CN109857800A - 一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，包括大数据云平台、能源管理云平台、BC‑PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块，所述数据仓库内嵌设有数据压缩单元，所述能源管理云平台包括SaaS平台、PaaS平台和IaaS平台；本发明通过大数据云平台、能源管理云平台、BC‑PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块可以获得能够真正反映设备运行状况的有效信息，实现依据用能设备的负荷变化来动态优化用能设备的配给，可以大幅度减少能源消耗并为优化能源管理的决策提供科学支持，通过数据仓库内嵌设的数据压缩单元，可以有效降低数据仓库的数据占用的储存空间。
Description
技术领域
本发明涉及互联网数据应用领域，尤其涉及一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法。
背景技术
随着能源消耗急骤增加和能源单位价格的不断上涨,市场的全球化趋势使得市场竞争日益激烈,离散制造企业要求降低生产成本和管理成本,提高生产效率的呼声愈加强烈，能源管理***根据能耗监测数据为企业提供设备监控和故障报警,为上层的数据挖掘提供数据基础。
现有的互联网能源管理与优化***的数据处理方法还不够完善，存在诸多问题，数据处理方法的建设成本高、***灵活性弱以及共享性差的问题较为普遍，不利于工业能源管理与***优化，同时大量的数据计算会占用较多的存储空间，会降低数据处理速度，不利于长期的数据处理。因此，本发明提出一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，以解决现有技术中的不足之处。
发明内容
针对上述问题，本发明通过大数据云平台、能源管理云平台、BC-PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块可以获得能够真正反映设备运行状况的有效信息，配合通过核心功能层可以利用在线能耗数据挖掘分析结果，辅助实现依据用能设备的负荷变化来动态优化用能设备的配给，可以大幅度减少能源消耗并为优化能源管理的决策提供科学支持，在满足正常生产的前提下可以尽量节省资源，通过数据仓库内嵌设的数据压缩单元，可以有效降低数据仓库的数据占用的储存空间，提高了数据处理速度，并且本发明的数据处理方法具有建设成本低、***灵活性高以及共享性好的优点，利于工业能源管理与***优化。
本发明提出一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，包括大数据云平台、能源管理云平台、BC-PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块，所述能源管理云平台、数据仓库和能耗数据采集模块均连接大数据云平台，所述数据仓库内嵌设有数据压缩单元，所述数据压缩单元分为前期压缩和后期压缩，所述前期压缩采用改进的滑动窗算法和压缩门算法，所述后期压缩采用LZW压缩算法，所述能源管理云平台包括SaaS平台、PaaS平台和IaaS平台，所述IaaS平台通过BC-PDM数据交换模块连接能耗数据采集模块，且所述IaaS平台连接SaaS平台，所述能耗数据采集模块通过BC-PDM数据交换模块连接PaaS平台，所述PaaS平台连接SaaS平台，所述PaaS平台包括云平台层、核心功能层和接口封装层，所述云平台层通过BC-PDM数据交换模块连接数据仓库，所述数据仓库连接SaaS平台，所述SaaS平台提供应用部署、管理及平台监控功能，所述SaaS平台包括能源管理用户中心、能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块，所述能源管理用户中心用于管理能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块，所述能耗数据挖掘模块连接PaaS平台和数据仓库，所述能耗数据挖掘模块可以调用/返回PaaS平台，所述能耗数据挖掘模块可以调用/返回数据仓库，所述实时预警管控模块连接IaaS平台，且所述实时预警管控模块可以调用/返回IaaS平台。
进一步改进在于：所述能源管理云平台用于提供应用部署、管理及云平台监控功能，且所述能源管理云平台通过能源管理用户中心、能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块接入大数据云平台，实现快速软件开发和部署。
进一步改进在于：所述能源管理云平台采用SOA理念设计，用于减少各子***在技术上的相互依赖性。
进一步改进在于：所述能源管理云平台还包括安全管理单元、用户管理单元、用户权限管理单元和审计诊断单元，所述安全管理单元、用户管理单元、用户权限管理单元和审计诊断单元均连接能源管理用户中心，所述安全管理单元和用户管理单元用于对能耗数据传输、存储、分析以及使用的过程进行全流程安全规划和管理，以保证关键数据及接口封装层的安全。
进一步改进在于：所述接口封装层包括Jave API接口集、命令行接口集和XML./Web service接口集。
进一步改进在于：所述能耗数据采集模块包括智能采集设备单元、网络平台单元、传感网络单元和射频识别单元，所述能耗数据采集模块可以提供按需可配的计算和存储资源，所述智能采集设备单元、网络平台单元、传感网络单元和射频识别单元可将设备/车间内的电、汽、冷等能源消耗数据采集到PaaS平台进行智能监控、数据分析和调度管理。
进一步改进在于：所述智能采集设备单元包括智能电表、传感器、变送器和流量计，所述网络平台单元包括物联网智能网关，所述传感网络单元包括温度传感网、湿度传感网和气流传感网。
进一步改进在于：所述云平台层包括HDFS单元、MapReduce单元、JDBC单元、Hive单元和HugeTable单元，所述HDFS单元可实现流式读取数据仓库的文件***数据，所述HugeTable单元可对数据仓库的数据进行自我维护和管理庞大的虚拟计算资源，所述Hive单元可将数据仓库的结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，还可以将sql语句转换为MapReduce传输至MapReduce单元快速实现简单的MapReduce统计。
进一步改进在于：所述核心功能层可将云平台层接受的数据仓库的能源数据进行多格式的加载和导出，且可以并行社会网络分析算法集、ETL算法集、数据探索算法集、数据挖掘算法集和SQL，用于实现实现数据可视化呈现、检索查询、能耗数据图表生成、数据挖掘、聚类分析、能耗模型预警和能耗数据在线监测，且通过并行SQL可实现存取、查询、更新和管理数据。
本发明的有益效果为：通过大数据云平台、能源管理云平台、BC-PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块可以获得能够真正反映设备运行状况的有效信息，配合通过核心功能层可以利用在线能耗数据挖掘分析结果，辅助实现依据用能设备的负荷变化来动态优化用能设备的配给，可以大幅度减少能源消耗并为优化能源管理的决策提供科学支持，在满足正常生产的前提下可以尽量节省资源，以实现绿色制造和节能工厂的建设目标，提升企业的社会形象和竞争优势，并且可以实现数据可视化呈现、检索查询、能耗数据图表生成、数据挖掘、聚类分析、能耗模型预警和能耗数据在线监测，提高了数据和服务的管理和共享，通过数据仓库内嵌设的数据压缩单元，可以有效降低数据仓库的数据占用的储存空间，提高了数据处理速度，并且本发明的数据处理方法具有建设成本低、***灵活性高以及共享性好的优点，利于工业能源管理与***优化。
附图说明
图1是本发明处理方法结构流程示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1所示，本实施例提出了一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，包括大数据云平台、能源管理云平台、BC-PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块，所述能源管理云平台、数据仓库和能耗数据采集模块均连接大数据云平台，所述数据仓库内嵌设有数据压缩单元，所述数据压缩单元分为前期压缩和后期压缩，所述前期压缩采用改进的滑动窗算法和压缩门算法，所述后期压缩采用LZW压缩算法，所述能源管理云平台包括SaaS平台、PaaS平台和IaaS平台，所述IaaS平台通过BC-PDM数据交换模块连接能耗数据采集模块，且所述IaaS平台连接SaaS平台，所述能耗数据采集模块通过BC-PDM数据交换模块连接PaaS平台，所述PaaS平台连接SaaS平台，所述PaaS平台包括云平台层、核心功能层和接口封装层，所述云平台层通过BC-PDM数据交换模块连接数据仓库，所述数据仓库连接SaaS平台，所述SaaS平台提供应用部署、管理及平台监控功能，所述SaaS平台包括能源管理用户中心、能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块，所述能源管理用户中心用于管理能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块，所述能耗数据挖掘模块连接PaaS平台和数据仓库，所述能耗数据挖掘模块可以调用/返回PaaS平台，所述能耗数据挖掘模块可以调用/返回数据仓库，所述实时预警管控模块连接IaaS平台，且所述实时预警管控模块可以调用/返回IaaS平台。
所述能源管理云平台用于提供应用部署、管理及云平台监控功能，且所述能源管理云平台通过能源管理用户中心、能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块接入大数据云平台，实现快速软件开发和部署。
所述能源管理云平台采用SOA理念设计，用于减少各子***在技术上的相互依赖性。
所述能源管理云平台还包括安全管理单元、用户管理单元、用户权限管理单元和审计诊断单元，所述安全管理单元、用户管理单元、用户权限管理单元和审计诊断单元均连接能源管理用户中心，所述安全管理单元和用户管理单元用于对能耗数据传输、存储、分析以及使用的过程进行全流程安全规划和管理，以保证关键数据及接口封装层的安全。
所述接口封装层包括Jave API接口集、命令行接口集和XML./Web service接口集。
所述能耗数据采集模块包括智能采集设备单元、网络平台单元、传感网络单元和射频识别单元，所述能耗数据采集模块可以提供按需可配的计算和存储资源，所述智能采集设备单元、网络平台单元、传感网络单元和射频识别单元可将设备/车间内的电、汽、冷等能源消耗数据采集到PaaS平台进行智能监控、数据分析和调度管理。
所述智能采集设备单元包括智能电表、传感器、变送器和流量计，所述网络平台单元包括物联网智能网关，所述传感网络单元包括温度传感网、湿度传感网和气流传感网。
所述云平台层包括HDFS单元、MapReduce单元、JDBC单元、Hive单元和HugeTable单元，所述HDFS单元可实现流式读取数据仓库的文件***数据，所述HugeTable单元可对数据仓库的数据进行自我维护和管理庞大的虚拟计算资源，所述Hive单元可将数据仓库的结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，还可以将sql语句转换为MapReduce传输至MapReduce单元快速实现简单的MapReduce统计。
所述核心功能层可将云平台层接受的数据仓库的能源数据进行多格式的加载和导出，且可以并行社会网络分析算法集、ETL算法集、数据探索算法集、数据挖掘算法集和SQL，用于实现实现数据可视化呈现、检索查询、能耗数据图表生成、数据挖掘、聚类分析、能耗模型预警和能耗数据在线监测，且通过并行SQL可实现存取、查询、更新和管理数据。
通过大数据云平台、能源管理云平台、BC-PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块可以获得能够真正反映设备运行状况的有效信息，配合通过核心功能层可以利用在线能耗数据挖掘分析结果，辅助实现依据用能设备的负荷变化来动态优化用能设备的配给，可以大幅度减少能源消耗并为优化能源管理的决策提供科学支持，在满足正常生产的前提下可以尽量节省资源，以实现绿色制造和节能工厂的建设目标，提升企业的社会形象和竞争优势，并且可以实现数据可视化呈现、检索查询、能耗数据图表生成、数据挖掘、聚类分析、能耗模型预警和能耗数据在线监测，提高了数据和服务的管理和共享，通过数据仓库内嵌设的数据压缩单元，可以有效降低数据仓库的数据占用的储存空间，提高了数据处理速度，并且本发明的数据处理方法具有建设成本低、***灵活性高以及共享性好的优点，利于工业能源管理与***优化。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (9)
1.一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：包括大数据云平台、能源管理云平台、BC-PDM数据交换模块、数据仓库和能耗数据采集模块，所述能源管理云平台、数据仓库和能耗数据采集模块均连接大数据云平台，所述数据仓库内嵌设有数据压缩单元，所述数据压缩单元分为前期压缩和后期压缩，所述前期压缩采用改进的滑动窗算法和压缩门算法，所述后期压缩采用LZW压缩算法，所述能源管理云平台包括SaaS平台、PaaS平台和IaaS平台，所述IaaS平台通过BC-PDM数据交换模块连接能耗数据采集模块，且所述IaaS平台连接SaaS平台，所述能耗数据采集模块通过BC-PDM数据交换模块连接PaaS平台，所述PaaS平台连接SaaS平台，所述PaaS平台包括云平台层、核心功能层和接口封装层，所述云平台层通过BC-PDM数据交换模块连接数据仓库，所述数据仓库连接SaaS平台，所述SaaS平台提供应用部署、管理及平台监控功能，所述SaaS平台包括能源管理用户中心、能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块，所述能源管理用户中心用于管理能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块，所述能耗数据挖掘模块连接PaaS平台和数据仓库，所述能耗数据挖掘模块可以调用/返回PaaS平台，所述能耗数据挖掘模块可以调用/返回数据仓库，所述实时预警管控模块连接IaaS平台，且所述实时预警管控模块可以调用/返回IaaS平台。
2.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述能源管理云平台用于提供应用部署、管理及云平台监控功能，且所述能源管理云平台通过能源管理用户中心、能耗数据挖掘模块和实时预警管控模块接入大数据云平台，实现快速软件开发和部署。
3.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述能源管理云平台采用SOA理念设计，用于减少各子***在技术上的相互依赖性。
4.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述能源管理云平台还包括安全管理单元、用户管理单元、用户权限管理单元和审计诊断单元，所述安全管理单元、用户管理单元、用户权限管理单元和审计诊断单元均连接能源管理用户中心，所述安全管理单元和用户管理单元用于对能耗数据传输、存储、分析以及使用的过程进行全流程安全规划和管理，以保证关键数据及接口封装层的安全。
5.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述接口封装层包括Jave API接口集、命令行接口集和XML./Web service接口集。
6.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述能耗数据采集模块包括智能采集设备单元、网络平台单元、传感网络单元和射频识别单元，所述能耗数据采集模块可以提供按需可配的计算和存储资源，所述智能采集设备单元、网络平台单元、传感网络单元和射频识别单元可将设备/车间内的电、汽、冷等能源消耗数据采集到PaaS平台进行智能监控、数据分析和调度管理。
7.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述智能采集设备单元包括智能电表、传感器、变送器和流量计，所述网络平台单元包括物联网智能网关，所述传感网络单元包括温度传感网、湿度传感网和气流传感网。
8.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述云平台层包括HDFS单元、MapReduce单元、JDBC单元、Hive单元和HugeTable单元，所述HDFS单元可实现流式读取数据仓库的文件***数据，所述HugeTable单元可对数据仓库的数据进行自我维护和管理庞大的虚拟计算资源，所述Hive单元可将数据仓库的结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，还可以将sql语句转换为MapReduce传输至MapReduce单元快速实现简单的MapReduce统计。
9.根据权利要求1所述的一种工业互联网能源管理与优化***的数据处理方法，其特征在于：所述核心功能层可将云平台层接受的数据仓库的能源数据进行多格式的加载和导出，且可以并行社会网络分析算法集、ETL算法集、数据探索算法集、数据挖掘算法集和SQL，用于实现实现数据可视化呈现、检索查询、能耗数据图表生成、数据挖掘、聚类分析、能耗模型预警和能耗数据在线监测，且通过并行SQL可实现存取、查询、更新和管理数据。
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