汽车企业能耗管理是指对生产/办公用电、用水、压缩空气、蒸汽等能耗的计量、归档、分析等管理。企业能耗数据管理的传统方式是人工抄表，抄表的数据再由工程师统计分析后转化为电子版，无法在过程中对能耗数据进行及时、有效的管控。

当前汽车企业的能源管理面临着：信息采集难，汽车制造是离散型工厂，设备类型多，存在多协议不兼容的问题;单向供能管理，由于管理方式老旧，不能与生产过程建立联动;数字化程度低，无法做到实时、精准了解各层级单位的用能情况，不能发现能源管理瓶颈，无法为能耗降准提供有利方法。

亟需通过数字化的能耗管理方法来扭转汽车企业能源粗放式管理，实现精准管控、科学管控。因此，落地实施能耗数据监测与优化场景势在必行。

实施步骤

综合考虑能耗计量点位规模、建设类型(新建、改造)以及企业生产计划情况，汽车能耗数据监测与优化场景实施过程可参考如下步骤：

(1)明确系统功能：能源管理系统可通过电脑无障碍访问;能耗异常消耗信息可通过邮件、短消息自动推送;企业级能耗报表一键生成;最终实现用能趋势时时更新直观展示。

(2)明确系统边界及范围:明确能源计量类型、计量深度，最低应满足ISO50001能源体系要求。

(3)设计能耗数据采集策略:为确保能耗计量网络的稳定性，根据各用能单位分布，设置集中子站点。

(4)基于设定的系统架构和系统功能开发能耗管理系统。

实施基础

(1)软件基础

企业已有的软件基础或新建软件系统，应具备实现数据采集与处理、能源监控与分析、能源优化与调度、以及可视化展示的功能。

(2)硬件基础

1)计量表计：优先梳理各类能源计量网络图、能流图，根据提前策划好的计量网络图，明确计量仪表配置明细，采购、安装能耗数据采集仪表，仪表计量精度满足国标要求。

2)数据服务器：根据能耗数据采集频次、数据存储、用户访问处理能力，配置能耗管理服务器，且服务器软/硬件配置需满足企业信息安全策略需求。

3)网络系统：根据工厂用能点位分布范围，设置区域数据边缘服务器，包含智能表计上的采集模块、无线信号接收模块、交换机、边缘设备等。

(3)能耗数据逻辑

1)各用能单位能流图应该清晰、明确，在能耗系统中对基础能耗数据底层逻辑进行设定，并可根据需求进行调整。

2)能耗数据应呈现出明确的层级关系，可利用层级间的数据来验证计量数据准确性。

典型案例：机械九院能耗数据监测与优化路径

机械工业第九设计研究院股份有限公司始建于1958年，是我国专业从事汽车工厂规划、设计和建设的甲级设计研究院。

1.场景建设总体框架

机械九院通过搭建智能工厂能源管理与优化系统为汽车企业提供一套可行的、环保的、高效的能源管理解决方案，主要内容包含数据采集与分析模块、能源管理系统、智能决策支持系统、系统集成与优化模块等。

(1)数据采集与分析模块：通过各类传感器、监测设备实时采集工厂内的生产数据、能源消耗数据等，通过大数据分析技术对这些数据进行挖掘和分析，为后续的能源管理与优化提供数据支持。

(2)能源管理系统：基于数据采集与分析结果，搭建能源管理系统，实现对工厂内各类设备的能源消耗进行实时监控、预测和优化调度，降低能源消耗，提高能源利用效率。

(3)智能决策支持系统：引入人工智能技术，为能源管理系统提供智能决策支持，包括能源消耗预测、设备运行优化建议等，帮助企业实现精细化管理。

(4)系统集成与优化：将上述各个部分有机结合，形成一个完整的智能工厂能源管理与优化系统，实现系统间的无缝集成和协同工作，为企业提供全方位的能源管理解决方案。

软硬件解决方案

(1)软件架构：能源管理与优化系统的软件架构主要包括数据采集层、业务应用层和展示层，如图4所示。

图4 软件系统架构

1)数据采集层是整个软件架构的基础，通过传感器、仪表等设备实时采集工厂内的电力、燃气、水等能源消耗数据，通过物联网技术传输到数据平台，然后进行数据清洗、去噪、异常值处理等预处理，为后续的分析和优化提供可靠的数据基础。

2)业务应用层对采集到的数据进行实时监控和分析，通过数据挖掘和机器学习技术，对工厂的能源使用进行优化和调度。能源监控与分析是能源管理与优化系统的核心，在发现异常情况做出报警的同时分析历史数据找出能源消耗的规律和趋势，并与其他企业或行业的数据进行对比分析，为能源优化提供更多依据。针对分析结果，通过调整生产工艺、设备运行参数、照明等因素，降低能源消耗，提高能源利用效率，确保工厂在各种条件下的稳定运行。

3)展示层将能源管理的结果以直观的形式展示给管理人员。通过图表、报表、移动设备等形式，展示工厂内的能源消耗情况、优化效果等信息。

网络基础

上述软件系统架构的实现，需要基础网络、专有网络、物联网等硬件技术的支持。

1)基础联网：通过互联网实现各用能节点与能源管理系统等之间的数据传输和通信。

2)专有网络(VPN):通过建立专用的网络安全通道，实现各用能节点与能源管理系统之间的数据传输和通信。

物联网(IoT)

通过部署各种传感器和控制器，实现对用能耗数据的实时采集和传输，以及对能源设备的远程监控和管理。

业务流程

能耗数据监测与优化场景落地实施后业务流程如下：

(1)生产计划与排产：基于历史数据和趋势分析，预测未来能源需求，根据设备、人力和其他资源情况，制定生产计划。

(2)生产执行与指标：在生产过程中，收集生产量、能耗、设备运行状况等数据，评估生产过程的生产效率、能源效率、设备利用率等各项性能指标，根据指标制定改进措施，提高生产效率和能源效率。

(3)能源检测与检验：根据能源的类型和规模，以及设备的种类和状态，选择适合的检测设备和技术。收集生产执行过程相关数据，进行检测与检验，并输出检验报告。

(4)智能分析与优化：使用数据挖掘、机器学习、人工智能等数据分析方法，对数据进行深入分析。根据分析结果制定相应的优化策略，并进行持续的监控与优化。

机械九院通过能耗数据监测与优化场景的实施，在减少能源浪费方面，通过对生产过程的精确监控与优化、对设备运行状态的实时监测和调整，降低能源浪费约8%;故障排查效率也有所提升，通过对能源计量表及产线阶段时间的能耗分析，可实现设备、产线故障排查效率显著提升，进而使管理效率提高约12%;投资回报率方面，由于能源浪费的降低和管理效率的提高，显著提高本场景的投资回报率约20%。