王 玨, 方 正, 范 磊, 龐成鑫

(上海電力大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院, 上海 200090)

智慧建筑已經(jīng)成為未來建筑的發(fā)展趨勢(shì),并且智慧建筑能耗管理也成為國內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。就研究方向來看,能耗管理算法層面上的研究主要分為2個(gè)方向:一是基于人工智能的學(xué)習(xí)方式,二是基于模型的預(yù)測(cè)控制[1]。

電力物聯(lián)網(wǎng)是實(shí)現(xiàn)智慧建筑能耗管理的重要技術(shù),主要用于智慧建筑的數(shù)據(jù)采集、傳遞和處理。電力物聯(lián)網(wǎng)是一種具有狀態(tài)全面感知、信息高效處理、應(yīng)用便捷靈活等特征的智慧服務(wù)系統(tǒng),從“云、管、邊、端”4層架構(gòu)的新角度,對(duì)智慧建筑的架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),進(jìn)一步提升能源利用率,實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化、辦公自動(dòng)化、用能清潔綠色化,推動(dòng)電力物聯(lián)網(wǎng)智慧建筑實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

本文首先介紹了智慧建筑和電力物聯(lián)網(wǎng)的概念,提出了電力物聯(lián)網(wǎng)框架下智慧建筑的能耗管理架構(gòu),進(jìn)而總結(jié)智慧建筑能耗管理中節(jié)能和預(yù)測(cè)技術(shù)的研究進(jìn)展,最后分析了電力物聯(lián)網(wǎng)下智慧建筑能耗管理的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用前景。

1 智慧建筑與電力物聯(lián)網(wǎng)

1.1 智慧建筑

智慧建筑是順應(yīng)科學(xué)發(fā)展和生活需求提出的概念,是將傳統(tǒng)建筑與通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)以及自動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)建筑內(nèi)設(shè)備的互聯(lián)互通,充分提高建筑安全性能。早期的智慧建筑能耗管理系統(tǒng)大部分采用有線通信方式,具有實(shí)時(shí)性差、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高、成本高、安裝難度大等問題[2-3]。5G和低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)為智慧建筑能耗管理系統(tǒng)提供了更高速率、低時(shí)延的通信方式。

當(dāng)前智慧建筑主要向環(huán)境友好型的綠色建筑方向發(fā)展。綠色建筑強(qiáng)調(diào)對(duì)建筑模型信息、電氣設(shè)備用電量和用戶的用電習(xí)慣等數(shù)據(jù)采集后,通過各種學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)(Supper Vector Machine,SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘分析,提出行之有效的建筑節(jié)能方案,提高能源利用率、降低建筑能耗、大幅減少建筑運(yùn)行成本。

1.2 電力物聯(lián)網(wǎng)

電力物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用,是信息通信技術(shù)發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物,將有效整合通信基礎(chǔ)設(shè)施資源和電力系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施資源,提高電力系統(tǒng)信息化水平,改善電力系統(tǒng)現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施利用效率,為電網(wǎng)發(fā)、輸、變、配、用電等環(huán)節(jié)提供重要技術(shù)支撐[3]。作為能源互聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分,推進(jìn)電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)是未來重點(diǎn)的發(fā)展方向。

電力物聯(lián)網(wǎng)不僅是指在電力系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)人與物、物與物相連,更進(jìn)一步將服務(wù)也加入進(jìn)去[4],表現(xiàn)為人、物和服務(wù)相互連接的系統(tǒng)。電力物聯(lián)網(wǎng)人、物、服務(wù)互聯(lián)如圖1所示。

圖1 電力物聯(lián)網(wǎng)人、物、服務(wù)互聯(lián)

電力物聯(lián)網(wǎng)是以電網(wǎng)為樞紐,通過與通信行業(yè)資源共享復(fù)用,開展能源電力大數(shù)據(jù)挖掘分析,為更多市場(chǎng)主體提供增值服務(wù)的綜合能源體系。5G技術(shù)的快速發(fā)展引發(fā)的帶寬和時(shí)延方面的較大提升,為實(shí)現(xiàn)電力物聯(lián)網(wǎng)提供了良好的技術(shù)支撐。本文運(yùn)用電力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)智慧建筑架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,從智慧建筑綠色節(jié)能角度展開分析,通過對(duì)建筑用電能耗的預(yù)測(cè)和管理,致力于打造信息全面感知、用能靈活便捷、信息高效處理的新型智慧建筑。

2 電力物聯(lián)網(wǎng)的智慧建筑能耗管理架構(gòu)設(shè)計(jì)

2.1 通用架構(gòu)設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)智慧建筑能耗管理系統(tǒng)由感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層3層組成,具體如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)能耗管理網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

其中,感知層經(jīng)能耗采集節(jié)點(diǎn)將采集的能耗數(shù)據(jù)發(fā)送,中繼節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)傳,協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)的匯集并將其發(fā)送給網(wǎng)關(guān);網(wǎng)絡(luò)層將協(xié)調(diào)器匯集的能耗數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)上傳至應(yīng)用層;應(yīng)用層主要由服務(wù)器實(shí)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程存儲(chǔ)[5]。

隨著智慧建筑終端設(shè)備的不斷智能化發(fā)展,終端數(shù)據(jù)量大幅增長,傳統(tǒng)能耗管理架構(gòu)顯然已經(jīng)沒有處理較高時(shí)空復(fù)雜度數(shù)據(jù)的能力。在電力物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,邊緣計(jì)算技術(shù)、云霧計(jì)算技術(shù)為實(shí)現(xiàn)智慧建筑能耗管理統(tǒng)一化、輕量化提供了可能[6]。本文基于電力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對(duì)智慧建筑能耗管理系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)為“云—管—邊—端”4個(gè)層面[7],具體如圖3所示。

圖3 基于泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的能耗管理架構(gòu)

“云”是指物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)云,擁有強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)分析與儲(chǔ)存能力;“管”是指有線/無線通信方式,采用新型5G網(wǎng)絡(luò)與低功耗廣域網(wǎng),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸廣覆蓋、低延時(shí)、低功耗、低成本[8];“邊”是指部署邊緣計(jì)算裝置,構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)中心,提升整體的邊緣計(jì)算能力,并克服了異構(gòu)系統(tǒng)“信息孤島”的問題;“端”則涵蓋了智能傳感、智能設(shè)備和智能終端,對(duì)設(shè)備信息進(jìn)行識(shí)別與采集。通過4個(gè)層面的建設(shè),可以使建筑內(nèi)部任何時(shí)間、地點(diǎn)的人、物間實(shí)現(xiàn)信息連接與交互,產(chǎn)生共享數(shù)據(jù),從而為用戶、電網(wǎng)和供應(yīng)商提供服務(wù)。

2.2 云—管—邊—端

云:可以為智慧建筑提供強(qiáng)大計(jì)算能力,通過云數(shù)據(jù)、云計(jì)算與人工智能相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)電力流、信息流與數(shù)據(jù)流的顯性隱性價(jià)值挖掘,確保建筑內(nèi)部電力通信系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和持續(xù)使用[9]。智慧建筑通過云技術(shù)支持,進(jìn)行能耗數(shù)據(jù)管理分析,從而達(dá)到節(jié)能的目的。

管:可以理解為邊緣設(shè)備上行至云平臺(tái)的數(shù)據(jù)傳輸通道,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)通信方式進(jìn)行融合,并實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源靈活合理的調(diào)度和管理。智慧建筑前端設(shè)備通過有線或無線通信與設(shè)備進(jìn)行連接,在設(shè)備模型中涉及眾多接口和通信協(xié)議,包括ZigBee,Wifi,BACnet,LonWorks等[10]。能耗管理系統(tǒng)在管層將設(shè)備統(tǒng)一接入網(wǎng)關(guān),實(shí)現(xiàn)協(xié)議轉(zhuǎn)換以及上傳,使各系統(tǒng)設(shè)備隨時(shí)隨地實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)。

邊:首先,邊緣計(jì)算基于冗余計(jì)算,可將云平臺(tái)的運(yùn)算能力向靠近終端的地方下沉,并融合多站網(wǎng)絡(luò)傳輸、變電儲(chǔ)能等創(chuàng)新技術(shù),提高每個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)處理效率;其次,由于數(shù)據(jù)本身就分布在不同節(jié)點(diǎn),邊緣計(jì)算可以提供更精準(zhǔn)、更本地化的數(shù)據(jù)處理能力,將數(shù)據(jù)局部融合并加密,將器件虛擬化后只需將結(jié)果向后臺(tái)反饋,從源頭上保護(hù)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性[11];最后,通過不同邊緣計(jì)算的協(xié)調(diào)獲取全局結(jié)果,比如設(shè)計(jì)相應(yīng)的分布式優(yōu)化算法,開展邊緣計(jì)算,從而極大地降低數(shù)據(jù)傳輸量,節(jié)省帶寬,縮短響應(yīng)時(shí)間。

端:在智慧建筑里合理布置傳感器節(jié)點(diǎn),基于智能芯片的微型智能傳感及智能終端完成設(shè)備信息的采集、提取和傳遞,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的應(yīng)用分類。如對(duì)建筑電氣設(shè)備控制、能耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等被歸至綠色節(jié)能類應(yīng)用;對(duì)訪客管理、發(fā)布信息、公共廣播等在內(nèi)的其他應(yīng)用則一并劃分至高效辦公類應(yīng)用;車輛與人員進(jìn)出控制、智能樓宇監(jiān)控系統(tǒng)等被歸為安全防護(hù)類應(yīng)用。這樣采集到的數(shù)據(jù)具有更細(xì)分化、更大顆粒度、更加精確等特點(diǎn),進(jìn)而通過邊緣計(jì)算完成本地自控,無需像傳統(tǒng)設(shè)備一樣只具備遙測(cè)遙信功能而不具備遙控功能[12]。

2.3 關(guān)鍵技術(shù)展望

2.3.1 云平臺(tái)技術(shù)設(shè)計(jì)

目前,云平臺(tái)應(yīng)用了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算與監(jiān)測(cè)技術(shù)?；谠朴?jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)主要有2種,一是Google公司開發(fā)的GFS,二是Hadoop團(tuán)隊(duì)開發(fā)的HDFS[13]。GFS能夠?qū)ㄖ芎闹械拇罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行搜尋和分析;HDFS則有非常強(qiáng)的分布式存儲(chǔ)與處理能力。智慧建筑通過對(duì)電網(wǎng)和設(shè)備實(shí)時(shí)進(jìn)行監(jiān)測(cè),在配電網(wǎng)不同節(jié)點(diǎn)安裝傳感單元,可以實(shí)時(shí)感知配電網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)(電壓幅值相角、注入有功無功等)[14]。另外,公共建筑耗能監(jiān)測(cè)也離不開云計(jì)算的虛擬化技術(shù)。虛擬化技術(shù)將多個(gè)負(fù)載次要的虛擬機(jī)節(jié)點(diǎn)合并到一個(gè)物理節(jié)點(diǎn)上,能夠在巨大的數(shù)據(jù)庫中靈活地進(jìn)行資源管理和分配,大幅度提升云計(jì)算資源的管理效率[15]。

2.3.2 新通信技術(shù)應(yīng)用

新一代通信技術(shù)也是智慧建筑能耗管理發(fā)展的一大關(guān)鍵。一方面,未來5G通信具有高速率、高容量、高可靠性、低時(shí)延與低能耗特征,將在萬物互聯(lián)、精準(zhǔn)控制、海量量測(cè)、寬帶通信、高效計(jì)算等方面具有廣泛的應(yīng)用;另一方面,以NB-IoT,LoRa 為代表的低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)由于其廣覆蓋、大連接、低功耗、低成本等特點(diǎn)成為工信部《物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃 (2016—2020年)》中明確發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[16]。

2.3.3 數(shù)據(jù)處理優(yōu)化

由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)或設(shè)備故障等問題,所以在整個(gè)數(shù)據(jù)采集、傳輸、分析挖掘的過程中必將造成數(shù)據(jù)缺失或冗余。因此:從算法層面優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),包括對(duì)缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)和異常數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè);從設(shè)備層面增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)關(guān)信號(hào)強(qiáng)度與穩(wěn)定性,及時(shí)監(jiān)測(cè)排查故障,保證建筑安全穩(wěn)定運(yùn)行是減少建筑能耗、提高建筑運(yùn)行效率必要的研究方向。

3 智慧建筑能耗管理研究進(jìn)展

美國能源信息署公布的數(shù)據(jù)表明[17],在全球范圍內(nèi),建筑能耗占社會(huì)總能耗的20%～40%。社會(huì)城市化水平越高的地區(qū)能耗占比越高,建筑能耗已是第二大能源消耗產(chǎn)業(yè),僅次于工業(yè)能耗。建筑內(nèi)部的能耗占比如圖4所示。

圖4 各類建筑能耗占比情況

其中,暖通空調(diào)系統(tǒng)的能耗占比最高,達(dá)到平均40%以上。其次是熱水系統(tǒng)和照明系統(tǒng),平均達(dá)到15%和10%左右。

3.1 智慧建筑能耗預(yù)測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

建筑能耗預(yù)測(cè)對(duì)建筑的舒適度、安全和節(jié)能有著重要的作用。預(yù)測(cè)結(jié)果通常包括建筑的內(nèi)部熱負(fù)荷、冷負(fù)荷、用電量、用電量的峰值、室內(nèi)溫濕度、室內(nèi)空氣安全質(zhì)量以及終端設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)等。常用的基本預(yù)測(cè)算法包括支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)、多元線性回歸模型(Mutiple Linear Regression,MLR)和K鄰近算法(K-Nearest Neighbors,KNN)。MLR算法用來預(yù)測(cè)每日峰值負(fù)荷和每月用電需求,KNN算法廣泛應(yīng)用于風(fēng)速預(yù)測(cè)、電力預(yù)測(cè)和太陽能預(yù)測(cè)。SVM算法基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理,用于能源消耗預(yù)測(cè)。SHINE P等人[18]通過SVM算法對(duì)愛爾蘭一個(gè)農(nóng)場(chǎng)的年度用電量進(jìn)行了預(yù)測(cè),誤差率低于5%;FANG T等人[19]通過MLR算法對(duì)城市建筑每小時(shí)的溫度變化進(jìn)行了一周(168 h)的預(yù)測(cè),顯示出很高的精確度和魯棒性。結(jié)合算法的優(yōu)劣性,采用準(zhǔn)確性、通用性和魯棒性為算法檢驗(yàn)指標(biāo)[20]。建筑能耗預(yù)測(cè)框架如圖5所示。

圖5 建筑能耗預(yù)測(cè)框架

文獻(xiàn)[21]提出了一種基于集成學(xué)習(xí)的能耗預(yù)測(cè)模型,將多種算法模型進(jìn)行融合,以5組預(yù)測(cè)結(jié)果和測(cè)試結(jié)果作為新算法模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集,得出新的輸出結(jié)果,集成學(xué)習(xí)算法流程如圖6所示。

圖6 集成學(xué)習(xí)算法流程

文獻(xiàn)[22]以天津大學(xué)校內(nèi)教室和辦公室的電能消耗作為研究對(duì)象,將集成算法與隨機(jī)森林算法(Random Forest,RF)、梯度增強(qiáng)決策樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)、支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)、極端梯度增強(qiáng)算法(extreme Gradient Boosting,XGBoost)、KNN算法在算法的精確度和相對(duì)誤差分布之間進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果如圖7所示。由圖7可知,相對(duì)于上述5種算法,集成算法的精確度提高了16.2%～49.4%。

圖7 集成學(xué)習(xí)算法與其他算法對(duì)比

3.2 智慧建筑節(jié)能技術(shù)研究進(jìn)展

建筑節(jié)能是指建筑建造材料的節(jié)能和能源使用節(jié)能。對(duì)應(yīng)建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技術(shù)和模型預(yù)測(cè)控制(Model Predictive Control,MPC)技術(shù)是建筑節(jié)能的有效方法。

3.2.1 建筑信息模型BIM

BIM通過三維模型視角展示建筑的全方位信息,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)建筑物全生命周期能耗的分析,為設(shè)計(jì)初期進(jìn)行建筑物節(jié)能設(shè)計(jì)提供有力的數(shù)據(jù)支持。

文獻(xiàn)[23]對(duì)現(xiàn)階段BIM技術(shù)的研究進(jìn)行了綜述,介紹了建筑設(shè)計(jì)過程及建筑信息建模、建筑能源建模在設(shè)計(jì)過程中的應(yīng)用,對(duì)當(dāng)前基于建筑信息建模的建筑能源方法進(jìn)行了評(píng)估,概述了未來發(fā)展的趨勢(shì)。BIM技術(shù)為整個(gè)建筑從規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工和運(yùn)維的全生命周期信息的插入、獲取、更新和修改提供了可靠的支持。其各階段工作內(nèi)容如表1所示。

表1 BIM技術(shù)在各階段的工作內(nèi)容

3.2.2 模型預(yù)測(cè)控制MPC

MPC自20世紀(jì)70年代問世以來,已經(jīng)從最初在工業(yè)中應(yīng)用的啟發(fā)式控制算法發(fā)展成為一個(gè)具有豐富理論和實(shí)踐內(nèi)容的新的學(xué)科分支。該模型為處理復(fù)雜約束優(yōu)化控制問題提供了一種有效的解決方法。

文獻(xiàn)[24]提出了一種基于模型預(yù)測(cè)控制的智能樓宇用能靈活性調(diào)控策略。該策略以居民樓宇的用電情況為研究對(duì)象,通過熱容、熱阻模型建立空間狀態(tài)方程,分別通過改進(jìn)日前控制(Day-ahead Predictive,DAP)和MPC兩種方式進(jìn)行控制,具體結(jié)果如圖8所示。由圖8可知,基于MPC方法調(diào)控下的樓宇電能消耗更低,并且電壓波動(dòng)曲線更為穩(wěn)定。

圖8 DAP和MPC調(diào)控對(duì)比

3.3 基于電力物聯(lián)網(wǎng)的能耗管理研究進(jìn)展

電力物聯(lián)網(wǎng)的搭建將為能耗管理提供許多便利。相對(duì)于傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),電力物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下的平臺(tái)能夠更好地為管理提供方便,包括園區(qū)能耗管理、園區(qū)故障診斷、新能源接入和汽車充電樁等。能源管理監(jiān)控系統(tǒng)通過檢測(cè)并網(wǎng)點(diǎn)計(jì)量表狀態(tài),對(duì)電池電流進(jìn)行跟蹤和預(yù)測(cè),并根據(jù)用戶實(shí)際用電負(fù)荷實(shí)時(shí)調(diào)整儲(chǔ)能系統(tǒng)出力,削平用戶用電高峰,增加電網(wǎng)容量,最大效率地利用電池存儲(chǔ)電量,將儲(chǔ)能系統(tǒng)的效用發(fā)揮到最大[25]。

文獻(xiàn)[26]將光伏發(fā)電系統(tǒng)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、充電樁系統(tǒng)和智能路燈系統(tǒng)與能效管理監(jiān)控展示平臺(tái)結(jié)合,改造后的能源系統(tǒng)在能源消耗總量上降低了18.3%,能源利用效率提升了10.2%。文獻(xiàn)[27]設(shè)計(jì)了樓宇智慧用能系統(tǒng),從用戶側(cè)生成一條控制策略,在需求響應(yīng)啟動(dòng)后,自動(dòng)控制設(shè)備執(zhí)行。該系統(tǒng)運(yùn)用在煙臺(tái)某商業(yè)綜合體中,能降低企業(yè)綜合能耗15%左右。文獻(xiàn)[28]通過綜合檢測(cè)、優(yōu)化調(diào)度、能耗分析和智能運(yùn)維4個(gè)方面分析了電力物聯(lián)網(wǎng)在智慧樓宇和智慧園區(qū)的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了多能互補(bǔ)協(xié)調(diào)優(yōu)化控制,降低了用能成本,提高了用能質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)了能源監(jiān)測(cè)、能效分析和能效診斷等功能,充分發(fā)揮了能源供給的配置作用。文獻(xiàn)[29]以能耗監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了采集和通信硬件通信模塊以及能源控制系統(tǒng)軟件,構(gòu)建了一個(gè)智慧能源綜合服務(wù)平臺(tái),通過柱狀圖顯示各區(qū)域當(dāng)月用電高能耗的前5名以及用電低能耗的前5名,建立了完整、統(tǒng)一的獎(jiǎng)懲制度以及清晰、準(zhǔn)確的層次組織關(guān)系。文獻(xiàn)[30]明確了生產(chǎn)運(yùn)營、客戶服務(wù)、施工管理、能源生態(tài)、企業(yè)中間平臺(tái)、SIoT、基礎(chǔ)支撐和技術(shù)研究等8個(gè)方向的重點(diǎn)建設(shè)。文獻(xiàn)[31]提出了智慧用能管理系統(tǒng)UPIoT的總體技術(shù)框架,為政府、企業(yè)和個(gè)人的物聯(lián)網(wǎng)總體架構(gòu)開發(fā)提供了參考。

4 結(jié) 語

基于電力物聯(lián)網(wǎng)的智慧建筑能耗管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)以“云、管、邊、端”4層架構(gòu)為基礎(chǔ),與建筑內(nèi)用戶的實(shí)際需求、各能耗特點(diǎn)進(jìn)行有機(jī)整合,使得物聯(lián)網(wǎng)建筑內(nèi)各系統(tǒng)、設(shè)備之間能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通。目前在能耗管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)上仍存在諸多問題。

在后續(xù)研究中,將從數(shù)據(jù)處理與算法入手,對(duì)采集的數(shù)據(jù)及時(shí)歸屬、界定數(shù)據(jù)密級(jí)、賦予數(shù)據(jù)權(quán)限,保障通信網(wǎng)與電力網(wǎng)的隱私與安全;同時(shí)研究更優(yōu)化的分層和分布式算法,以實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)的即時(shí)控制與監(jiān)測(cè)。