工业能耗监测系统是一种基于工业物联网技术、无线通讯技术等，对工业生产中的各种能源(如电能、水能、热能等)进行实时监测、记录、分析和预警的系统。该系统通过采集和处理能源使用数据，帮助企业优化能源管理，提高能源利用效率，实现节能减排目标。
具体来说，工业能耗监测系统的主要功能包括：
- 实时监测：系统能够实时监测水、电、气等能源的使用情况，包括电流、电压、功率、温度、压力等参数，并24小时不间断地自动汇总数据至能耗管理云平台。
- 数据采集与存储：系统通过部署在生产线各环节的传感器和智能仪表，采集各种能源数据，并进行归纳、分析和整理。
- 数据分析与报告：系统对采集到的数据进行分析，生成能耗报告，帮助企业了解能源使用情况和趋势，发现能源浪费和低效问题，并提供改进措施。
- 可视化展示：通过云平台的图形化界面，实时展示能源数据，使管理者能够直观地了解企业的能源使用情况。
- 预警与报警：系统根据设定的预警阈值，自动检测异常数据并发出预警信息，提醒相关人员及时处理。
- 设备管理与维护：系统支持设备远程维护和升级调试，减少现场施工和后期维护成本，提高维护效率。
- 能源优化与管理：通过智能算法进行深度处理，实现动态、高效的能源管控，优化能源资产运行能力。
- 多级计量与管理：系统可以满足多级计算需求，分为用户级、变压器级、生产车间级和生产设备级，四级表类计量点对用户各部门用能情况进行实时监测。
工业能耗监测系统广泛应用于热力、冶炼、化工等行业的生产管理、计量管理中，通过实时监测和管理能源消耗，提高企业的能源利用效率，降低能源成本，实现节能减排目标。
一、 工业能耗监测系统的最新技术
工业能耗监测系统的最新技术进展主要集中在以下几个方面：
- 物联网（IoT）技术的应用：工业能耗在线监测系统通过集成物联网技术，实现对工业设施中电、气、煤、油、热等能源的实时监测和管理。例如，顺舟智能的能耗监测物联网解决方案基于Zigbee、4G、NB-IoT和WIFI等无线通信技术，通过智能网关和无线设备连接控制设备，实现对各种能源的集中采集与分析。
- 大数据和云计算技术：这些技术被广泛应用于能耗监测系统中，用于数据的采集、存储和分析。例如，赫斯辛克(天津)智能自动化技术有限公司开发的一体化数据采集终端，通过物联网和云计算技术实现对重点用能单位能源消费情况的实时监测。
- 边缘计算和5G技术：边缘计算网关EC-IoT部件被用于实现海量终端数据的本地分析和处理，而5G/Wi-Fi 6/NB-IoT等技术则满足计量仪器的无线传输需求，支持长时间低功耗工作。
- 综合能源管理平台：通过工业互联网和大数据平台技术，对配电、制冷等多个用能系统进行能耗监测，并基于生产数据建立能耗优化模型，给出整体优化方案和工艺参数建议，提高能源利用效率。
- 多介质能耗分析模型：应用多介质能耗分析模型预测多种能源介质的消耗需求，分析影响能源效率的相关因素，开展能源计划优化。
- 实时透明化和精细化管控：通过实时透明化的能耗监测和精细化管理，工业企业能够合理利用能源，降低能耗成本。
二、 工业能耗监测系统在不同行业中的应用效果和效益?
评估工业能耗监测系统在不同行业中的应用效果和效益，可以从以下几个方面进行详细分析：
工业能耗监测系统通过实时采集和分析能耗数据，生成各种报表(如日报表、月报表、年报表等)，反映企业的能源消耗情况。这些数据可以用于能耗趋势分析、能量平衡分析等，帮助企业和管理者了解能源利用状况，从而进行优化和改进。
能耗监测系统能够实现对工厂设备运行状态的实时监测和控制，助力企业实现精细化管理，提高生产效率，降低能耗，并确保安全。通过精细化管理，企业可以找出高耗能点或不合理的耗能习惯，有效节约能耗。根据以往案例的汇总分析，工业企业的节能效率在3%-10%之间。
能耗监测系统在多个行业中的应用案例表明其广泛的适用性和有效性。例如，上海宝钢工业园区、酒鬼酒工业园、青岛海尔中央空调互联工厂、中联重科工业园等都成功应用了能耗监测系统。这些案例展示了能耗监测系统在不同工业环境中的实际应用效果，证明了其在提高能效、降低能耗方面的显著效益。
能耗监测系统通常基于先进的技术手段，如Zigbee、4G、NB-IoT等物联网技术，实现对水、气、煤、油、热(冷)量等的集中采集与分析。这些技术手段不仅提高了数据采集的准确性和实时性，还支持了多系统的集成和管理，如环境监控、安防系统等。
通过对比国家现行标准和企业设备耗能额度规范，可以明确高能耗领域能效榜样水平和标准水平。能耗监测系统能够帮助企业达到或超过这些标准，从而提升整体能效水平。此外，通过趋势分析、对标分析等方法，可以进一步评估和优化能源利用状况。
三、 工业能耗监测系统中常见的传感器和智能仪表
在工业能耗监测系统中，常见的传感器和智能仪表种类繁多，它们各自具有独特的功能和工作原理。
1. 常见传感器
- 位置传感器：用于检测设备的位置信息，以便进行精确控制和管理。
- 接近传感器：用于检测物体的接近情况，常用于自动化生产线和机器人系统中。
- 温度传感器：用于测量温度，广泛应用于工业过程控制、环境监测等领域。
- 压力传感器：用于测量压力，常用于监测管道系统、液压系统等。
- 纳米传感器：具有高精度和高分辨率，常用于电子电器产品的能效检测。
2. 智能仪表
智能仪表是工业能耗监测系统中的核心设备，其主要由传感器模块、信号调理模块、微处理器单元、存储器和输出模块等几部分构成。其工作原理是将生产设备或被检测对象的运行状态转换为电信号，经过信号调理后，由微处理器进行处理和分析，最终通过输出模块显示或传输数据。
3. 工作原理
- 数据采集：传感器将物理量(如温度、压力、电流等)转换为电信号，这些电信号通过信号调理模块进行放大、滤波等处理，以提高信号的准确性和稳定性。
- 数据处理：处理后的电信号被传输到微处理器单元，微处理器对数据进行计算和分析，以获取所需的能耗信息和设备状态。
- 数据存储与显示：处理后的数据被存储在存储器中，并通过输出模块显示在人机界面(HMI)上，或者通过通信接口传输到远程监控系统。
- 远程监控与控制：智能仪表可以通过通信接口(如SCADA、Modbus、BACnet等)实现远程访问和控制，使操作人员能够实时监控设备的能耗情况和运行状态。
4. 应用实例
在实际应用中，智能仪表和传感器可以结合使用，以实现对工业设备的全面监测。例如，在FPSO系统中，通过传感器和数据采集设备实时监测设备的能源消耗情况和运行状态，采集到的数据可以传输到智能化控制系统中进行实时分析和处理，从而优化能源利用和提高环保性能。
四、 在实施工业能耗监测系统过程中，企业面临的主要挑战和解决方案
在实施工业能耗监测系统过程中，企业面临的主要挑战和解决方案如下：
1. 主要挑战：
数据准确性问题：
传统能耗监测方法依赖于人工收集数据和手动处理，容易出现数据不准确或不全面的问题。
化工企业能耗监测设备陈旧，且安装数量不足，导致能耗数据统计不全、不准确。
多环节涉及的复杂性：
能源消耗涉及多个环节，使得能耗分析和管理变得复杂。
设备和技术的局限性：
能耗监测设备陈旧，且安装数量不足，导致能耗数据统计不全、不准确。
需要对流量仪表进行选型、安装等调研，校核现有仪表算法的准确性，并对计量有问题的仪表进行归类整理和诊断。
数据与管理脱节：
能耗管理过程中数据与管理脱节现象严重，影响了能耗管理的效率。
2. 解决方案：
采用新型技术和物联网技术：
将新型技术和物联网技术进行联合，通过数据信息化管理，实时对工厂综合形式进行掌握，从而能够推动工厂的发展。
重工业能耗监测系统集成物联网技术、无线传输技术、数据库技术等，实现对工业企业各处能源消耗点的全面监控。
建立透明度更高的能源调度与管理平台：
施耐德电气能源管理系统平台解决方案从能源使用的全生命周期角度实现灵活可靠的工业能源过程监控，提供高可视化的能源使用和消耗状况，辅助企业决策层制定和实施节能增效管理策略。
动态调控用能情况：
工业能耗管理系统为了解和监测能耗提供了管理平台，改善能耗管理过程中数据与管理脱节现象，动态调控用能情况，节能减排，提质增效。
全方位多样性的追溯手段和分析工具：
通过动态灵活地定制报表、管理和可视化功能，对各部门用电以及其他能耗趋势、增长情况、节能情况实绩进行自动或手工操作记录，为节能增效提供全方位多样性的追溯手段以及各种分析工具。
平台研发和设备评估：
需要具备平台研发经验，对流量仪表进行选型、安装等调研，校核现有仪表算法的准确性，并对计量有问题的仪表进行归类整理和诊断。
五、 工业能耗监测系统的成本效益
工业能耗监测系统的成本效益分析可以从多个方面进行评估，包括能源消耗的降低、生产效率的提升、能源成本的节约以及整体运营成本的优化。
工业能耗监测系统能够帮助企业全面监测和分析能源使用情况，从而控制企业成本和实现精细化管理。通过实时采集和处理各类能源数据，系统能够通过可视化报表和实时警报，帮助企业实现能源使用的精细化管理和优化，从而提高能源利用效率，降低能源成本。
能耗监测系统可以提供全面的能源使用情况和效率评估，帮助企业和组织了解能源消耗情况，并发现潜在的节能机会。例如，在一家专注于监测能耗损失的企业中，实施能耗监测系统后，选定机器的能耗从初始读数(71.1安培)下降到最终读数(45.4安培)，降幅达36%。这种显著的能耗降低不仅减少了能源消耗，还直接降低了能源成本。
此外，能耗监测系统还可以通过能耗分析优化和能耗成本统计分析，发掘管理节能潜力。通过对生产设备的能源消耗进行监控和优化，许多大型工业企业已经降低了能源消耗，提高了生产效率。例如，通过峰平谷分时分段电价分析，企业可以节约用电成本。
能耗监测系统还可以帮助企业进行能耗指标对标和考核，调动全员节能积极性。通过科学合理的考核评估和能效评估，企业可以进一步优化用能策略，提高能源使用效率。
