“双碳”目标下基于物联网的智能化网络能源管理技术系统的开发与应用

李 磊

（中国铁塔股份有限公司苏州市分公司，江苏 苏州 215011）

0 引 言

在“双碳”目标的背景下，开发与应用基于物联网的智能化网络能源管理技术系统具有重要意义。通过物联网技术的应用，实时采集与传输能源设备的数据，监测和控制能源消耗。智能化网络能源管理技术系统能够提供精确的能源数据分析和优化调度策略，提高能源利用效率，减少能源浪费，进而减少碳排放。此外，该技术系统可以通过智能控制和优化策略对能源供应与需求进行精准匹配，实现供需平衡和网络稳定。

1 物联网在能源管理中的应用概述

1.1 物联网技术的基本原理与特点

物联网技术通过大量的传感器和感知设备获取物理环境参数和状态，并将数据转换为数字信号实时采集和传输。同时，感知设备可以智能互联、信息交换，并形成统一的网络体系，实现数据共享和协同工作。物联网通过数据采集、存储、分析和机器学习等技术，实现智能化处理和决策支持[1]。物联网系统能够自动感知和理解环境，实现智能化的控制和优化。例如，在智能家居系统中，温度传感器、智能插座和智能灯具等设备通过物联网技术进行互联，实现温度控制、能源管理和智能照明的自动化。基于物联网的能源监管平台如图1 所示。

图1 基于物联网的能源监管平台

1.2 物联网在能源管理中的应用场景

首先，智能电网应用场景。将传感器和智能设备与电力系统中的各个组件连接起来，通过物联网技术实时监测和控制电力设备、电网状态和能源流动。这样电力系统能够实现智能化的电力调度和优化，实现能源供需的平衡和电网的稳定运行。其次，智能建筑应用场景。物联网技术通过连接建筑中的传感器、智能控制器和能源设备，实时监测建筑能耗、室内环境参数和设备状态[2]。通过分析和处理这些数据，可以实现智能化的能源调控和优化，如自动化的照明控制、空调调节和能源消耗的优化，提高建筑能效和舒适性。最后，智能交通应用场景。在交通路口、车辆和道路设施上部署传感器和通信设备，通过物联网技术实时采集交通流量、车辆位置和道路状况等数据。

2 基于物联网的智能化网络能源管理技术系统开发

2.1 系统架构设计

第一，数据采集层。该层包括传感器、监测设备和智能计量设备，用于实时采集能源管理相关的数据，如能耗数据、设备状态、环境参数等。这些设备通过物联网通信协议与系统相连，将采集的数据传输至后续处理层。

第二，通信与传输层。该层负责实现设备间的数据传输和通信。通过无线通信技术，如Wi-Fi 技术、蓝牙技术、远距离无线电（Long Range radio，LoRa）技术等，将数据从采集设备传输至系统的数据处理节点。此外，互联网或专用网络也可用于远程传输数据和系统监控[3]。不同的无线通信技术和网络传输方式在物联网能源管理系统中的具体应用如下。一是Wi-Fi 技术。该技术适用于短距离高速数据传输，能够支持较大的数据流量和高速率的通信。在物联网能源管理系统中，可以使用Wi-Fi 将采集的数据传输至数据处理节点，实现实时监测和控制。二是蓝牙。在物联网能源管理系统中，蓝牙可以用于设备之间的数据传输，如将传感器数据传输到智能网关或移动设备。蓝牙低功耗技术还支持设备的无线连接和控制，实现智能化的能源管理和控制。三是LoRa 技术。在物联网能源管理系统中，LoRa 可以用于远程传输传感器数据，尤其适用于分布式能源设备的数据采集和监测，如太阳能发电站的遥测数据传输。LoRa 技术具有低功耗和覆盖范围广的特点，适合于低功耗、长距离通信。四是互联网技术。物联网能源管理系统可以利用互联网作为数据传输的通道。通过将数据上传至云平台或远程服务器，远程访问和系统监控能源数据。互联网提供了高带宽、全球范围的数据传输能力，为系统的远程控制和数据分析提供了支持。五是专用网络技术。物联网能源管理系统中也可以采用专用网络进行数据传输。例如，通过搭建专用的无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）或无线通信网络，将数据从采集设备传输至数据处理节点。专用网络可以根据系统需求进行定制和优化，提供稳定、安全的数据传输和通信环境。

第三，数据处理与存储层。该层处理、存储和分析从采集层传输过来的数据。数据处理包括数据清洗、预处理、特征提取以及模型训练等，以获取有用的信息和指标[4]。数据存储采用数据库或云平台进行数据的长期存储和管理，以便后续的数据查询和分析。

第四，智能化控制与优化层。该层是系统的核心，利用数据分析、机器学习和优化算法来实现智能能源管理。系统基于历史数据和实时数据自动进行能源调度、负荷优化和能源效率优化等控制策略的制定与执行。

2.2 数据采集与处理

在数据采集方面，需要选择合适的传感器和监测设备，根据系统需求和应用场景来确定采集参数。例如，在智能建筑中，可以使用温度传感器、湿度传感器、电能表等设备来采集室内环境数据和能耗数据。同时，需要考虑传感器的安装位置、布置方式和采样频率等因素，以确保数据采集的准确性和全面性。

对于采集的原始数据，需要经过一系列步骤进行预处理和清洗，包括数据校准、噪声滤除、异常值检测以及数据插补等[5]。例如，在能耗数据中，可能存在测量误差或数据缺失的情况，需要进行合理的处理和修复，以确保数据的质量和完整性。

采集的数据需要经过特征提取和转换，包括统计特征计算、时序分析和频域分析等方法，以更有意义的方式表示原始数据。在能源数据中，提取每小时能耗总量、峰谷电量差值等特征，以描述能耗的变化和特性。处理后的数据需要存储和管理，可选择数据库或云平台进行长期存储，以便后续查询和分析。为提高处理效率和可扩展性，可采用分布式存储和计算技术将数据存储在不同节点，并利用并行计算加快处理过程。

数据处理的关键任务包括数据清洗、数据预处理、特征提取以及模型训练。数据清洗旨在消除噪声、异常值和错误数据，提高数据质量和准确性。数据预处理包括平滑、插值和归一化等操作，以消除噪声和不完整性，为后续分析提供高质量数据。特征提取则利用统计学方法、频域和时序分析等技术从原始数据中提取有代表性的信息。基于历史数据和提取的特征，通过机器学习和数据挖掘算法训练模型，构建能够预测和优化能源系统行为的模型，为后续预测、控制和优化提供依据。

2.3 智能化控制与优化策略

智能化控制与优化策略的实现离不开数据分析、机器学习技术、优化算法以及实时交互。数据分析是基础，通过统计和相关性分析采集的数据，揭示能源系统的运行特征和规律，为后续的控制与优化策略提供依据。机器学习技术通过训练模型，从历史数据中学习系统行为模式，支持预测和决策，如能源需求预测和能源效率优化[6]。优化算法则用于实现系统的优化调度和配置，如基于遗传算法、粒子群优化等算法进行多目标优化。智能化控制与优化策略需要与实际系统进行实时交互和响应，通过与物联网设备的连接，实时获取环境参数和设备状态，并基于实时数据进行智能化决策和控制，实现能源系统的动态调节和优化。

3 智能化网络能源管理技术系统的应用与效果评价

3.1 系统应用案例分析

在基于物联网的智能电网分布式能源管理案例中，物联网技术被用于实时监测和优化分布式能源资源的产生、存储和消耗。系统将传感器和智能控制器与分布式能源设备连接，实现了能源系统的实时监测和通信。传感器采集太阳能发电量、电池状态、充电桩使用情况等数据，并传输至数据处理与存储层。系统通过处理和分析这些数据，可以预测未来的太阳能发电量，并制定智能化的能源调度和优化策略。智能化控制与优化层实现分布式能源的智能调度和优化。例如，在光照充足时将多余的太阳能电力存储至电池，以提高能源利用效率，减少能源浪费。用户可以通过界面实时监测和控制能源设备，并进行个性化的能源管理和节能目标设置。能源管理平台架构如图2所示。

图2 能源管理平台架构

3.2 系统的发展前景与挑战

系统能够有效支持“双碳”目标和可持续能源发展，通过实时数据采集和智能化控制，优化能源调度和消耗，提高能源利用效率，降低碳排放。同时，系统能够精确匹配能源供需，实现电力系统的稳定运行和负荷均衡，提高电网可靠性和适应性。然而，系统发展面临一些挑战。首先，数据安全和隐私保护，需要采取安全的通信协议、数据加密和访问控制等技术手段，确保数据的机密性和完整性，同时保护用户隐私。其次，系统复杂性和可扩展性，需要设计高度可扩展的架构，合理分配资源，以满足不断增长的数据量和用户需求。最后，系统的成本和经济可行性是一个挑战，需要进行经济成本评估和效益分析，确保系统的经济可行性和可持续性。

4 结 论

基于物联网的智能化网络能源管理技术系统的开发与应用为能源行业带来了巨大的潜力和机遇。通过实时监测、智能化控制和优化，该系统能够实现能源资源的高效利用、降低碳排放，为实现“双碳”目标和可持续能源发展做出贡献。然而系统的开发与应用面临着诸多挑战，如数据安全与隐私保护、系统复杂性与可扩展性、成本与经济可行性等。克服这些挑战需要技术创新、合作共享和政策支持的共同努力。