有工业以太网范围内的企业，可直接利用集团局域网作为数据传输媒介；而对于跨区域分布且未接入内部网络的企业，则需借助运营商的传输网络，通过互联网实现数据的传输。负责将采集层数据，加工处理发送至中心层服务器。

中心层根据业务范围又分为三层，分别是存储层、应用层和用户层。根据行业的不同对应的结构细则也不同，但是整体框架是统一的。

4意义

基于多传感器的能源计量系统实时性强，对循环经济、低碳经济等多在线系统的数据共享和管理融合具有积极的影响，该技术在能源管网中的应用是对于提高能源管网信息化水平，推进科技创新具有十分重要的意义。

参考文献

[1]赵滔，唐文斌，陈丽君，等.基于GPRS网络的能源计量管理系统[J].电气时空，2004（9）：28-29.

endprint

摘要对多传感器采集数据进行分析，区别能源影响因素，确定影响算法的信息因子，进而为能源消耗异常分析、能耗预测等提供重要支持，为能源统计管理提供技术依据。

关键词能源管理；信息因子

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2014）11-0179-01

1研究性质

近几年我国经济发展与资源环境的矛盾日趋尖锐，经济快速增长的同时，也付出了很大的资源和环境代价， 因此从上到下大力提倡实施节能减排，有效减少资源消耗，通过科学的计量，严格控制能源的浪费和污染排放。

怎样进行能源计量已经探讨了很多年，目前总体来说就是采用科学的管理流程，通过系统数据接口采集现场设备及仪表的实时数据，通过计算机网络送入系统数据仓库进行存档、统计和分析，实施能源利用和环境影响水平评估，同时与企业的设备、库存以及工序、成本管理系统进行数据融合，实施资源节约效果和环保收益核算，并将综合分析数据反馈至经营管理者，提供切实的辅助决策依据。

2研究目的任务

能源计量不只是计量科学，它涉及到科学计量技术、应用管理技术。多传感器的能源计量系统是复杂的，需要把能源量及使用程度确立为管理因子，结合管理定立规则形成流程，实现管理目的，达到一定的社会效益。为了解决繁杂数据扰乱信息的困境，以能源管理系统为平台，以生产过程数据为基础，对生产过程能源影响因素进行数据挖掘，研究合适的数据预处理方法，区别能源影响因素，努力实现对具有多重相关性的重要性分析，发现与识别生产过程中的主要能源管理因子，通过监控这些因子的动态变化，来分析能源消耗是否异常，为预测能耗提供重要支持。因此在多传感器的工况下，怎样能够达到科学、准确、公正的计量，为评估节能降耗技改方案的成熟程度提供技术支撑，为能源统计管理提供技术依据，成为我们研究的目标。

2.1 能源计量信息因子确定

运用突变级数法和改进熵值法构建能源因子，既克服了层次分析法、模糊评价法和BP神经网络等的缺陷，又不失科学性和合理性，具有良好的应用价值。所谓能源计量信息因子，就是根据不同观测对象或者不同的控制需求所要的融合信息，在一个能源管理系统中往往是复杂的多输入多维的信息；例如根据测量对象的用能属性来分类信息，涉及了化工、交通、电力、石油、煤炭等行业，从物理学参量属性来分类信息，可能就涉及到多学科，例如热工、化工等，由这些专业参量经由传感器采集，计量系统经过甄别，形成了特定的信息因子，组合成复杂信息集合，具有各自应用领域的特点，过程各异，有的参量间同步，有的滞后；有的是同类参量，有的是异类；涉及的是多个学科的不同计量方式，但要汇总成整体管理信息。这样的不确定信息需要用特定的定义及处理（算法）解决，形成特定的管理指令下发到基层生产，实现最终的管理目标。利用传感器实现测量的途径来获取各种必须的计量参数：而算法用来明确计量里面的原始信息源元素对管理的影响程度，利用基于能流的数字信息提炼、再生形成特定的信息因子，并建立互补、综合的信息，融合数学模型，实现量值转换、传递。

2.2 计量管理模块

工况条件下，各个用能单位的生产工艺和用能过程是有很大差异的，而且多数是非常复杂的，怎样保证在连续的能流环节不出现的能源计量的“垃圾数据”是行业内共同面对的课题。管理科学里面计量表具的简单组合解决不了全过程的量化跟踪的可信度低的问题。为了实现“可控制”，采用自适应技术的计量管理单元及单元间组合（可以具有想应组网结构），实现量化跟踪全过程。在多传感器的工况条件下，推广经济、适用、可靠的系统产品就脱离不了能源管网的基础建设，以及计量管理模块的最小单元的形态及特征。

根据能源计量理论及任务，模块应该是以用能属性划分、多专业参量有机结合的、具有一种融合的数学模型。

2.3 建立数据仓库

为了提炼信息因子，我们需要利用融合技术进行分层数据管理，这种方案的实现依托于相关行业的数据仓库，这样可以有机结合能源基础数据，使数据之间相互渗透、相互关联，给决策者管理带来实用价值，也就是我们所说的能源数据的关联及融合。为此我们需要建立起用于提炼数据的数据仓库，用能设备、用能系统的用能状况是由多传感器的有效工作来见证的，为了考核能源计量，利用能量守恒定律及熵增原理来实现。能源基础数据管理要为决策系统服务。基于这个目的就需要在多专业参量的信息系统中，建立基于各层次的融合数学模型、统计方法、动态特性描述，形成统一信息融合框架和结构，使得基础数据关联处理低误差、快速、及时、准确，是能源基础数据管理的关键技术中首先要解决问题。

3系统架构

系统设计为三个层次，即自下而上分别是采集层、M2M终端网络层、中心层（包括：存储层、应用层和用户层）。

采集层：通过基于现场总线的仪表（如传感器、计量装置、执行部件、过程仪表、信号适配器等）数据采集，利用接口驱动的现有自动控制系统或信息化管理系统，实现数据向M2M终端网络层提供数据接入。

网络层：是能源计量系统基础数据传输的载体，对于集团内部有工业以太网范围内的企业，可直接利用集团局域网作为数据传输媒介；而对于跨区域分布且未接入内部网络的企业，则需借助运营商的传输网络，通过互联网实现数据的传输。负责将采集层数据，加工处理发送至中心层服务器。

中心层根据业务范围又分为三层，分别是存储层、应用层和用户层。根据行业的不同对应的结构细则也不同，但是整体框架是统一的。

4意义

基于多传感器的能源计量系统实时性强，对循环经济、低碳经济等多在线系统的数据共享和管理融合具有积极的影响，该技术在能源管网中的应用是对于提高能源管网信息化水平，推进科技创新具有十分重要的意义。

参考文献

[1]赵滔，唐文斌，陈丽君，等.基于GPRS网络的能源计量管理系统[J].电气时空，2004（9）：28-29.

endprint