15：学术
■山东省临沂市罗庄区工业和信息化局 孙丽萍
大数据技术以其海量数据处理、实时响应等优势，为破解工业能源管理难题提供了新思路。文章从工业能源系统的大数据分析入手，提出一套多源异构能源数据采集处理方法，构建了多目标能源优化模型，设计开发了大数据驱动的工业能源管理平台，集成能耗预测与优化算法，实现工业能源精细化管控，提升能源利用效率，推动工业绿色低碳转型。
工业能源消耗是影响国民经济可持续发展的关键因素，作为新一代信息技术之一，大数据在工业领域得到广泛应用，其数据挖掘、实时分析、可视化呈现等优势为工业能源精细化管理带来契机，国内外学者围绕大数据在能源领域的应用开展了广泛探索，如运用机器学习算法预测工业电耗，基于数据挖掘技术分析工业园区能源利用特征等，取得了丰硕成果。
一、工业能源系统优化的大数据分析框架
（一）工业能源系统数据采集与处理
工业能源系统是一个涉及电、气、热等多种能源形式，覆盖生产、输配、存储、消费等多个环节的复杂系统，能源数据具有来源多样、格式异构、实时动态等典型大数据特征。需建立科学合理的工业能源大数据采集与处理流程，首先，梳理能源数据源，如能源计量仪表、生产控制系统、设备运行日志、气象环境监测站等，形成全面系统的能源数据采集范畴，搭建多源异构数据采集与传输机制，采用智能物联网关、工业以太网等通信手段，构建分布式多源数据采集网络，对不同类型数据源，如结构化、半结构化数据，设计ETL工具，实现数据清洗和格式统一，对音视频、图像等非结构化数据，采用深度学习算法实现特征提取。优化大数据存储架构，对于时序性强、数据量大的能耗数据，宜采用时序数据库；对于多值属性、数据关联度高的设备台账等数据，宜采用图数据库，通过分层分类的混合存储架构，匹配不同数据的存取特性，提升数据查询检索效率。
（二）能源系统多目标优化模型构建
工业能源系统运行受生产计划、设备工况、外部环境等多重因素影响，优化目标涉及能源成本、碳排放、负荷平衡、设备健康等多个维度，需要平衡多个目标间的权衡取舍，属于多目标优化问题。构建了面向工业能源系统全局优化的多目标模型，以某钢铁企业为例，该企业拥有1座350MW自备电厂，配备4台130t/h煤粉锅炉，年产钢360万吨，能源系统涉及发电、供热、供气、供冷等工序，最小化能源成本和碳排放为目标，以负荷平衡、设备产能、煤粉库存、气体压力等为约束，构建能源系统整体优化模型，采用加权求和法将多目标转化为单目标，引入粒子群算法求解模型，生成以日为单位的各设备运行调度曲线，该模型相比传统能源管理，可实现源网荷储的协同优化，最大化各类能源设备效率，平衡能源供需缺口。
二、大数据驱动的工业能源管理平台设计
（一）平台架构与功能模块设计
能源管理平台是大数据分析技术与工业能源管理深度融合的载体。设计了一套基于大数据的工业能源管理平台，包括数据集成、计算存储、业务应用三个逻辑层，数据集成层接入多源异构能源数据，实现数据采集、清洗、存储等数据处理流程，为上层应用提供数据支撑。计算存储层搭建分布式计算和存储架构，采用Hadoop、Spark等大数据框架，实现TB级别能源大数据的高效处理和实时计算，业务应用层融合能耗统计、预测预警、优化调度、节能评估等功能，为企业能源管理人员、决策者提供可视化服务，平台采用微服务架构，各功能松耦合、高内聚，可灵活扩展，平台嵌入工业能源知识图谱，盘活能源管理经验，赋能业务应用。
（二）能耗预测与优化算法集成
能耗预测是能源优化调度的基础，采用机器学习算法可显著提高预测精度。平台采用长短时记忆神经网络（LSTM），结合影响能耗的环境温度、生产负荷、设备参数等特征，搭建多变量时序预测模型。在某光伏组件制造企业应用表明，相比传统的支持向量机回归模型，LSTM的日前预测精度提升20%，能源优化调度是平台的核心功能，除前述多目标优化模型外，平台还集成了鲁棒优化、随机优化等应对不确定性因素的优化策略，对设备组合优化这一组合爆炸问题，平台引入强化学习算法，通过不断探索获得最优设备组合策略，可适应多场景的能源优化调度需求，平台采用容器化部署，便于算法的快速迭代和灵活扩展。
三、结语
随着工业数字化转型的深入推进，工业能源系统必将从传统的粗放管理走向基于大数据的精细化治理。能源管理平台作为新一代能源管控系统的代表，通过数据采集、融合、分析，深度挖掘能源数据价值，为企业能源管理插上腾飞的翅膀，未来，大数据、人工智能、区块链等技术将与能源管理加速融合，不断催生能源数字化新场景、新模式，工业企业应顺应智能化发展大势，加快培育数字化能源管理新动能，推动能源利用从被动适应向主动优化迈进。