“雙碳”目標下基于物聯網的智能化網絡能源管理技術系統的開發與應用

李 磊

（中國鐵塔股份有限公司蘇州市分公司，江蘇 蘇州 215011）

0 引 言

在“雙碳”目標的背景下，開發與應用基于物聯網的智能化網絡能源管理技術系統具有重要意義。通過物聯網技術的應用，實時采集與傳輸能源設備的數據，監測和控制能源消耗。智能化網絡能源管理技術系統能夠提供精確的能源數據分析和優化調度策略，提高能源利用效率，減少能源浪費，進而減少碳排放。此外，該技術系統可以通過智能控制和優化策略對能源供應與需求進行精準匹配，實現供需平衡和網絡穩定。

1 物聯網在能源管理中的應用概述

1.1 物聯網技術的基本原理與特點

物聯網技術通過大量的傳感器和感知設備獲取物理環境參數和狀態，并將數據轉換為數字信號實時采集和傳輸。同時，感知設備可以智能互聯、信息交換，并形成統一的網絡體系，實現數據共享和協同工作。物聯網通過數據采集、存儲、分析和機器學習等技術，實現智能化處理和決策支持[1]。物聯網系統能夠自動感知和理解環境，實現智能化的控制和優化。例如，在智能家居系統中，溫度傳感器、智能插座和智能燈具等設備通過物聯網技術進行互聯，實現溫度控制、能源管理和智能照明的自動化?；谖锫摼W的能源監管平臺如圖1 所示。

圖1 基于物聯網的能源監管平臺

1.2 物聯網在能源管理中的應用場景

首先，智能電網應用場景。將傳感器和智能設備與電力系統中的各個組件連接起來，通過物聯網技術實時監測和控制電力設備、電網狀態和能源流動。這樣電力系統能夠實現智能化的電力調度和優化，實現能源供需的平衡和電網的穩定運行。其次，智能建筑應用場景。物聯網技術通過連接建筑中的傳感器、智能控制器和能源設備，實時監測建筑能耗、室內環境參數和設備狀態[2]。通過分析和處理這些數據，可以實現智能化的能源調控和優化，如自動化的照明控制、空調調節和能源消耗的優化，提高建筑能效和舒適性。最后，智能交通應用場景。在交通路口、車輛和道路設施上部署傳感器和通信設備，通過物聯網技術實時采集交通流量、車輛位置和道路狀況等數據。

2 基于物聯網的智能化網絡能源管理技術系統開發

2.1 系統架構設計

第一，數據采集層。該層包括傳感器、監測設備和智能計量設備，用于實時采集能源管理相關的數據，如能耗數據、設備狀態、環境參數等。這些設備通過物聯網通信協議與系統相連，將采集的數據傳輸至后續處理層。

第二，通信與傳輸層。該層負責實現設備間的數據傳輸和通信。通過無線通信技術，如Wi-Fi 技術、藍牙技術、遠距離無線電（Long Range radio，LoRa）技術等，將數據從采集設備傳輸至系統的數據處理節點。此外，互聯網或專用網絡也可用于遠程傳輸數據和系統監控[3]。不同的無線通信技術和網絡傳輸方式在物聯網能源管理系統中的具體應用如下。一是Wi-Fi 技術。該技術適用于短距離高速數據傳輸，能夠支持較大的數據流量和高速率的通信。在物聯網能源管理系統中，可以使用Wi-Fi 將采集的數據傳輸至數據處理節點，實現實時監測和控制。二是藍牙。在物聯網能源管理系統中，藍牙可以用于設備之間的數據傳輸，如將傳感器數據傳輸到智能網關或移動設備。藍牙低功耗技術還支持設備的無線連接和控制，實現智能化的能源管理和控制。三是LoRa 技術。在物聯網能源管理系統中，LoRa 可以用于遠程傳輸傳感器數據，尤其適用于分布式能源設備的數據采集和監測，如太陽能發電站的遙測數據傳輸。LoRa 技術具有低功耗和覆蓋范圍廣的特點，適合于低功耗、長距離通信。四是互聯網技術。物聯網能源管理系統可以利用互聯網作為數據傳輸的通道。通過將數據上傳至云平臺或遠程服務器，遠程訪問和系統監控能源數據?；ヂ摼W提供了高帶寬、全球范圍的數據傳輸能力，為系統的遠程控制和數據分析提供了支持。五是專用網絡技術。物聯網能源管理系統中也可以采用專用網絡進行數據傳輸。例如，通過搭建專用的無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSN）或無線通信網絡，將數據從采集設備傳輸至數據處理節點。專用網絡可以根據系統需求進行定制和優化，提供穩定、安全的數據傳輸和通信環境。

第三，數據處理與存儲層。該層處理、存儲和分析從采集層傳輸過來的數據。數據處理包括數據清洗、預處理、特征提取以及模型訓練等，以獲取有用的信息和指標[4]。數據存儲采用數據庫或云平臺進行數據的長期存儲和管理，以便后續的數據查詢和分析。

第四，智能化控制與優化層。該層是系統的核心，利用數據分析、機器學習和優化算法來實現智能能源管理。系統基于歷史數據和實時數據自動進行能源調度、負荷優化和能源效率優化等控制策略的制定與執行。

2.2 數據采集與處理

在數據采集方面，需要選擇合適的傳感器和監測設備，根據系統需求和應用場景來確定采集參數。例如，在智能建筑中，可以使用溫度傳感器、濕度傳感器、電能表等設備來采集室內環境數據和能耗數據。同時，需要考慮傳感器的安裝位置、布置方式和采樣頻率等因素，以確保數據采集的準確性和全面性。

對于采集的原始數據，需要經過一系列步驟進行預處理和清洗，包括數據校準、噪聲濾除、異常值檢測以及數據插補等[5]。例如，在能耗數據中，可能存在測量誤差或數據缺失的情況，需要進行合理的處理和修復，以確保數據的質量和完整性。

采集的數據需要經過特征提取和轉換，包括統計特征計算、時序分析和頻域分析等方法，以更有意義的方式表示原始數據。在能源數據中，提取每小時能耗總量、峰谷電量差值等特征，以描述能耗的變化和特性。處理后的數據需要存儲和管理，可選擇數據庫或云平臺進行長期存儲，以便后續查詢和分析。為提高處理效率和可擴展性，可采用分布式存儲和計算技術將數據存儲在不同節點，并利用并行計算加快處理過程。

數據處理的關鍵任務包括數據清洗、數據預處理、特征提取以及模型訓練。數據清洗旨在消除噪聲、異常值和錯誤數據，提高數據質量和準確性。數據預處理包括平滑、插值和歸一化等操作，以消除噪聲和不完整性，為后續分析提供高質量數據。特征提取則利用統計學方法、頻域和時序分析等技術從原始數據中提取有代表性的信息?；跉v史數據和提取的特征，通過機器學習和數據挖掘算法訓練模型，構建能夠預測和優化能源系統行為的模型，為后續預測、控制和優化提供依據。

2.3 智能化控制與優化策略

智能化控制與優化策略的實現離不開數據分析、機器學習技術、優化算法以及實時交互。數據分析是基礎，通過統計和相關性分析采集的數據，揭示能源系統的運行特征和規律，為后續的控制與優化策略提供依據。機器學習技術通過訓練模型，從歷史數據中學習系統行為模式，支持預測和決策，如能源需求預測和能源效率優化[6]。優化算法則用于實現系統的優化調度和配置，如基于遺傳算法、粒子群優化等算法進行多目標優化。智能化控制與優化策略需要與實際系統進行實時交互和響應，通過與物聯網設備的連接，實時獲取環境參數和設備狀態，并基于實時數據進行智能化決策和控制，實現能源系統的動態調節和優化。

3 智能化網絡能源管理技術系統的應用與效果評價

3.1 系統應用案例分析

在基于物聯網的智能電網分布式能源管理案例中，物聯網技術被用于實時監測和優化分布式能源資源的產生、存儲和消耗。系統將傳感器和智能控制器與分布式能源設備連接，實現了能源系統的實時監測和通信。傳感器采集太陽能發電量、電池狀態、充電樁使用情況等數據，并傳輸至數據處理與存儲層。系統通過處理和分析這些數據，可以預測未來的太陽能發電量，并制定智能化的能源調度和優化策略。智能化控制與優化層實現分布式能源的智能調度和優化。例如，在光照充足時將多余的太陽能電力存儲至電池，以提高能源利用效率，減少能源浪費。用戶可以通過界面實時監測和控制能源設備，并進行個性化的能源管理和節能目標設置。能源管理平臺架構如圖2所示。

圖2 能源管理平臺架構

3.2 系統的發展前景與挑戰

系統能夠有效支持“雙碳”目標和可持續能源發展，通過實時數據采集和智能化控制，優化能源調度和消耗，提高能源利用效率，降低碳排放。同時，系統能夠精確匹配能源供需，實現電力系統的穩定運行和負荷均衡，提高電網可靠性和適應性。然而，系統發展面臨一些挑戰。首先，數據安全和隱私保護，需要采取安全的通信協議、數據加密和訪問控制等技術手段，確保數據的機密性和完整性，同時保護用戶隱私。其次，系統復雜性和可擴展性，需要設計高度可擴展的架構，合理分配資源，以滿足不斷增長的數據量和用戶需求。最后，系統的成本和經濟可行性是一個挑戰，需要進行經濟成本評估和效益分析，確保系統的經濟可行性和可持續性。

4 結 論

基于物聯網的智能化網絡能源管理技術系統的開發與應用為能源行業帶來了巨大的潛力和機遇。通過實時監測、智能化控制和優化，該系統能夠實現能源資源的高效利用、降低碳排放，為實現“雙碳”目標和可持續能源發展做出貢獻。然而系統的開發與應用面臨著諸多挑戰，如數據安全與隱私保護、系統復雜性與可擴展性、成本與經濟可行性等?？朔@些挑戰需要技術創新、合作共享和政策支持的共同努力。