1引言

当今工业的快速发展，与数据的发掘已经密不可分。自发展以来，工业生产过程中产生的数据已成为企业的战略资源。如何充分有效的利用生产过程的数据变得重要，传统的能耗记录需要大量的人工去抄写大量的设备数据，大量的设备与数据难免会出现人工的误差，还需要支付工人薪水，增加企业运营成本。同样这些数据抄写的周期也变得尤为重要，有可能做不到及时的上报，从而延缓整体数据的分析，企业就找不到对应的问题，提升就会变的尤为缓慢。生产过程中产生的数据如何能得到充分的利用就变得尤为的重要。

随着信息时代的发展，人工智能、物联网、工业互联网等新兴技术的迅速崛起，这些新兴技术已经在迅速推动工业生产的发展，为提升工业生产过程中能耗数据的利用率，设计了一套企业设备能耗分析系统。实现企业实时、随地可以监测设备生产中产生的数据，整个系统具备一套完整的操作，从设备端到用户端的处理，实现减少人工操作、降低人为误差、记录周期等问题，从而提升企业的生产效率，加快企业的发展。

2019年10月经济日报发表《中国工业70年发展与战略演进》，其中讲到对新技术的应用，将成为决定国家力量对比的关键因素，也是影响和决定工业发展的根本动力。企业设备能耗分析系统将助力企业的发展。

2总体方案

2.1系统架构

企业设备能耗分析系统一共有四层，分别是设备传感层、网络传输层、物联网平台层和数据观察层。系统结构如图1所示。

图1 企业设备能耗分析系统总体结构图

(1)设备传感层

当时设备打开并运行时，设备传感层与设备相连接，负责监测设备的资源用量，比如水、电、气等。实时记录，增量记录，记录默认存储在设备中，在上传到云端后自行删除。

(2)网络传输层

该层在工业设备工作后，利用内置的网络设备，建立设备与物联网平台的数据传输。工业设备的生产数据通过内置的网络设备，发送到物联网平台。

(3)物联网平台层

该层部署在云服务器，与设备的内置网络设备相连接，提供设备的注册、接入，数据的采集、存储功能，用户需要通过身份验证才能进入，对设备进行操作，物联网平台层实现对数据的接收、处理、转发和备份。服务器实现对数据的转化和存入数据库。

(4)数据观察层

数据观察层直接部署在服务器上，工业生产中产生的数据存储在服务器的数据库当中，监测用户查询的数据同样来源于数据库，通过浏览手机上的企业设备能耗分析系统，来实施观测转化过后的数据。对比于直接的能源消耗数据，转化过后的数据，变得更为直观，易于操作。

2.2系统功能模块

(1)数据管理

为充分保障数据传输过程中的数据的安全性、数据的完整性。针对非本企业员工或其他不明用户人员在数据传输的过程中被不法****、恶意捕捉、恶意篡改。故采用特定的网络传输方式对数据进行传输，确保了数据的安全。云端服务在完整的接收完所有数据，再对收到的数据进行解析录入。整个过程中能够始终保障数据的安全性，有效保证数据的完整性，且能够很好保护企业的隐私。

(2)用户管理

企业设备能耗分析系统具有完整的用户管理功能，用户角色包含操作人员、管理人员、普通用户，针对不同的使用用户，给予不同的操作权限。操作人员负责管理数据，对数据进行录入修改，管理人员负责发放企业账号，对普通用户进行操作管理，普通用户只能进行简单的查看浏览。各级用户的权限可由系统的管理员进行分配修改。

图2平台功能模块图

(3)查询管理

实时监测功能是指，用户可以随时随地对工业设备的数据进行查询。用户能够实时了解到各个设备的能源消耗，平台支持可视化，使数据变的简单易懂，一改传统手动统计。并且采用图例展示，更为直观的反应数据。使基础数据变的不会复杂，相对于传统的文本统计，数据的可视化，图形化就显得尤为的重要、便捷。

为了用户查询更为简便，平台会在给予提示的基础上，让用户想要查询的数据变的简单。当用户发送数据到云端服务器，云端就将会对数据进行处理，判断查询条件，当查询条件满足系统设定的范围内，即可查询，反之需要重新编辑。查询管理如图3所示。

图3查询处理逻辑流程

3系统设计

3.1数据采集与发送

目前数据需要数据库直接导入或客户端手动输入。需要直接测量工业设备消耗的资源，比如水、电、气等消耗数值。需操作员登陆数据库进行录入和修改，批量数据推荐数据库直接导入，少量数据可选择在平台中直接录入，同时可在平台中修改部分存有误差的数据。由于前期环境，在后续的开发中，拟采用传感器直接录入到云端的数据存储，其行为减少人为直接操控数据库，从而降低人工成本。

3.2数据接收与存储

云端服务接收来自操作员上传的数据，并将数据整理存储在云端，从而提升数据的安全性，然后将数据整理分类，存储在云端的数据库当中。各条数据通过特定的公式将转化成生产效率比、能耗比、产能等数据。还要对不同工厂、车间的数据进行比较，例如各个车间的水、电、气等能源的消耗进行一个初步的排名。大量的能耗数据发送传输到云端服务，本平台采用循环批量的入库方式，避免单条数据在录入时发生大量重复利用的情况，造成数据库的使用效率低下，即单条记录包含企业同一条件下录入多个能源消耗量。该方法能有效减少数据库的访问次数，单次数据库存入的数据量，因而大幅提升数据库使用效率，存储量。

图4企业能耗综合占比

4系统实现

系统采用数据库批量注入或客户端手动输入，云端服务便使用当前热门的Java编程语言来实现数据的高并发请求和数据接收，且后端使用SpringMVC编程框架实现前后端分离。且采用Android实现能耗数据的可视化，实现在手机上随时随地可以浏览查阅。企业能耗综合占比：整合水、电、气的特定月份占比与详细数值，并且集合了三种能源的近六月消耗数值，如图4所示。企业分厂用能数据：展示企业的不同分厂、车间、时间的

能耗数据和产能，如图5所示。

图5企业分厂用能数据

5Acrel-EIOT能源物联网云平台

（1）概述

Acrel-EIoT能源物联网开放平台是一套基于物联网数据中台，建立统一的上下行数据标准，为互联网用户提供能源物联网数据服务的平台。用户仅需购买安科瑞物联网传感器，选配网关，自行安装后扫码即可使用手机和电脑得到所需的行业数据服务。

该平台提供数据驾驶舱、电气安全监测、电能质量分析、用电管理、预付费管理、充电桩管理、智能照明管理、异常事件报警和记录、运维管理等功能，并支持多平台、多语言、多终端数据访问。

（2）应用场所

本平台适用于公寓出租户、连锁小超市、小型工厂、楼管系统集成商、小型物业、智慧城市、变配电站、建筑楼宇、通信****、工业能耗、智能灯塔、电力运维等领域。

（3）平台结构