小T导读：在全球推进碳中和的大背景下，如何通过智能用能平台提升建筑节能成为关键课题。本篇文章展示了焦耳科技利用 TDengine Cloud 在楼宇能源管理中的应用实践。通过对电能表等设备数据的实时采集与分析，平台实现了分时电价、用能优化等功能，帮助用户有效控制用电成本。这篇荣获“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动二等奖的案例，不仅分享了技术选型与应用心得，也为智慧能源领域提供了宝贵的实战经验。

项目背景
据统计，中国的建筑运行耗能占社会总用能 20% 左右[1]。因此，建筑节能是实现碳中和与碳达峰目标的关键手段，同时也是推动建筑行业及社会向更可持续、环保和健康发展的重要举措。为此，我司焦耳科技研发了楼宇智慧用能平台，该平台能够进行建筑能源的分类、分项、分区计量及实时采集，提供能耗统计、动态监测、设备管理和高负荷预警等功能，并具备在线统计和分析能耗及碳排放的能力。

业务架构

楼宇智慧用能平台主要由以下模块组成：能耗监测、环境感知、冷热源系统参数采集、末端空调、楼宇照明优化、用能优化和需求响应模块。

平台采用典型的物联网架构，现场设备涵盖电能表、水表、天然气表、热量表、环境监测仪、冷热源控制器、照明控制器、变压器监测装置等。现场数据通过 MODBUS 和 OPC 协议传输至本地网关，经过初步处理后，利用 MQTT 协议上传至云端。云端服务器负责数据采集和处理，并将数据存储在 TDengine Cloud 数据库（https://cloud.taosdata.com/）。应用服务器从数据库中读取数据进行分析、计算和可视化展示，同时下发现场控制指令，实现闭环管理。

系统架构如下图所示：

技术选型

平台数据库的使用经历了三个阶段：初期采用 MySQL，随后过渡到 MongoDB，中途测试了 TDengine 开源版，最终选择了 TDengine 云服务版（TDengine Cloud）。具体使用情况如下图所示：

我们之所以选择 TDengine Cloud，原因很简单：一是为了解放数据库学习和运维上的人力和时间成本，二是追求业务的高稳定性。TDengine Cloud 基于企业版软件，由官方统一维护，并提供明确的 SLA 保证。这意味着，我们几乎只需专注于 SQL 查询，无需再为数据库的安装、部署、备份、升级、配置、调优等琐碎事务耗费精力。这样一来，开发团队得以专注核心业务，项目也得以在短时间内顺利上线。

TDengine Cloud 登录页面

使用实践

1. 数据建模
   目前，我们的项目已正式接入了 3 座楼宇，并在数据库中创建了一个库 smartb，包括 12 个超级表和 420 个子表。下一步计划逐步接入或迁移 82 座楼宇的数据。由于建筑节能的核心是节电，本篇文章将重点分析电能表数据。

电能表的采集参数包括 9 个：A、B、C 相电压，A、B、C 相电流，功率、功率因数，以及电能。我们为电能表数据建立了超级表 DNB 和相应的子表，TAGS 字段包含设备编号（deviceid）、功能类别（groupid）和位置（location）。此外，为了满足用电分析需求，我们新增了分时用电时段标记字段 jfpg。超级表的结构如下图所示：

电能表超级表

新建超级表 DNB 的 SQL 语句如下：

CREATE STABLE DNB (ts timestamp, ts_real timestamps, ia float, ib float, ic float, ua float, ub float, uc float, p float, pt float, w float, jfpg int) TAGS (deviceid varchar(64), location varchar(64), group_id int);

插入电能表数据的 SQL 语句如下：

j"insert into " + dbName + "." + deviceId + " (ts, ts_real, ia, ib, ic, ua, ub, uc, p, pt, w, jfpg) values(" + now +"," + ts_real +"," +values_ia + "," + values_ib + "," + values_ic + "," + values_ua+ "," + values_ub + "," + values_uc+ "," + values_p + "," + values_pt+ "," + values_w+ "," + jfpg + ")"

这种数据结构和操作方式，为后续的用电分析提供了坚实的数据基础。

1. 电力场景典型应用：时段用电分析模块
   分时电价制度是指将一年按春夏秋冬分为四季，每季的一天 24 小时再划分为多个时段，根据系统运行的平均边际成本对每个时段进行电费定价。以山东省 2024 年的分时电价为例，具体时段划分如图所示。各时段电价系数如下：平时段为 1.0，尖峰时段为 2.0，峰时段为 1.7，谷时段为 0.3，深谷时段为 0.1。

2024 年山东省分时电价执行时段

分时电价程序界面

1. 电力场景典型应用：实时用电分析
   实时用电分析功能可以对每个用电设备的日、月、年瞬时功率进行分析，帮助我们全面了解设备运行状况。

以查询当日设备编号为 deviceid 的电能表为例。由于程序折线图以 15 分钟为时间间隔显示，而数据采集间隔为 10 秒，因此我们使用 INTERVAL 窗口函数计算每 15 分钟的平均值。对应的 SQL 查询语句如下：

jselect avg(p) as avg_p from smartb_tz.#{deviceid} where ts>Today and ts<now interval(15m);

在查询当日功率数据最大值及其对应时间时，TDengine 的 PARTITION BY 函数发挥了关键作用。它通过对 ts 进行分组，实现了多个电能表功率的汇总分析。查询 SQL 如下：

j select max(sum_p) as quan_ly, ts_max as ws from (select ts as ts_max, sum(p) as sum_p from smartb_tz.dnb where ts>Today and ts<now partition by ts);

对应的程序界面如下图所示：

实时用电分析程序界面

结语

“工欲善其事，必先利其器。”作为一款时序大数据处理平台，TDengine 不仅为我们提供了强大的读写性能，还配备了高性价比的支持服务。未来，我们将继续深挖其潜力，探索 TDengine 在智慧能源领域的更多应用场景。

最后分享一个有趣的经历：今年上半年，我们在试用 TDengine 开源版时，最初通过社区与官方和用户群体互动，但线上沟通的效率还是不足以满足我们的测试进度。正巧那时，我看到 TDengine 举办的“TDengine Open Day”线下活动，便特意从济南飞往北京参加。

在活动现场，我见到了长期在开源社区为我们答疑解惑的工程师。我们当场交流了整整 5 个小时，他耐心细致地帮我解决了所有使用中的疑惑，大大加快了测试进展。当天，我们还约定共同撰写一篇电力场景的应用案例分享给 TDengine 开源社区，这篇文章便由此而来。

参考文献
[1] 中国建筑科学院．建言“十四五”――中国既有公共建筑节能工作的困境与突围［R］．北京：自然资源保护协会，2020.
[2] 迟海，陈菊红. 分时电价对光伏和储能系统的影响研究[J]. 电力技术与经济，2024（05）: 249-251.