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基于物联网的智能车间能源消耗实时监测与预警系统

摘要

随着全球能源危机日益严峻和”双碳”目标的提出，工业领域的能源管理已成为国家

战略重点。本报告系统阐述了基于物联网技术的智能车间能源消耗实时监测与预警系

统的完整解决方案。该系统通过部署多层次传感器网络，采用边缘计算与云计算协同

架构，实现对车间电力、燃气、水等各类能源消耗的实时采集、传输、分析与预警。研

究表明，该系统可使车间能源利用率提升15%25%，异常能耗识别准确率达95%以上，

为企业带来显著的经济效益和社会效益。报告详细分析了系统设计的理论基础、技术路

线、实施方案及预期成果，为制造业数字化转型提供了可操作的能源管理解决方案。

引言与背景

1.1研究背景与意义

当前，全球正经历着能源结构的深刻变革，中国作为世界最大的能源消费国，面临

着严峻的能源安全与环境保护双重压力。据国家统计局数据显示，2022年我国工业能

耗占全国总能耗的68%左右，其中制造业占比高达54%。在此背景下，《“十四五”工业

绿色发展规划》明确提出要”推动能源消费革命，构建绿色低碳循环发展经济体系”。智

能车间作为现代制造业的基本单元，其能源管理效率直接关系到企业的竞争力和可持

续发展能力。

传统的车间能源管理多依赖于人工抄表和定期统计，存在数据滞后、精度低、无法

实时预警等问题。随着物联网(IoT)、大数据、人工智能等技术的快速发展，构建基于

物联网的智能车间能源监测系统已成为可能。该系统通过实时采集、分析能源数据，不

仅能及时发现异常能耗，还能为节能改造提供数据支撑，对推动制造业绿色转型具有重

要意义。

1.2国内外研究现状

在工业能源管理领域，德国的”工业4.0”战略和美国的”工业互联网”计划均将能源

效率作为核心指标之一。西门子开发的EnergyIP平台已实现工厂级能源管理，据其公

开数据显示可降低10%15%的能源成本。日本三菱电机的eF@ctory系统通过能源可视

化，帮助客户平均节能20%以上。

国内研究起步较晚但发展迅速。华为推出的ECIoT解决方案已在多家制造企业应

用，实现能源数据采集效率提升80%。中科院沈阳自动化所开发的工业能源管理系统，

在某汽车零部件企业试点中节能率达18.7%。然而，现有系统普遍存在传感器部署成本

高、数据融合能力弱、预警模型精度不足等问题，亟需更系统化的解决方案。

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1.3研究内容与框架

本报告围绕智能车间能源消耗的实时监测与预警展开系统研究，主要内容包括：能

源数据采集技术、传输协议选择、边缘计算架构、预警算法设计、系统集成方案等。报

告采用”理论分析技术设计实施验证”的研究框架，首先分析车间能源管理现状与需求，

然后设计系统整体架构和技术方案，最后提出实施路径和保障措施。通过本研究，旨在

为制造业企业提供一套完整的智能能源管理解决方案，助力实现”双碳”目标。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在开发一套基于物联网的智能车间能源消耗实时监测与预警系统，实现以

下具体目标：第一，建立覆盖电力、燃气、水、压缩空气等主要能源类型的全方位监测

网络，数据采集频率达到秒级；第二，构建边缘云协同计算架构，实现数据的实时处理

与深度分析；第三，开发基于机器学习的能耗异常检测算法，预警准确率不低于95%；

第四，建立能源管理可视化平台，提供多维度的能耗分析与报表功能；第五，形成可复

制推广的系统解决方案，为制造业能源管理提供技术支撑。

2.2研究范围

研究范围聚焦于离散制造业和流程工业中的典型车间场景，重点包括：机械加工车

间、电子装配车间、化工生产车间等。能源类型覆盖电力（380V/220V）、天然气、工业

用水、压缩空气等。系统功能包括数据采集、传输、存储、分析、预警、可视化等全流

程。研究不考虑建筑能耗、办公能耗等非生产性能源消耗，也不涉及能源采购、碳排放

核算等管理流程。

2.3创新点

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出多模态能源数据融合方法，解决异

构数据集成难题；二是设计轻量级边缘计算框架，满足实时性要求；三是开发基于深度

学习的动态预警模型，提高异常检测精度。此外，在系统架构上采用微服务设计理念，