数字化工厂中电气自动化系统的物联网集成与能效提升路径

一、引言

在技术进步迅速的今天，数字化工厂已经成为制造行业转型升级的重要方向，电力自动化系统是数字电厂的核心部件，它的工作效率与能量利用率，将直接关系到企业的经济效益与可持续发展。同时物联网的出现为电力自动化系统的优化提供了一个新的机遇，因此利用物联网的融合，可以使电力设备之间的互联互通，实时收集和分析数据，从而为提高电力系统的能源效率打下坚实的基础。

二、数字化工厂与电气自动化系统概述

2.1 数字化工厂的概念与架构

2.1.1 概念解析

数字化工厂是指采用数字技术对产品设计、生产计划、生产执行等过程进行建模、模拟、优化和管理的虚实相结合的生产环境。该方法利用数据的自动化流转，对生产过程进行智能决策与精确控制，以达到提高生产效率、降低成本、提高产品质量的目的。

2.1.2 架构组成

数字化工厂的体系结构一般可分为设备层、控制层、车间层、企业层和供应链层。其中设备层包括各类传感器、执行器、智能设备等，主要完成数据的获取与执行；控制层采用PLC 和DCS 等系统对设备进行自动控制；在车间层面，采用MES 系统来监测、管理生产流程；在企业层面，利用ERP、PLM 等系统，对企业的资源进行规划，对产品的生命周期进行管理；在供应链层，通过 SCM,CRM 等系统来实现与上、下游企业的协作。由此各个层次通过工业网及数据接口，实现数据的互联与协作。

2.2 电气自动化系统的功能

电气自动化系统具有电力系统与设备控制、自动控制、传感器与执行器协同、可编程逻辑控制、工业通信与网络连接、人机界面与监控等多种功能。在电网和设备的控制中，实现对电网的监视、保护、电动机的控制，以及对电气设备的智能化控制。其中，传感器和执行机构主要负责对各物理量进行探测，并将其转换为控制信号，采用PLC 进行逻辑控制和程序控制。

三、数字化工厂研究的背景与意义

3.1 全球制造业正经历以“智能化、网络化、绿色化”为特征的深刻变革。

数字化工厂作为工业 4.0 的核心载体，通过深度融合信息技术（IT）与运营技术（OT），实现生产全流程的透明化、柔性化和高效化。电气自动化系统（EAS）作为工厂的“神经系统”，控制着电机驱动、照明、暖通空调（HVAC）、压缩空气等主要用能设备，其能耗往往占据工厂总能耗的 60% 以上。然而，传统 EAS 普遍存在信息孤岛、能效管理粗放、故障预测能力弱等问题。物联网（IoT）技术的兴起，为 EAS 的深度互联互通与智能升级提供了革命性手段。通过将传感器、智能设备、控制系统与云平台无缝连接，IoT 能够实现对 EAS 运行状态与能耗的全面感知、精准分析和智能优化，是挖掘能效潜力、实现工厂绿色低碳运行的关键路径。本研究旨在系统探索EAS 与IoT 的集成方法与能效提升机制，具有重要的工程应用价值与经济效益。

3.2 国内外研究现状

IoT 集成方面：  德国工业 4.0 与美国工业互联网联盟（IIC）均将设备互联与数据驱动作为核心。研究热点集中在统一数据模型（如 Asset Administration Shell）、通信协议互操作性（OPC UA over TSN 成为事实标准）、边缘计算架构等方面。

能效优化方面： 主要集中于特定设备（如电机变频调速）或局部系统（如空调群控）的优化，基于工厂级EAS 全景数据的系统性、预测性能效优化研究相对不足。机器学习（ML）、深度学习（DL）在能耗预测、故障诊断、优化调度中的应用成为前沿。

国内现状： 应用层面发展迅速，尤其在离散制造业和流程工业的标杆工厂，但核心平台、标准协议、优化算法等方面与国外领先水平仍有差距，集成深度与能效优化精细化程度有待提高。

3.3.1EAS 的核心构成与功能数字化工厂中的现代EAS 是一个分层分布式系统：

·现场层：  智能传感器（温度、压力、流量、电能质量、振动）、智能执行器、变频驱动器（VFD）、智能电机保护器、智能断路器等。·控制层： PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）、RTU（远程终端单元）、智能继电器、本地HMI（人机界面）。

·监控与管理层： SCADA（数据采集与监控系统）、HMI/MMI（高级人机界面）、EMS（能源管理系统）、MES（制造执行系统）接口、历史数据库。其核心功能包括：过程控制与顺序控制、运动控制、设备保护与安全联锁、能源数据采集与监控、故障诊断与报警。

3.3.2 面临的挑战与集成需求

·信息孤岛严重： 不同品牌、不同时期的设备协议多样（Modbus, Profibus, CANopen, Ethernet/IP 等），数据难以互通。

·能效管理粗放： 缺乏细粒度、实时化的全厂级能耗监测，难以定位能效瓶颈，优化措施滞后。

·运维效率低下： 故障诊断依赖经验，预测性维护能力弱，非计划停机损失大。

·系统灵活性不足： 难以快速响应生产计划变更或能效目标调整。

·集成需求：  迫切需要统一的数据接入平台、强大的边缘 / 云端数据处理能力、智能化的分析优化应用，这正是IoT 技术可以赋能的领域。

四 电气自动化系统的物联网集成架构与关键技术

4.1 总体集成架构设计

构建基于IoT 的EAS“云- 边- 端”协同架构：

·感知层（端）： 部署智能电表、电力质量分析仪、温度/ 振动传感器、设备控制器（PLC/VFD 内置通信接口）等，实时采集设备状态（启停、频率、电流、电压、功率、功率因数、温度、振动）和能耗数据。

·网络层： 融合工业以太网、工业无线（Wi-Fi 6/6E, 5G URLLC）、OPC UA（统一架构，解决语义互操作）、MQTT/CoAP（轻量级发布 / 订阅，适合边缘到云）、TSN（时间敏感网络，保障控制数据实时性）等协议，确保数据可靠、实时、安全传输。

·边缘计算层： 部署边缘网关/ 服务器，实现：协议解析与数据标准化（统一为JSON/OPC UA 信息模型）、本地数据缓存与预处理（滤波、聚合、特征提取）、实时分析与快速响应（如基于规则的设备保护、本地闭环优化）、数据脱敏与安全上传。减轻云端负载，降低时延。

·平台层（云 / 私有数据中心）：  IoT 平台（如 ThingsBoard, Azure IoT Hub, 阿里云 IoT 平台）负责设备管理、数据接入、存储（时序数据库如 InfluxDB, TimescaleDB）、大规模计算资源提供。构建数字孪生（Digital Twin）模型，虚拟映射物理 EAS。

·应用层： 基于平台数据与服务，开发：

全景可视化监控（设备状态、能耗分布、能效指标KPI）

高级能效分析与管理（EMS）

预测性维护（PdM）

优化控制策略下发与 MES/ERP 系统集成

4.2 关键支撑技术

OPC UA (Unified Architecture) ：  核心是解决信息集成。其地址空间（Address Space）和信息模型（Information Model）能力，允许为电机、变频器、开关柜等电气设备定义统一、富含语义的数据对象、方法和事件，实现跨平台、跨供应商的真正互操作。其Pub/Sub 扩展结合TSN，满足实时控制需求。

·时间序列数据处理： EAS 产生海量带时间戳的能耗与状态数据。高效处理技术包括：

流处理引擎（如 Apache Flink, Spark Streaming）：  实时计算功率需量、电能总值、功率因数、三相不平衡度、谐波畸变率等关键指标。

·时序数据库（TSDB）： 高效存储、压缩和查询时间序列数据。

·边缘智能：  在资源受限的边缘节点部署轻量级 AI 模型（如 TensorFlow Lite, ONNX Runtime），实现本地实时异常检测（如基于统计过程控制SPC 或孤立森林算法）、初步故障诊断、快速闭环控制。

·数字孪生（DT）：  构建 EAS 的高保真虚拟模型，融合物理模型（电机热模型、电网潮流模型）、运行数和AI 算法，用于仿真预测、假设分析、优化策略验证。

五、物联网集成技术在电气自动化系统中的应用

5.1 物联网架构

物联网的体系结构由感知层、网络层、平台层、应用层组成。其中，感知层由多种传感器、射频识别（RFID）等构成，用于获取物理世界中各种信息；网络层主要包含移动通信网、有线通信网和低功耗广域网等，以保证数据的可靠传输；平台层为物联网提供了数据的存储、处理、分析、管理等功能，为物联网提供重要的支持；而在应用层面，针对不同的商业需要，发展各类特定的应用，以达到物联网的价值[1]。

5.2 电气自动化系统与物联网集成的关键环节

5.2.1 设备互联互通

工作人员通过采用统一的通信协议和接口标准，基于工业以太网和 OPCUA 协议的解决方案。通过增加传感器、通讯模块，实现对已有的电力设备的智能改造，实现对设备的实时监测，并将其上传到物联网的网络层，并保证不同品牌、不同型号的仪器间的信息共享与协作。

5.2.2 数据采集与传输

将温度、压力、电流等各种传感器配置到电力自动化系统中，实现对设备运行状态、能耗等的实时监测。通过5G、工业无线局域网等高速可靠的通信网络，将收集到的信息迅速传送到IoT 平台层面。在数据传递方面，通过对数据的加密和校验，由此保证数据完整。

5.2.3 系统集成与互操作性

将电气自动化系统的控制功能与物联网平台的数据分析、管理功能进行深度集成，实现系统之间的互操作性。通过开发统一的接口和中间件，使电气自动化系统能够接收来自物联网平台的控制指令，同时将自身的运行数据反馈给物联网平台，为生产决策提供全面的数据支持。

5.3 物联网集成对电气自动化系统的影响与优

5.3.1 提升系统智能化水平

物联网的融合为电力自动化系统提供了更为丰富的信息，并通过大数据分析与人工智能算法，对其进行智能诊断、预知维护及最优控制，以提高其智能程度，降低人为干涉，并且提升生产效率与品质。

5.3.2 增强系统灵活性与可扩展性

基于物联网的架构，电力自动化系统能够很容易地对新的装置及功能模块进行访问，并能够迅速地进行扩充与更新。同时该方法还可以灵活地调节操作参数及控制策略，以适应不同的生产要求，增强系统的自适应能力。5.3.3 实现远程监控与管理

通过物联网集成，操作者可以随时随地通过 Internet 对电力自动化系统进行远程监测与管理，使其能够实时地了解设备的工作状态，并能够对设备的故障做出迅速的反应，减少维护和维护费用，从而提升公司的经营管理效率。

六、基于物联网集成的电气自动化系统能效提升策略

6.1 能源管理系统的构建与优

6.1.1 系统架构设计

构建基于物联网集成的能源管理系统，主要由能量采集、数据传输、数据分析处理、能量监测与调度、用户接口等几个部分组成。其中能量采集模块主要是对电力自动化系统中各种设备的能耗进行采集；数据传送模块负责将采集到的数据传送到数据分析和处理模块；数据分析处理模块负责数据的清理、分析、挖掘，并构建能耗模型；能量监测与调度模型基于能量的分析，实现能量的实时监测与最优调度；人机交互模块能够为使用者提供一个可视化的能量管理接口[2]。

6.1.2 功能实现与特点

能量管理系统主要包括实时监控能量数据、分析能量消耗、预测能量、优化调度和设备能耗评价等。电气自动化系统可对能耗进行全方位收集与实时更新，并通过大数据分析与智能算法，对能耗进行精确预测、优化配置以及提升能效。同时该系统还提供一个可视化的人机交互界面，方便操作者对能耗状况进行直观的认识，并对其进行决策。

6.2 智能设备与节能技术的应用

6.2.1 智能电气设备的选型与应用

在电力自动化系统中，选择节能型节能电动机、智能变压器以及节能变频器等智能电器设备。该装置可以使用先进的材料与工艺、减少能耗，并具有智能化的控制，可以随着负荷的变化而自动调节操作参数，达到节能的目的。

6.2.2 可再生能源的整合利用

将太阳能和风能等可再生能源引入到数字电厂中，并与电力自动化系统集成，利用太阳能光伏板、风电机组等装置，将新能源转换成电能，并通过智能化调控使其与电网进行无缝对接和协同工作。当新能源丰富时，应优先采用新能源，剩余电量可储存或接入电网；当新能源供应出现短缺时，系统会自动切换至电网，减少对常规能源的依赖，进而实现可持续发展[3

6.3 基于大数据分析的能效优化

6.3.1 数据挖掘与分析方法

利用大数据挖掘技术，在电力自动化系统中收集海量的能耗数据，通过关联规则挖掘和聚类分析等手段，挖掘设备运行状态、生产过程、环境等因素对能耗的影响规律。分析方法包括基于关联规则挖掘技术，发现异常能耗设备及相应的工况；基于聚类分析方法，对各类设备的能耗模式进行归类，为节能优化提供数据支撑。

6.3.2 优化决策支持

基于大数据分析和能效预测结果， 为企业的最优决策提供依据， 比如通过对能耗的预测及设备维修规划，确定设备的启动与关闭策略，使设备不 作。 在此基础上， 通过对能 耗的分析实现节能降耗，同时工作人员需要以可视化的方式展现最优决策的结果 可能带来的效益，从而使管理者能够更好的认识并有效地提高能源效率。

结语

本研究系统探索了数字化工厂中电气自动化系统的物联网集成与能效提升路径，从理论上验证物联网融合对于提高电力自动化系统的智能化和灵活性的重要意义，并进一步研究能量管理体系、智能终端应用和大数据分析等方法对电力系统能量效率优化的影响。随着 5G 和人工智能等技术的发展，数字化工厂将加速向智能化和绿色化方向发展。

参考文献：

[1] 陈曦. 装配整体式预应力板柱结构体系抗震性能评估与加固技术研究[J]. 建筑结构,2021,51(19):94-100.

[2] 谢新法. 对某建筑主体结构检测评估及其加固措施的研究[D]. 山东省: 青岛理工大学,2017.

[3] 马德云. 既有建筑鉴定体系及钢筋混凝土结构抗震性能评估研究[D]. 北京市: 北京工业大学,2015.