能耗管理系统的数据采集与存储功能是实现能源精细化管控的核心基础,其技术架构与处理流程如下:
多源设备接入
通过智能电表、水表、燃气表等计量仪表实时采集电流、电压、功率、温度等参数,支持分钟级高频数据更新。
兼容Modbus、DL/T 645等工业协议,实现对老旧设备的无缝接入。
传输技术方案
采用有线(光纤、以太网)与无线(LoRa、NB-IoT、5G)混合组网,确保数据传输实时性与可靠性。
边缘计算网关进行数据预处理,减少云端负载并提升响应速度。
分层存储策略
边缘层:RRD(Round Robin Database)时序数据库缓存实时数据,支持高频读写。
云端层:MongoDB等非关系型数据库存储历史数据,满足海量数据长期归档需求。
数据治理流程
数据清洗:自动剔除异常值、填补缺失值,确保数据完整性。
脱敏处理:对敏感信息(如设备ID、位置)进行泛化或加密,符合GDPR等合规要求。
传输加密
采用SSL/TLS协议加密传输通道,防止数据拦截。
存储防护
数据库设置多级访问权限,核心数据采用AES-256加密存储。
定期备份与灾备机制,确保数据可恢复性。
实时性:工业场景下支持30万点/秒并发采集,故障响应延迟<3秒。
可追溯性:存储≥5年历史数据,支持能耗趋势回溯与审计。
合规性:满足《数据安全法》要求,自动生成能源审计报告。
典型案例:某钢铁厂通过边缘-RRD+云端-MongoDB架构,实现蒸汽管网数据毫秒级采集,漏损诊断效率提升80%
。
该模块的技术演进正朝轻量化边缘存储(如时序数据库TDengine)与区块链存证方向发展,强化数据可信度与实时分析能力。