在全球推進(jìn)碳中和的大背景下，如何通過智能用能平臺(tái)提升建筑節(jié)能成為關(guān)鍵課題。本篇文章展示了焦耳科技利用 TDengine Cloud 在樓宇能源管理中的應(yīng)用實(shí)踐。通過對(duì)電能表等設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與分析，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了分時(shí)電價(jià)、用能優(yōu)化等功能，幫助用戶有效控制用電成本。這篇榮獲“2024，我想和 TDengine 談?wù)劇闭魑幕顒?dòng)二等獎(jiǎng)的案例，不僅分享了技術(shù)選型與應(yīng)用心得，也為智慧能源領(lǐng)域提供了寶貴的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)的建筑運(yùn)行耗能占社會(huì)總用能 20% 左右[1]。因此，建筑節(jié)能是實(shí)現(xiàn)碳中和與碳達(dá)峰目標(biāo)的關(guān)鍵手段，同時(shí)也是推動(dòng)建筑行業(yè)及社會(huì)向更可持續(xù)、環(huán)保和健康發(fā)展的重要舉措。為此，我司焦耳科技研發(fā)了樓宇智慧用能平臺(tái)，該平臺(tái)能夠進(jìn)行建筑能源的分類、分項(xiàng)、分區(qū)計(jì)量及實(shí)時(shí)采集，提供能耗統(tǒng)計(jì)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、設(shè)備管理和高負(fù)荷預(yù)警等功能，并具備在線統(tǒng)計(jì)和分析能耗及碳排放的能力。

業(yè)務(wù)架構(gòu)

樓宇智慧用能平臺(tái)主要由以下模塊組成：能耗監(jiān)測(cè)、環(huán)境感知、冷熱源系統(tǒng)參數(shù)采集、末端空調(diào)、樓宇照明優(yōu)化、用能優(yōu)化和需求響應(yīng)模塊。

平臺(tái)采用典型的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備涵蓋電能表、水表、天然氣表、熱量表、環(huán)境監(jiān)測(cè)儀、冷熱源控制器、照明控制器、變壓器監(jiān)測(cè)裝置等。現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)通過 MODBUS 和 OPC 協(xié)議傳輸至本地網(wǎng)關(guān)，經(jīng)過初步處理后，利用 MQTT 協(xié)議上傳至云端。云端服務(wù)器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和處理，并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 TDengine Cloud 數(shù)據(jù)庫（https://cloud.taosdata.com/）。應(yīng)用服務(wù)器從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、計(jì)算和可視化展示，同時(shí)下發(fā)現(xiàn)場(chǎng)控制指令，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理。

系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示：

技術(shù)選型

平臺(tái)數(shù)據(jù)庫的使用經(jīng)歷了三個(gè)階段：初期采用 MySQL，隨后過渡到 MongoDB，中途測(cè)試了 TDengine 開源版，最終選擇了 TDengine 云服務(wù)版（TDengine Cloud）。具體使用情況如下圖所示：

我們之所以選擇 TDengine Cloud，原因很簡(jiǎn)單：一是為了解放數(shù)據(jù)庫學(xué)習(xí)和運(yùn)維上的人力和時(shí)間成本，二是追求業(yè)務(wù)的高穩(wěn)定性。TDengine Cloud 基于企業(yè)版軟件，由官方統(tǒng)一維護(hù)，并提供明確的 SLA 保證。這意味著，我們幾乎只需專注于 SQL 查詢，無需再為數(shù)據(jù)庫的安裝、部署、備份、升級(jí)、配置、調(diào)優(yōu)等瑣碎事務(wù)耗費(fèi)精力。這樣一來，開發(fā)團(tuán)隊(duì)得以專注核心業(yè)務(wù)，項(xiàng)目也得以在短時(shí)間內(nèi)順利上線。

使用實(shí)踐

數(shù)據(jù)建模

目前，我們的項(xiàng)目已正式接入了 3 座樓宇，并在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建了一個(gè)庫 smartb，包括 12 個(gè)超級(jí)表和 420 個(gè)子表。下一步計(jì)劃逐步接入或遷移 82 座樓宇的數(shù)據(jù)。由于建筑節(jié)能的核心是節(jié)電，本篇文章將重點(diǎn)分析電能表數(shù)據(jù)。

電能表的采集參數(shù)包括 9 個(gè)：A、B、C 相電壓，A、B、C 相電流，功率、功率因數(shù)，以及電能。我們?yōu)殡娔鼙頂?shù)據(jù)建立了超級(jí)表 DNB 和相應(yīng)的子表，TAGS 字段包含設(shè)備編號(hào)（deviceid）、功能類別（groupid）和位置（location）。此外，為了滿足用電分析需求，我們新增了分時(shí)用電時(shí)段標(biāo)記字段 jfpg。超級(jí)表的結(jié)構(gòu)如下圖所示：

新建超級(jí)表 DNB 的 SQL 語句如下：

CREATE STABLE DNB (ts timestamp, ts_real timestamps, ia float, ib float, ic float, ua float, ub float, uc float, p float, pt float, w float, jfpg int) TAGS (deviceid varchar(64), location varchar(64), group_id int);

插入電能表數(shù)據(jù)的 SQL 語句如下：

"insert into " + dbName + "." + deviceId + " (ts, ts_real, ia, ib, ic, ua, ub, uc, p, pt, w, jfpg) values(" + now +"," + ts_real +"," +values_ia + "," + values_ib + "," + values_ic + "," + values_ua+ "," + values_ub + "," + values_uc+ "," + values_p + "," + values_pt+ "," + values_w+ "," + jfpg + ")"

這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作方式，為后續(xù)的用電分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

電力場(chǎng)景典型應(yīng)用：時(shí)段用電分析模塊

分時(shí)電價(jià)制度是指將一年按春夏秋冬分為四季，每季的一天 24 小時(shí)再劃分為多個(gè)時(shí)段，根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行的平均邊際成本對(duì)每個(gè)時(shí)段進(jìn)行電費(fèi)定價(jià)。以山東省 2024 年的分時(shí)電價(jià)為例，具體時(shí)段劃分如圖所示。各時(shí)段電價(jià)系數(shù)如下：平時(shí)段為 1.0，尖峰時(shí)段為 2.0，峰時(shí)段為 1.7，谷時(shí)段為 0.3，深谷時(shí)段為 0.1。

分時(shí)電價(jià)通過價(jià)格杠桿，引導(dǎo)用戶合理調(diào)整用電行為，可以有效緩解電力供需矛盾，提升電網(wǎng)負(fù)荷率和設(shè)備利用率。這不僅優(yōu)化了電力資源配置，降低高峰時(shí)段的供電壓力，還激勵(lì)用戶在低谷時(shí)段多用電，從而降低整體用電成本，提高社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。這一制度對(duì)促進(jìn)電力市場(chǎng)健康發(fā)展和節(jié)能減排具有重要意義[2]。

以查詢 8 月平時(shí)段的電量為例，我們使用了 TDengine 的會(huì)話窗口函數(shù) SESSION。對(duì)應(yīng)的 SQL 查詢語句如下：

select sum(quan) from (select tbname, SPREAD(w) as quan from (Select * from (select ts, tbname,to_char(ts,'hh24') as ts2, w from smartb_tz.dnb where ts>'2024-08-01 00:00:00' and ts<'2024-09-01 00:00:00') WHERE ts2 LIKE '%00%' OR ts2 LIKE '%01%' OR ts2 LIKE '%02%' OR ts2 LIKE '%03%' OR ts2 LIKE '%04%' OR ts2 LIKE '%05%' OR ts2 LIKE '%06%' OR ts2 LIKE '%07%' OR ts2 LIKE '%08%' OR ts2 LIKE '%09%' OR ts2 LIKE '%15%' OR ts2 LIKE '%16%' OR ts2 LIKE '%22%' OR ts2 LIKE '%23%') PARTITION by TBNAME SESSION(ts,1h));

應(yīng)用效果如下圖所示：

電力場(chǎng)景典型應(yīng)用：實(shí)時(shí)用電分析

實(shí)時(shí)用電分析功能可以對(duì)每個(gè)用電設(shè)備的日、月、年瞬時(shí)功率進(jìn)行分析，幫助我們?nèi)媪私庠O(shè)備運(yùn)行狀況。
 
以查詢當(dāng)日設(shè)備編號(hào)為 deviceid 的電能表為例。由于程序折線圖以 15 分鐘為時(shí)間間隔顯示，而數(shù)據(jù)采集間隔為 10 秒，因此我們使用 INTERVAL 窗口函數(shù)計(jì)算每 15 分鐘的平均值。對(duì)應(yīng)的 SQL 查詢語句如下：

select avg(p) as avg_p from smartb_tz.#{deviceid} where ts>Today and ts<now interval(15m);

在查詢當(dāng)日功率數(shù)據(jù)最大值及其對(duì)應(yīng)時(shí)間時(shí)，TDengine 的 PARTITION BY 函數(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。它通過對(duì) ts 進(jìn)行分組，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)電能表功率的匯總分析。查詢 SQL 如下：

select max(sum_p) as quan_ly, ts_max as ws from (select ts as ts_max, sum(p) as sum_p from smartb_tz.dnb where ts>Today and ts<now partition by ts);

對(duì)應(yīng)的程序界面如下圖所示：

“工欲善其事，必先利其器。”作為一款時(shí)序大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，TDengine 不僅為我們提供了強(qiáng)大的讀寫性能，還配備了高性價(jià)比的支持服務(wù)。未來，我們將繼續(xù)深挖其潛力，探索 TDengine 在智慧能源領(lǐng)域的更多應(yīng)用場(chǎng)景。

最后分享一個(gè)有趣的經(jīng)歷：今年上半年，我們?cè)谠囉?TDengine 開源版時(shí)，最初通過社區(qū)與官方和用戶群體互動(dòng)，但線上溝通的效率還是不足以滿足我們的測(cè)試進(jìn)度。正巧那時(shí)，我看到 TDengine 舉辦的“TDengine Open Day”線下活動(dòng)，便特意從濟(jì)南飛往北京參加。

在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，我見到了長(zhǎng)期在開源社區(qū)為我們答疑解惑的工程師。我們當(dāng)場(chǎng)交流了整整 5 個(gè)小時(shí)，他耐心細(xì)致地幫我解決了所有使用中的疑惑，大大加快了測(cè)試進(jìn)展。當(dāng)天，我們還約定共同撰寫一篇電力場(chǎng)景的應(yīng)用案例分享給 TDengine 開源社區(qū)，這篇文章便由此而來。

參考文獻(xiàn)

[1]  中國(guó)建筑科學(xué)院．建言“十四五”――中國(guó)既有公共建筑節(jié)能工作的困境與突圍［R］．北京：自然資源保護(hù)協(xié)會(huì)，2020.

[2]  遲海，陳菊紅. 分時(shí)電價(jià)對(duì)光伏和儲(chǔ)能系統(tǒng)的影響研究[J]. 電力技術(shù)與經(jīng)濟(jì)，2024（05）: 249-251