安科瑞 劉邁

　　摘要：物流配送中心正逐漸成為企業的能耗集中點和安全關鍵樞紐，如何推動設備節能增效與安全運行已成為重要課題。本文設計一種共享網關傳輸方案，在采集多源數據的基礎上，搭建平臺大數據資源池、安全評估模型與能耗分析模型，實現物流園區的節能管控與安全狀態監測。

　　關鍵詞：網關傳輸；能耗系統；物流園區

　　0 引言

　　國家關于碳達峰、碳中和的工作實施意見，要求各行業加速實現綠色轉型與低碳發展。落實到物流領域，就是推動物流全過程綠色化。商業物流運營環節通常具備投資規模大、流程環節多、能耗高、貨品易燃等特征。隨著行業的不斷發展，在安全生產、日常作業、節能減排等方面持續面臨新的挑戰。企業需要不斷提升能源管理水平，對耗能重點環節進行優化改造，持續提高能源利用效率。這既是適應能源政策收緊的需要，也是企業深挖內部潛力、向管理要效益、實現高質量能源管理的必然選擇。

　　1 現狀分析

　　物流園區作為供應鏈中的關鍵節點，其運行效率與能耗管控水平直接關系到企業的運營成本、服務質量和市場競爭力。在全球能源形勢趨緊和環保意識增強的背景下，企業迫切需要引入先進的能耗管控技術，實現對園區內水、電、氣、熱等各類能耗數據的實時監測、智能分析、動態調控和持續優化。具體體現在以下幾方面：

　　（1）能耗的實時監測。借助物聯網、傳感器和云計算平臺，物流園區能夠實時采集并傳輸各類能源消耗數據，構建起覆蓋面廣的能耗感知網絡。這不僅有助于及時發現用能異常，還能為后續的深度分析和優化提供詳實的數據基礎。

　　（2）能耗數據的智能分析。運用大數據和人工智能算法，對匯聚的能耗數據進行深度挖掘，識別用能模式和變化趨勢，發現潛在的節能空間。同時，通過預測模型，園區可提前預估未來能耗需求，為能源采購與調度提供科學依據。

　　（3）能耗系統的動態調控。以實時監測和智能分析結果為基礎，借助智能控制系統對各類用能設備進行遠程或自動調控，實現能耗的精細化管理。

　　2 主要問題

　　2.1 數字化平臺功能

　　以往的研究在構建數字化平臺時，常存在功能缺失的問題。例如，平臺缺少數據可視化能力，管理人員難以直觀把握園區能耗全貌；或缺少智能預警與故障排查功能，導致能耗異常難以被及時發現和處理。

　　2.2 缺乏統一數據標準與協同機制

　　以往研究大多將不同類型的物流和用能設備當作孤立系統，由于各類設備和系統間數據標準不統一，難以實現設備狀態數據的無縫對接與協同優化。能耗數據無法有效共享，數據分析層面也難以深入挖掘設備狀態中的潛在信息和用能規律，難以實現整體能耗。

　　2.3 能耗分析缺乏深度與廣度

　　此前的能耗分析往往停留在表層，缺少深度和關聯性。比如，僅對單一設備進行能耗統計，忽視了園區能耗的系統性和耦合性；或只對歷史數據做簡單統計，缺少對未來用能趨勢的預測和預警。

　　2.4 異構設備間缺少資源信息共享

　　許多設備制造商在技術研發上更側重自家監測設備性能與安全性的提升，而對跨設備的協議互通、數據共享及系統集成等方面技術研究相對薄弱。

　　3 系統功能及實現

　　3.1 能源監測及安全管理平臺設計

　　從物流工業園區節能減排與安全運行的實際需求出發，設計了面向園區用電安全和水、電、氣等能耗精細化管理的分布式微服務架構。系統采用MQTT作為物聯網通信協議，通過物聯設備自組網將智能感知終端采集的數據反饋至對應運行模塊，并利用大數據分析技術優化園區用電安全、數字化及能耗管理流程，構建適配物流環節運行管理的數字化能耗監測與安全管理系統，實現對水、電、氣等安全與計量的全程監控和智能管理。

　　數字化能源監測及安全管理軟件平臺部署于監控值班室，平臺內配置短信、Web和WAP等網關，滿足與市級及省級平臺的數據無縫對接需求。平臺系統結構分為設備層、通訊層、管理層和應用層四個層次。主要功能包括：

　　（1）跟蹤監測各節點能耗參數，實現能耗分時段實時監測；

　　（2）能耗節點設備的開關可設定為定時或本地自動模式，進一步優化智能化管控；

　　（3）捕獲電氣線路老化、漏電、三相不平衡、管網液體滲漏等隱患，監測短路、過載、過欠壓、缺相、爆管等突發事件信息；

　　（4）用紅、橙、黃、藍、綠五種顏色標識電氣安全等級；

　　（5）支持手機、平板、臺式機等泛在終端與管理平臺交互；

　　（6）實現故障定點定位，通過電氣地圖查看線路連接關系，便于快速維護和處置；

　　（7）按年、月、日對水、電、氣及安全預警數據進行展示和趨勢分析。

　　3.2 泛在電力物聯網技術的運用

　　采用泛在電力物聯網技術，對物流工業園區動態數據實時采集與深度分析，實現園區能耗與各類故障的智能監測與管控。

　　在不改變原有線路結構的前提下，將多源、泛在的智能傳感器嵌入到各個能耗節點，形成感知能力。各節點植入的物聯網智慧終端對回路中的電氣參數、用水參數等進行實時監測，并借助終端自身的邊緣算力進行預處理，然后通過多模智慧網關將動態數據回傳至系統平臺。結合圖紙、設備、人員等靜態數據，建立有效的預測數學模型，利用深度學習和數據挖掘等智能技術，分析能耗分布及安全隱患，并將知識點持續充實到能耗監測與安全專家數據庫，針對不同隱患進行實時監管處置，轉變以往事后處置的模式[5]。具體流程如下：

　　（1）信息采集與預處理（由探測器實現）

　　電力探測器：包括空開、插座、監控終端、燈控開關、大電流控制開關等。

　　主要采集信息：電壓有效值、電流有效值、有功功率、功率因數、漏電流、電能、線路溫度。

　　主要事件：本地/遠程/定時開關狀態切換，過流、過欠壓、漏電、短路、故障電弧、過溫、三相不平衡、斷零保護及預警事件等。

　　水流量采集模塊：包括智能流量監測與采集模塊。主要采集水流速度、用水量；事件包括異常流速、開始/結束用水等。

　　燃氣流量采集模塊：采集氣流速度、用氣量；事件包括異常流速、開始/結束用氣等。

　　光照采集模塊：采集光照強度；事件包括過暗、過亮。

　　人體存在信息模塊：采集是否有人；事件包括人來、人走。

　　環境信息模塊：采集溫度、濕度；事件包括高溫、高濕度報警等。

　　空調狀態控制及監測模塊：采集設定參數；事件包括開始運行、結束運行、限定期間運行等。

　　（2）數據處理（由本地服務器平臺實現）

　　包括記錄歷史采集信息、終端事件及處理結果、專家分析結果；實時運行安全預警模塊分析并記錄推測結果（如統計、過濾設備上傳的報警與預警信息，綜合設備關系層級進行故障定位，依據歷史數據預測將來事件）；實時運行節能控制模型分析與執行節能聯控，并記錄結果建議（如作息規律分析、節能規則推薦）。

　　（3）數據訓練與預測

　　采用半監督學習方法，利用綜合型RNN神經網絡。

　　訓練：以經過人工確認的報警或可靠設備報警事件作為參考訓練報警結果，將此前歷史輸入數據、異常波動及設備端預警事件作為參考訓練數據，訓練出預警趨勢模型。

　　預測：通過檢測的實時數據及由設備邊緣計算捕獲的異常或預警事件，得出各類型問題的預警趨向值，觸發閾值后報警并記錄，同時作為后續自動訓練數據。

　　（4）輸出結果

　　常規報警預警事件（過流、過欠壓、漏電、短路等）。

　　過濾重復報警后事件（如配電回路中多點同時監測到過壓，僅輸出主回路過壓事件，避免告警干擾）。

　　設備運行規律及行為統計結果，識別可節能時段，推薦或自動進行節能配置，生成智能聯動方案。

　　模型推測預警事件：例如配電回路中主、分支監測點同時檢測到電器工作產生少量漏電，未達終端報警標準，但比對近期歷史數據發現漏電流呈較大上升趨勢，模型漏電預警評估參數升高，觸發漏電預警，結合分支檢測點名稱、位置和專家知識庫，輸出包含具體位置、設備、可能原因及處理建議的預警信息。

　　能耗安全預警結果的生成是系統的重要功能，能根據數據和分析結果生成安全預警信息，預防事故發生。系統還包含新樣本生成模塊，利用歷史數據和當前分析結果生成新的訓練樣本，持續優化預警模型。整個預警系統作為高度集成的智能系統，通過多個模塊協作，實現了從數據收集、特征提取、事件預測到安全預警的全流程自動化，旨在提升預警的準確性和效率。

　　3.3 不同系統的協同優化

　　系統監測范圍不僅涵蓋插座、燈控、雷達傳感器、恒照度控制、空調控制、水表、氣表等設備，還通過技術整合實現從基礎電路保護到復雜智能化控制、從環境監測到能源管理的覆蓋。通過對不同類型物流和用能設備狀態數據的協同優化，提升了智能化應用水平，有效賦能園區物流運行系統的智能監測與安全管理。

　　（1）接口互聯互通

　　通過標準化API技術實現不同系統或平臺間的無縫連接與數據交換、功能協同。一方面，系統API接口設計開放靈活，可接入各類第三方平臺；另一方面，接口支持對第三方可控設備的接入。例如，消防系統可通過API與本系統聯動，提供更便捷、個性化的服務體驗。

　　（2）共享網關傳輸

　　系統采用自組網通信方式，這是一種不依賴中心節點的分布式網絡架構，節點之間可直接通信與數據交換。通過將不同通信協議集成到可互換的模塊中，自組網利用共享網關進行通訊。共享網關支持以太網、4G、Wi-Fi、RS-485等多種上行通信方式，同時向下兼容Wi-Fi mesh、BLE mesh、Zigbee、RS-485、LoRa、電力載波等協議，從而實現對各類物聯網智能設備的廣泛適配。所有智能設備的數據均可通過智能網關集中管理與分發，無需為每個設備單獨配置通信模塊或網關，既簡化了系統結構，又提高了數據傳輸的效率和安全性。

　　4 系統功能

　　平臺采用自動化、信息化技術和集中管理模式，對企業的生產、輸配和消耗環節實行集中扁平化的動態監控和數據化管理。實時監測企業各類能源的消耗情況，通過數據分析、挖掘和趨勢分析，幫助企業加強能源管理，提高能源利用效率和節能潛力，為節能改造提供數據依據。

　　4.1平臺登錄

　　在瀏覽器打開云平臺鏈接、輸入賬戶名和權限密碼，進行登錄，防止未授權人員瀏覽有關信息。

4.2大屏展示

　　用戶登錄成功之后進入大屏展示頁面，展示企業及各區域的能耗折標、產值、異常、排名、占比、通訊情況，點擊區域展示該區域的分類能耗、產值等相關信息。

4.3首頁

　　首頁展示峰谷平用電、變壓器情況、年能耗趨勢、單耗趨勢、分類能耗等企業級統計數據。

4.4數據監控

　　對企業各點位的能源使用、報警等情況進行實時的監控。以便企業用戶能夠實時的監測各個點位的運作情況，同時能更快的掌握點位的報警，并為企業削峰填谷、調整負載等技改措施提供數據支撐。

　　能源實時監控：對于水、電、氣等能源消耗進行實時監測，確保用能環節的持續穩定運行，顯示配電圖、能流圖、能源平衡網絡圖、能源計量網絡圖等功能。

　　能流圖：需要在能流圖上對水、電、氣的消耗情況進行實時展示；當能源參數越限報警，可提供報警重要性等級分類，同時支持APP推送、手機短信、郵件、釘釘、語音播報、系統彈窗報警提示等；

　　配電圖：將配電房真實情況畫入配電圖，實時展示接入的門禁、水浸、電水氣等儀表的實時參數、門禁水浸狀態及能耗數據。

　　實時統計：實時統計工廠、車間、工序、設備的當年、季度、月、周、日、班次等能耗值；

　　數據展示：通過實時曲線和歷史曲線展示不同區域、不同設備的不同的能耗參數；

　　檢測：對能源報警信息進行集中顯示，可以對報警閾值信息進行相關處理操作，可以對報警參數進行在線設置，當能源參數越限報警，可提供報警重要性等級分類，具備APP推送、手機短信、郵件、釘釘、語音播報、系統彈窗等報警提示；

4.5視頻監控

　　接入攝像頭，實時掌控企業內實際情況。

4.6變壓器監控

　　展示各電壓器的負載情況，從而可以為變壓器配備情況進行科學合理的規劃。通過各種運行參數狀態下用電效能的對比分析，找出更好的運行模式。根據運行模式調整負載，從而降低用電單耗，使電能損失降低。

4.7儀表實時監控

　　展示各個水電氣儀表的實時參數變化，以曲線圖的方式展示。

4.8能源中控

　　將所有有關能源的能源參數集中在一個看板中，能從多個維度對比分析，實現各個產業線的對比，幫助領導掌控整個工廠的能源消耗，能源成本，標煤排放等的情況。

4.9用能統計

　　從能源使用種類、監測區域、車間、生產工藝、工序、工段時間、設備、班組、分項等維度，采用曲線、餅圖、直方圖、累積圖、數字表等方式對企業用能統計、同比、環比分析、實績分析，折標對比、單位產品能耗、單位產值能耗統計，找出能源使用過程中的漏洞和不合理地方，從而調整能源分配策略，減少能源使用過程中的浪費。

4.10分析

　　統計各個監測節點（工廠、車間）的當年、季度、月、周、日各類能源消耗費用，其中電包括峰電量、峰電費、谷電量、谷電費以及平均電量和平均電費。

4.11產品單耗統計

　　與企業MES系統對接，通過產品產量以及系統采集的能耗數據，在產品單耗中生成產品單耗趨勢圖，并進行同比和環比分析。同時將產品單耗與行業/國家/國際指標對標，以便企業能夠根據產品單耗情況來調整生產工藝，從而降低能耗。

4.12績效分析

　　對各類能源使用、消耗、轉換，按班組、區域、車間，產線、工段、設備等進行日、周、月、年、時段績效統計按照能源計劃或定額制定的績效指標進行KPI比較考核，幫助企業了解內部能效水平和節能潛力，評定能源消耗是否合理。

　　4.13運行監測

　　系統對區域、工段、設備能源消耗進行數據采集，監測設備及工藝運行狀態，如溫度、濕度、流量、壓力、速度等，并支持變配電系統一次運行監視。可直接從動態監測平面圖快速瀏覽到所管理的能耗數據，支持按能源種類、車間、工段、時間等維度查詢相關能源用量。

4.14自定義能耗報表

　　用戶可通過自定義報表頭與列，靈活生產各種報表，查看企業各個節點的能耗，單耗，成本，綜合能耗等信息，并同比、環比報表，支持導出報表。

4.15同比、環比

　　提供能耗成本的圖形對比分析，包括分時段（日、月、年）的同比、環比分析，分類、分時段、分項（地點、機構、設備）統計圖形對比分析（柱狀圖、餅圖、堆積圖等）。

同比

環比

　　4.16分析報告

　　以年、月、日對企業的能源利用情況、線路損耗情況、設備運行情況、運維情況等進行仔細的統計分析，讓用戶更加了解系統的運行情況，并為用戶提供數據基礎，方便用戶發現設備異常，從而找出改善點，以及針對用能情況挖掘節能潛力。

4.17能耗設備用能

　　監控耗能設備運行、停機及異常狀態，及時解決設備故障停運導致無法正常生產。

4.18線損分析

　　根據節點、能源分類，查詢各個節點線路上的能源損耗數據，及時發現能量在使用過程中的跑冒滴漏和異常用能等浪費的問題，提醒用戶及時進行干預。

4.19碳排放管理

　　按照區域對碳排放總量的變化趨勢進行統計，并進行同環比分析。對單位產值碳排放量進行計算，并結合減排指標實現超標預警，提升區域減排水平，促進碳達峰目標實現。

　　4.20電能質量監測

　　實時監測諧波含量、三相不平衡度、功率因數等，確保功率因數不低于供電局考核指標，避免被罰款和設備出現故障。

　　4.21運維管理

　　系統支持設備日常巡檢計劃、派工、消缺、報修、派工等設備運維管理，方便運行管理人員的制定巡檢計劃、派工，巡檢人員執行巡檢、完成工單、巡檢發現問題消缺，進行故障報修、跟進維修進度，滿足日常巡檢、設備維修保養需要。

4.22報警管理

　　針對于電氣正常開展、限電和能耗雙控，實現電參量異常報警、電氣火災隱患報警、能耗超標報警、限電報警等，幫助企業提前預警，避免發生火災事故和被罰款導致用能成本過高。支持分級分類報警，可對報警進行派發與閉環處理。

4.23能耗抄表

　　可自定義時間段抄儀表的抄表值以及差值，可自定義抄表的分類分項。

4.24能耗分析自定義時間抄表

　　可自定義時間段內各個拓撲節點的能耗值，可自定義抄表能耗值的的分類分項。

4.25容需量報表

　　提供容需量報表，實時展示容量需量價格的變化情況，幫助企業實現容改需，降低基本電費。

　　4.26復費率報表

　　對尖、峰、平、谷用電量及成本費用進行統計分析，為企業分時用電，優化成本效益提供數據支持。

4.27文檔管理

　　對國標、能源管理制度、能源指標體系等文件進行歸檔，可快速查詢相關文檔。對儀表臺賬進行系統管理，支持文件的上傳和下載。

4.28 3D可視化大屏

　　對場景進行虛擬仿真，展示各區域運行及能源消耗情況，可實現分層預覽、轉場展示、風格切換、智能巡檢等效果，支持模型與監測點位的自定義綁定。

4.29 3D子系統

　　對各動力子系統進行虛擬仿真，展示子系統的動力管線、設備的實時狀態及能源消耗情況，可實現動態的能源流向效果。

4.30工業組態

　　可通過圖形化的編輯方式自定義組態圖，展示設備運行狀態及能源消耗情況，可上傳自定義素材及綁定監測數據。

4.31自定義駕駛艙

　　可通過圖形化的操作方式自定義駕駛艙，以折線圖、餅圖、表格等圖形展示采集數據及各類統計數據，數據源包括API、數據庫查詢、MQTT、Excel等方式。

4.32基礎數據管理

　　對系統的項目、探測器、設備型號、電參量、節點、能源、公示、及相關參數進行配置、修改、刪除等管理、進行用戶添加和授權管理、合同管理。

4.33手機APP

　　APP支持Android、iOS操作系統，方便用戶按能源分類、區域、車間、工序、班組、設備等不同維度掌握企業能源消耗、產線比對、效率分析、同環比分析、能耗折標、事件記錄、運行監視、異常報警、配電圖、工藝流程圖、能流圖。

4.34知識產權證書

5 系統硬件配置

　　5 結束語

　　在全球綠色低碳發展的大背景下，隨著5G、云計算、邊緣計算等先進技術的快速演進，基于共享網關傳輸的數字化安全及能耗系統也將持續創新。通過引入更多智能化算法與模型，進一步提升數據分析的精度與效率，實現更高水平的數據采集、傳輸與處理能力，為物流企業提供決策支持。

　　參考文獻：

　　[1] 崔萌萌，朱永明. 城市物流配送綠色安全發展策略研究——以微觀駕駛行為角度[J]. 北京聯合大學學報（人文社會科學版），2024,22(06):112-124.

　　[2] 李蘇蘇，謝如鶴. 基于食品安全的全冷鏈物流成本優化分析[J]. 系統工程，2014,32(12):29-34.

　　[3] 丁宇軒. 智能化技術在物流分揀中的應用效果探討[J]. 中國物流與采購，2025,(14):145-146.

　　[4] 周勇，楊旭東，王晉冰，等. 物流中心數字化車間監控系統研究[J]. 現代制造工程，2024,(02):93-101+85.

　　[5] 邱德師，李和芮，姚彬，等. 商業物流設備故障智慧診斷系統的構建及應用[J]. 中國物流與采購，2023,(12):49-50.

　　[6]安科瑞企業微電網設計與選型手冊.2022.05版.

　　[7]安科瑞企業能源管控平臺.2020.08版.