能耗分析

能耗的关键设备优化，最直观的表现就是每吨水能耗能从 26.7 度压到 17 度，这优化空间可不小。热水端的微信页面也跑得挺顺，响应快、交互也清晰。你只要稍微设定一下定时和错峰策略，节能幅度直接上到 13%，效率提升真挺的。 热水系统的能耗配置优化，不仅是参数调一调那么简单，实际上更考验平台的物联网数据接入能力。这平台的好处是设备联动做得还不错，你可以用它对比不同设备的耗能情况，找出高能耗元凶。 你看，每吨水 26.7 度电，如果不借助数据平台来做，谁能想到这么高？用了这个平台，你能一眼看出问题在哪，甚至还能设定策略让它自动调整。 管理端用微信小程序就能操作，日常维护也方便。搭配错峰设置，用起来

武汉某酒店月均能耗高达 37.58 万元， 能耗结构分析显示空调、热水、照明、动力和其他设备能耗占比分别为 35.02%、20.89%、16.1%、17.83% 和 9.16%。 具体表现为： 空调设备运行效率低下，导致空调能耗过高，每月消耗 131605 元。 热水管道滴漏，热水多余加热，造成热水能耗浪费，每月消耗 78505 元。 公共区域照明缺乏定时化管理，导致照明能耗浪费，每月消耗 60504 元。 水泵设备匹配选型不当，导致动力能耗过高，每月消耗 67005 元。 优化方向: 提高空调设备运行效率，例如：定期清洗空调、优化空调运行策略等。 解决热水管道滴漏问题，减少热水多余加热

基于大型公建分项计量数据，建立能耗节诊断方法，对典型应用案例进行分析，提出分项计量数据挖掘技术，通过积累案例、提炼算法、提高准确性，为基于初始分析的节能诊断提供依据。

基于数据驱动的造纸过程能耗异常诊断，分析过程数据模式，构建知识库，提升监测与异常诊断能力，指导企业精益运营。

当前输油管道能耗统计分析存在一些不足。针对这些问题，应结合输油管道自身特点，采用能源工艺分析法进行统计分析，以提升分析的可靠性和准确性。这种方法可以有效指导输油生产，降低输油成本，最终实现节能降耗的目标。为进一步优化能源统计与分析工作，提出以下合理化建议： 建立健全能源统计指标体系，涵盖管道输送全过程的能耗数据。 推广应用先进的能源监测技术，实时掌握管道能耗变化情况。 加强数据分析和应用，为制定节能措施提供科学依据。 推动能源审计工作，定期评估管道系统节能潜力。 加强人员培训，提升能源统计和分析人员的专业技能。

利用纤维制备过程中的实验数据，详细分析了纤维产量、质量与热磨机能耗之间的关系，并提出了通过调节纤维产量来优化纤维质量和热磨机能耗的方法。这为改进热磨机的运行参数，实现节能降耗提供了理论依据。

根据2017年的数据统计，全国城轨交通的车辆配置、运营里程和平均旅行速度显示出了显著增长。截至当年末，全国累计配属车辆4871列，完成运营里程达29.4亿车公里，同比增长26.7%。北京、上海两市的运营里程均超过5亿车公里，广州、深圳两市也分别超过2.5亿车公里，这四个城市合计占全国运营总里程的55%。高峰小时最小发车间隔平均为257秒，8条线路进入120秒内，其中广州地铁3号线118秒为最短。此外，全国城轨交通平均运营服务时长为16.8小时/日，最长达18.7小时/日。运营安全性方面，2017年5分钟及以上延误事件下降11.4%，列车正点率达99.99%。

讨论了无线传感网络中节点能耗的模型优化问题，提供了基于Matlab的源程序，可直接应用于实际环境。

能耗数据的五年采集记录，周期还挺细的，15 分钟一条，数据量扎实。12 月份的整月数据已经整理好了，你直接能在addtagdata.txt里看到类似MT_001:0;MT_002:5这样的键值对。原始日志放在data.log，有点杂，但灵活性高，你想啥自己拉数据就行。 文件格式还挺人性化的，起来蛮顺手的，用Pandas做个数据透视表、折线图啥的也方便。其实要你想把这些做个 MySQL 存储，再定期，也是没啥压力。 我还顺手翻了几个周边资料，像是MySQL的快速入门，还有R 语言、MATLAB那边做采样周期的内容，基本能搭配着来，节省不少时间。 数据过程中记得对异常点做下，比如后面几条MT_37

传统的电机能耗测试方法在变频调速时代面临挑战。如何准确评估变频电机的能耗和效率成为亟待解决的问题。