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  • 降低数据中心能源消耗
    2017-07-05 13:57:00

    降低能源消耗成为数据中心运维经理首要任务 !

    近期的“商业建筑能源消费调查”(CBECS)显示,与商业建筑没有数据中心的相比,有数据中心的商业建筑,有着更密集的运算,需要更多的冷却能力与电力 能源(每平方英尺消耗)。 这并不意外,因为数据中心需要不间断运行,这就意味着无论是对冷却系统,还是电力系统都需要持续运行。

    能源消耗的规模可能更令人震惊,据估计,数据中心空间消耗的能源是标准办公空间消耗的100-200倍。 随着数据中心发展需要越来越多的电力能源,面临的压力就是考虑节能设计措施,从而降低运营成本、能源消耗。

    新标准

    鉴于日益对能源消耗的降低的关注,ASHRAE最近制定了“数据中心能源标准”90.4(2016)标准。90.4委员会主席罗恩·贾尔金(Ron Jarnagin)表示:“能源消耗在过去并不是数据中心的首要关注的任务,那时的业界人士将首要关注点放到风险管理上。”

    90.4是旨在与90.1标准(除低层住宅楼宇之外的建筑物能源标准)协同工作的标准,该标准主要针对数据中心的能效要求。该标准是一个以性能为基准的设计标准,提供机械负荷(MLC)和电气损失(ELC)的设计元件。进行MLC和ELC的计算,然后与不同气候地区标准中的最大允许值相比较。一旦计算值不超过标准允许范围,则符合90.4标准。Jarnagin说。

    “90.4标准主要针对“建立数据中心的能源效率的最低要求:设计、施工和运行维护计划,并利用现场或非现场可再生能源”而制定,适用于:

    a)数据中心各系统;

    b)新增数据中心各系统;

    c)改造数据中心各系统

    虽然新标准适用于新的和现有的数据中心,但它缺乏对如何设计或改造数据中心的具体要求。 这是因为它是一个参考标准,它不提供强制性要求,如气流速率或设备类型等,更加侧重于更灵活的、更少约束的性能方法,Jarnagin说。 “我们非常努力地制定这个标准,尽力在不阻碍数据中心创新发展的同时,提供与节相关的标准。”

    冷却系统的选择:

    创新在数据中心领域是喜闻乐见的,制造商不断的推陈出新,提供多种不同类型的更少消耗能源的冷却设备。 某电气冷却产品营销经理David Roden表示:“目前在数据中心蒸发冷却设备(CREC)使用率最高。 “通过采用CREC冷却系统将部分电源消耗转移到IT 上,这将使数据中心运行更有效率,从而有助于降低降低功耗使用效率[PUE]。”

    (备注:蒸发冷却器好比是一个大风扇,将热空气抽到湿水垫上。当湿水垫中的水蒸发时,空气就被冷却,并被推出。温度可通过调节冷却器气流来控制。蒸发冷却器是根据它在一分钟内可改变的暖冷空气的量(CFM)以及它们运行所需要的能量来评级的。蒸发冷却在干燥的环境下性能最好,相对湿度越低,水分就越容易从垫中蒸发。)

    具有节能装置的运行模式的高效率DX系统也能用,这使得数据中心能够构建出非常低的PUE,并且在数据中心室内看不见水。同时,还有其他新的多联机组具有节能器运行模式,使我们能够部署冷水系统,这些冷水系统的效率非常高,比采用冷却塔的传统系统使用的水量要少得多。”

    尽管服务器冷却技术受限于位置,需求以及可靠性方面的因素,目前的主流依旧使用免费冷却(包括蒸发与直接使用外部空气)。“还有实现免费冷却的新技术和方法,如服务器浸没冷却,地下或海洋,但这对大多数数据中心来说都不实用。”

    Arctigo新型低速通风(LSV)空气冷却器是降低能源消耗的另一种方法,LSV原理是通过调节空气流通模式来预防因压力变化、高空气流动速度和热岛效应等相关的物理现象,也就是说,在低速通风冷却数据中心,控制的是空气可用性,而不是空气压力。低速通风空气冷却器是专门为服务器机房冷却设计的。Seifert说:“这种方式制冷 超低能耗,与传统技术相比可降低能耗多达 35–40%。避免高空气速度导致的热点,此外,由于LSV位于服务器机房外面,使访问变得更加便捷安全。”

    尽管目前有很多新的冷却技术可用,但CRAC(风冷精密空调)依旧是数据中心基础设施的重要组成部分,Roden指出,优化这些空调将是重中之重。 “较旧的CRAC可以通过监控管理软件来控制湿度,但是随着ASHRAE对湿度控制的标准的放松,运维经理可以通过升级软件,控制空调参数来降低能耗。 通过使用新的基础设施监控管理软件与工具,该软件可以自动完整数据中心CRAC温度设定值与气流的走向,从而有效提高冷却效率。

    其他冷却方式:

    除了更换或优化冷却设备之外,还有许多其他方法可以提高现有数据中心的总体能源效率。 Roden说,这些策略中的许多都是廉价的,对日常操作的干扰很小,可以解决数据中心大约80%的能源浪费。“

    这些包括实施数据中心基础设施管理[DCIM]解决方案,通过监测能耗来提高电力利用率,冷却能力和机架使用率; 安装高效UPS系统; 使用变频器[VFD]来改进对HVAC功能的控制; 并关闭未使用的设备,这是一个经常被忽视的基本步骤。”

    其他节能方式:用于机架中的盲板,阻挡气流;并安装各种形式的气流遏制系统,以确保冷空气进入机架,同时尽可能快速收集热气流。 “在服务器机房内安装新的温度监测系统时 ;建立冷却系统控制(基于既定的温度设定值),使得冷却设备与控制系统共同工作, 增加或实现空气输送系统的变速; 调整温度设定值更接近ASHRAE指南中的较高值,例如标称72°-75°F。(22—24℃)

    这些方式投入后会在几个月后就收到成效, “此外,许多地方的当地公用事业都推出奖励计划来帮助抵消这些成本。”

    随着越来越多的数据中心运行商希望降低能源消耗,了解这些需求的的供应商将会根据这些需求推出越来越多适应市场的节能产品。

    事实上,供应商是最了解数据中心需求,他们了解各种技术,产品和工具,并了解如何将其更好的应用于现有的数据中心。了解何时改造,如对现有数据中心增加气流遏制系统,变频器、空气节能器等,以及适时推出专业的服务(对数据中心进行效率评估或优化冷却系统)以及后续运维服务等。

    综上所述,现在是为数据中心提供能源解决方案的最佳时机。

    本文转自d1net(转载)

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    来源:The Next Web

    作者:Jeannie Finks

    编译:科技行者

    就当下来看,AI领域实现突破性进展的深度学习模型,其规模越大,能耗和成本也随之增加。自然语言处理模型GPT-3就是个典型的例子,为了能够在准确性与速度方面与人类相匹敌,该模型包含1750亿个参数、占用350 GB内存并产生高达1200万美元的模型训练成本。而且单从成本来看,大家应该就能体会到它所消耗的海量能源。 

    UMass Amherst的研究人员们发现,训练大型AI模型所需要的算力往往对应超过60万英磅二氧化碳排放量,相当于五台家用汽车在整个使用周期内的全部排放!

    更要命的是,这些模型在实际生产环境中(即推理阶段)还需要耗费更多能源以不断产出分析结论。根据英伟达的估算,神经网络模型运行所产生的成本有80%至90%来自推理阶段、而非训练阶段。

    因此有观点认为,要保持AI技术的快速进步,我们必须想办法找到一条具备环境可持续性的道路。但事实证明,我们完全可以将大规模模型缩减为能够运行在日常工作站或服务器上的大小,且几乎不影响准确性与速度。

    下面,我们先来聊聊为什么机器学习模型总是这么庞大臃肿。

    当前,计算能力每3到4个月即翻一番 

    十多年前,斯坦福大学的研究人员发现,用于为视频游戏中的复杂图形提供处理支持的处理器(GPU)能够在深度学习模型中提供极高的计算效率。这一发现掀起一轮“军备竞赛”,各厂商争相为深度学习应用程序开发出越来越强大的专用硬件。与之对应,数据科学家们创建的模型也越来越庞大,希望借此带来更准确的处理结果。两股力量相互缠绕,也就形成了如今的态势。

    来自OpenAI的研究证明,目前整体行业都处于这样的升级循环当中。2012年至2018年期间,深度学习模型的计算能力每3到4个月就翻一番。这意味着六年时间内,AI计算能力增长达惊人的30万倍。如前所述,这些算力不仅可用于训练算法,同时也能在生产环境中更快带来分析结果。但MIT的最终研究则表明,我们达到计算能力极限的时间可能远远早于大家的想象。

    更重要的是,资源层面的限制导致深度学习算法开始成为极少数组织的专属。我们当然希望使用深度学习从医学影像中检测癌细胞变化、或者在社交媒体上自动清除仇恨言论,但我们也确实无法承受体量更大、耗电量更高的深度学习模型。

    未来:少即是多 

    幸运的是,研究人员们发现了多种新方法,能够使用更智能的算法缩小深度学习模型,并重新调整训练数据集的使用方式。如此一来,大型模型也能够在配置较低的小规模生产环境内运行,并继续根据用例提供必要的结果。

    这些技术有望推动机器学习大众化,帮助那些没有充足金钱或资源的组织也能训练算法并将成果投入生产。这一点对于无法容纳专用AI硬件的“边缘”用例显得尤其重要,包括摄像机、汽车仪表板以及智能手机等小型设备。

    研究人员们一直尝试删除神经网络内的某些非必要连接,或降低某些数学运算的复杂性等方式缩小模型体积。这些更小、更快的模型能够在任意位置以类似于大型模型的准确度与性能保持运行。如此一来,我们不再需要疯狂追求极致算力,也就有望缓解对环境的重大破坏。事实上,缩小模型体量、提升模型效率已经成为深度学习的未来发展方向。

    另一个重要问题,则体现在针对不同用例在新数据集上反复训练大型模型方面。迁移学习技术有望消除此类问题——这项技术以预训练完成的模型作为起点,能够使用有限的数据集将模型知识“迁移”至新任务当中,因此我们不必从零开始重新训练初始模型。这既是降低模型训练所需算力的重要手段,也将极大缓解AI发展给自然环境带来的能源压力。

    底线在哪?

    只要有可能,模型应当、也必须寻求“瘦身”以降低算力需求。

    另外,模型得到的知识应该可以回收并再次利用,而不必每次都从零开始执行深度学习训练过程。最终,一切有望降低模型规模、削减算力消耗(而不会影响性能或准确性)的方法都将成为解放深度学习能量的重要新机遇。

    如此一来,任何人都能够以较低的成本在生产环境中运行这些应用程序,同时极大减轻对自然环境造成的压力。当“大AI”开始变小时,其中必将蕴藏无数新的可能。对于这样的前景,我们充满期待。

    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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  • 本发明属于低碳城市和节能减排的研究领域,特别涉及一种基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法。背景技术:低碳化发展道路是城市建设的发展趋势,在全球资源紧缺、能源匮乏、气候变暖的背景...

    本发明属于低碳城市和节能减排的研究领域,特别涉及一种基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法。

    背景技术:

    低碳化发展道路是城市建设的发展趋势,在全球资源紧缺、能源匮乏、气候变暖的背景下,发展低碳城市是我国应对气候变化、实现可持续发展的必然选择。城市作为工业文明及现代经济文明的主要载体,其具有巨大的能源消耗量,对区域发展造成一定制约。城市能耗量评估是节能减排和发展低碳城市的关键环节之一,只有在精细地掌握城市能耗量空间分布规律的基础上,才有可能提出合理有效的节能减排的改善措施。目前,我国能源消耗量多以行政区为基础统计单元,难以提供行政单元内部的空间分部信息,对能源消耗统计数据空间化研究的欠缺,不仅使揭示城市内部能源消耗量的空间差异性成为难题,而且妨碍了能源消耗数据与其他社会经济要素、自然要素的融合及综合分析。因此,如何采用新技术和新方法实现能源消耗量的空间化,越来越成为节能减排和可持续发展等领域所关注的一个热点。

    随着遥感技术的快速发展,越来越多的国内外学者将遥感数据与社会统计数据相融合以实现社会经济数据空间化。美国军事气象卫星Defense Meteorological Satellite Program(DMSP)搭载的Operational Linescan System(OLS)传感器获取的夜间灯光数据能够探测到城市、居民地、火光等发出的低强度灯光,可以直观反映人类的社会经济活动,是目前实现社会经济统计数据空间化较理想的数据源之一。已有研究表明夜间灯光数据像元值(DN)值高的区域其经济发展水平和能源消耗量也相对较高。本发明基于DMSP/OLS遥感影像数据,采用经典的阈值法有效减少夜间灯光数据像元溢出效应的影响,进而提取出能源消耗集中区域;并基于能源消耗量与行政区范围内夜间灯光亮值像元的平均DN值之间很强的相关关系建立能耗空间化模型,最后获得分辨率较高的能耗量空间化数据。

    技术实现要素:

    针对现有研究中存在的问题,本发明以厦门市为例,提供一种应用于行政单元内部的、分辨率较高的基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法。

    为实现上述目的,本发明基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法具体流程为:

    S1.获取全球DMSP\OLS遥感影像数据,完成遥感影像数据的预处理,提取研究区夜间灯光亮值像元数据。

    S2.基于研究区的能源统计数据,采取相应的分配系数把厦门市总能源消耗统计数据分配至各区,结合各种能源换算为标准煤的系数,把能源数据统一单位,构建厦门市区级能源消耗量数据组。

    S3.根据经典的阈值法提取出厦门市能源消耗最为集中的区域,进而利用厦门市行政边界矢量数据提取厦门市各区域的夜间灯光亮值像元数据。

    S4.基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,提取厦门市各区域的夜间灯光亮值像元的平均DN值。

    S5.对厦门市各区的夜间灯光亮值像元的平均DN值和相应的能源消耗量进行多形式的回归分析,对比回归分析结果,确定能耗空间化模型。

    S6.基于遥感图像处理软件ENVI 5.4平台,使用空间化模型对厦门市能源消耗量进行模拟,获得厦门市30m分辨率的能耗量空间化数据。

    附图说明

    图1为本发明专利能耗量空间化方法的技术流程图。

    图2为本发明提取的研究区原始夜间灯光数据。

    图3为本发明提取的研究区夜间灯光亮值像元数据。

    图4为本发明提取的研究区能耗集中区夜间灯光亮值像元数据。

    图5为本发明研究区夜间灯光亮值像元的平均DN值与能耗数据回归所得相关系数。

    图6为本发明研究区夜间灯光亮值像元的平均DN值与能耗数据二次多项式回归结果。

    图7为本发明研究区的能耗量空间化分布。

    具体实施方式

    本发明提出的一种基于遥感夜间灯光数据和能源消耗统计数据的城市能耗量空间化方法,结合附图及实际案例详细说明如下:

    S1.2009年DMSP/OLS遥感影像数据来源于美国国家地球物理数据中心,该数据为全球夜间灯光影像,数据像元大小为30"弧度,覆盖范围为经度-180°到 180°,纬度-65°到75°,在遥感图像处理软件ENVI 5.4平台下,将其投影转换为高斯克吕格投影,再用双线性内插法将其重采样到30m分辨率。

    本发明使用案例为厦门市整个行政区域(剔除无人居住的小型岛屿),由于从美国国家海洋和大气管理局的国家地球物理数据中心网站获取的夜间灯光数据为全球范围内的夜间灯光数据,因此需要对原始的夜间灯光数据进行裁剪以获取研究区域范围内的夜间灯光数据。基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,以厦门市行政边界矢量数据为裁剪范围,对原始数据进行裁剪,获取2009年厦门市夜间灯光数据。

    将获取的研究区的夜间灯光数据进行重分类,分成DN值为0和1-63两类,并在ArcGIS10.4.1平台上使用SQL语句提取栅格数据中属性DN值为1-63的像元。从而获得2009年厦门市夜间灯光亮值像元数据。

    S2.将来源于《厦门经济特区年鉴》的厦门市能源消耗统计数据分配至厦门市各区。能源分配方式主要是:能源转换行业能耗量按照各区发电量分配,第一产业能耗量按照各区农业GDP分配,工业能耗量按照各区工业总产值分配,建筑业能耗量按照各区建筑业GDP分配,交通业能耗量按照各区民用车辆拥有量分配,服务业能耗量按照各区服务业从业人口分配。按照国标《GB/T2589-2008综合能耗计算通则》,根据热当量原理将分配后的各区能源消耗统计原始数据从分列的煤、电、油、气等的量值转换成综合能耗,单位万吨标准煤,计算公式为:

    (1)

    式中:E为折算后的能耗量,万吨标准煤;n为消耗的能源品种数;为生产和服务活动中的第i种能源实物量;为第i种能源的折算系数,由《GB/T2589-2008综合能耗计算通则》查得。

    最后将转换后的厦门市各区能源消耗统计数据整理为厦门市区级能源消费数据组。

    S3.先前学者研究指出设定阈值是减少夜间灯光数据溢出的主要手段,本发明使用经典的阈值法提取出能源消耗最为集中的区域。通过计算得到厦门市潜在像元溢出区域平均夜间灯光DN值为27.94,故将夜间灯光DN值阈值设为28来减少像元溢出的影响,即提取出了能耗最为集中的区域。并利用厦门市行政边界矢量数据提取厦门市各区域的夜间灯光亮值像元数据。

    S4.基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,结合处理后的2009年厦门市各区的夜间灯光亮值像元数据,计算厦门市各区的夜间灯光亮值像元数据的平均DN值,为接来的能耗量空间化模拟做准备。

    在统计中算术平均数常用于表示统计对象的一般水平,它是描述数据集中位置的一个统计量,既可以用它来反映一组数据的一般情况、和平均水平,也可以用它进行不同组数据的比较,以看出组与组之间的差别,用平均数表示一组数据的情况,有直观、简明的特点,所以本发明选取厦门市各区域夜间灯光亮值像元的平均DN值能较好地反映厦门市各区夜间灯光亮值像元数据的综合情况。按如下公式获取厦门市各区的夜间灯光亮值像元的平均DN值:

    (2)

    式中:表示厦门市r区的夜间灯光亮值像元的平均DN值,其中r区包括集美区、湖里区、翔安区、思明区、同安区、海沧区;表示r区的第j级夜间灯光亮值像元的DN值;表示r区的第j级像元的总数。

    S5.在确定了厦门市各区的夜间灯光亮值像元的平均DN值的基础上,基于统计分析软件SPSS22.0平台,将厦门市各区的能源消耗统计数据和夜间灯光亮值像元的平均DN值进行指数、线性、对数、二次多项式、幂数五种形式的回归分析,得到五组相关系数R2,分别为0.856、0.89、0.948、0.846、0.801。二次多项式的相关系数相对最高,说明二次多项式拟合的相关性最好。因此,选择二次多项式方程建立能耗量空间化模型。

    S6.基于遥感图像处理软件ENVI 5.4平台,使用二次多项式方程所建立的模型对厦门市能源消耗数据进行模拟,实现能源消耗量空间化,模型如下:

    (3)

    式中:表示厦门市第m个像元的能耗量,万吨标准煤;表示第m个夜间灯光亮值像元的平均DN值。

    基于地理信息系统ArcGIS10.4.1平台,利用模拟后的厦门市能耗数据,得到厦门市30m分辨率的能耗量空间化数据。

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    一、企业用能现状

      我国虽然是一个能源生产大国,但更是一个能源消费大国。伴随着我国经济的快速增长,能源储量与未来几十年的发展需求之间的缺口将越来越大。特别是近年来能源消费急剧增长,供需矛盾更是日益突出,同时,引发的能源紧缺和环境恶化等一系列的经济和社会问题,直接威胁国家经济安全。

      我国大多数企业能源利用效率低,企业无序用能、违规用能现象严重,从而导致单位产品能耗高;不但提高了产品成本,削弱了竞争力,也不利于节能减排,影响到“可持续发展”大计。

    二、搭建工业企业能源管控系统的意义

      搭建工业企业能源管控系统可以给企业带来巨大的效益:

      a.7*24小时实时监控:用户可通过智能设备实现可实时监视厂区各设备的运转状态及耗能状况,并具备实时警报功能,掌握异常用电情况。

      b.能秏数据可视化:客户通过能源管理系统的能源看板可大致了解各个部门以及各种能耗介质的使用情况,客户可经通过软件可视化后台详细了解设备状况,随时随地掌握能源信息,并通过能耗设备耗能情况的异常分析,对设备的可能产生的故障情况进行预判,减少设备故障率。

      c.制定科学的节能策略:设备管理人员能够通过智慧能源管理系统,解决人为抄表容易出错、数据不比较准等问题,可及时分析各部分、各设备能源的消耗数据,掌控关键能耗与能源成本,拟定能源策略、提升能耗管理水平。

      d.掌握用电成本,提升能源利用效率:提供多方面的能秏管理报表,可在线查询历史数据,并具备各种能秏统计与分析工具,识别功率因数低的回路,实施功率因数改进措施;用能峰值需量报警,进行趋势分析,通过削峰填谷和可关断负荷控制,降低较大用能需求,防止用电超额罚款。通过友好的界面实现多方面控制的目的,使用能耗管理系统进行用电管理,能为用户达到节能、节电等目的。

    三、工业企业能源管控系统介绍

      安科瑞工业企业能源管控系统采用自动化、信息化技术和集中管理模式,对企业的生产、输配和消耗环节实行集中扁平化的动态监控和数据化管理,监测企业电、水、燃气、蒸汽及压缩空气等各类能源的消耗情况,通过数据分析、挖掘和趋势分析,帮助企业针对各种能源需求及用能情况、能源质量、产品能源单耗、各工序能耗、重大能耗设备的能源利用情况等进行能耗统计、同环比分析、能源成本分析、用能预测、碳排分析,为企业加强能源管理,提高能源利用效率、挖掘节能潜力、节能评估提供基础数据和支持。

    3.1 系统架构

      安科瑞工业企业能源管控系统采用分层分布式网络结构,具有良好的可靠性与实时性,主要由现场感知层(能源计量终端)、网络层(通讯管理终端)和平台层(能源监控平台)三个部分组成。

      ● 感知层:连接于网络中的各类传感器,包括本公司各系列带通讯网络的电力仪表、温湿度控制器、开关量监测模块以及合格供应商的水表、气表、冷热量表等。

      ● 网络层:智能网关,采集感知层的数据,进行规约转换及存储之后将数据上传至管理平台。

      ● 平台层:包含应用服务器和数据服务器,可在PC端或移动端实现应用。

    3.2 应用场所

      钢铁、石化、冶金、有色金属、采矿、医药、水泥、煤炭、物流、铁路、航空工业、木材、化学原料以及机电设备、电器产品、工器具制造等。

     

    3.3 系统功能

    3.3.1 能源实时监控

      对于水、电、气等能源消耗进行实时监测,确保用能环节的安全持续稳定运行,显示配电图、能流图、能源平衡网络图、能源计量网络图等功能。

    3.3.2 能耗分析:

      平台将能源消耗的计量数据细分到每个厂房、区域、车间、产线、 工序、设备机台。将每个环节的能源成本计算出来,方便用户及时洞察各种能源的使用成本。提供能耗成本的图形对比分析,包括分时段(日、月、年)的同比、环比分析,分类、分时段、分项(地点、机构、重点设备)统计图形对比分析(柱状图、饼图、堆积图等);统计各个节点(工厂、车间、工序、设备)下设备或者采集点的能耗排名;计算产品生产的单位能耗,即单位产量能耗。通过录入的产品产量以及系统采集的各种能源介质能耗数据,在产品单耗中生成产品单耗趋势图,柱状图,并进行同比和环比分析。

    3.3.3 运维管理和档案管理

      支持设备日常巡检计划、派工、消缺、报修、派工等设备运维管理,方便运行管理人员的制定巡检计划、派工,巡检人员执行巡检、完成工单、巡检发现问题消缺,进行故障报修、跟进维修进度,满足日常巡检、设备维修保养需要。

      如企业内部危险预案、相关图纸、系统操作流程、管理制度等,实现企业档案无纸化,管理人员可通过档案管理功能把(机构管理文件、班次管理文件、产量管理文件、指标管理文件等)合理存档,为后面做管理优化、预案分析打下基础。

    3.3.4 手机APP

    3.3.4.1支持Android、ios系统APP,方便用户按能源分类、区域、车间、工序、班组、设备等不同维度掌握企业能源消耗、产线比对、效率分析、同环比分析、能耗折标、事件记录、运行监视、异常报警、配电图、工艺流程图、能流图等。

    3.3.4.2支持手机端APP现场运维的签到、NFC打卡、二维码扫描功能。

    四、结语

      在“能耗双控”的政策下,响应国家提出的碳达峰、碳中和目标,工业企业作为用能大户,需要首当其冲,利用新的科技手段,搭建工业企业能源管控系统,做好能源管理工作,开源节流。

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  • 随着生活水平的提高,人们的环保意识也在不断增强,如何合理开发与利用绿色能源成了人们关注的焦点问题。   本文分析当前能源利用的总体形势,确定了能源的发展方向,并阐述了绿色能源开发和利用中存在的主要问题...
  • 答:根据能源管理体系认证规则中6.1.2要求申请能源体系认证的企业要按照GB/T 23331《能源管理体系 要求》标准及相应的《能源管理体系 行业认证要求》建立能源管理体系且正常运行至少六个月以上。这就说明国家要求...
  • 无线传感器网络最重要的问题之一是如何将信息从网络节点传输到基站,并为此选择最佳可能路径。 选择最佳路径可以基于不同的因素,例如能耗,响应时间,延迟和数据传输精度。 增加网络寿命是最具挑战性的问题。 最新...
  • 采用部门分析法建立的LEAP(Long Range Energy Alternatives Planning System/ Low emission analysis platform,长期能源可替代规划模型)是一种自下而上的能源-环境核算工具,由斯德哥尔摩环境研究所和美国波士顿...
  • 中国作为能源消耗大国,能源领域也面临转型升级的强烈需求。2015年09月26日,最高领导人在纽约联合国总部出席联合国发展峰会上倡议探讨构建全球能源互联网,推动以清洁和绿色方式满足全球电力需求。2016年2月29日,...
  • 1能源管理系统建设的意义 ...能源管理的自动化、信息化、智能化,能源介质的数据在线测量、自动采集、故障诊断分析、能源平衡预测能够有效减少和消除能源的浪费。所以说,构建能源管理系统,实现合理有效的能源...
  • 能源的发展与应用

    2021-07-15 04:33:28
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  • 在国家“3060”碳达峰碳中和的政策背景下,如何寻求经济-能源-环境的平衡有效发展是国家、省份、城市及园区等不同级别经济体的重要课题。根据国家政策、当地能源结构、能源技术发展水平以及相关碳排放指标制定合理...
  • 因此,重要的是要知道,VISA网络背后还存在着巨大的隐藏能源消耗。 另一方面,比特币网络每年仅处理1亿笔交易,而金融行业则达到每年5000亿笔交易。 高能问题的解决方案 (Solutions for the High Energy Problem) ...
  •     具体解释:能源互联网以大电网为“主干网”,以微网、分布式能源等能量自治单元为“局域网”,通过开放对等的信息,能源一体化架构实现能源(电能) 的双向按需传输和动态平衡使用,它是一个信息与能源相融合的...

空空如也

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