今日用电
--kWh
蚌埠金黄山空气源蓄能调峰能源站能碳管理平台
本月用电
--kWh
小时平均负荷
--kW
今日供冷
--GJ
今日系统 EER
--无量纲
今日电费
--元
今日碳排放
待配置kgCO₂e
在线设备
--台
数字孪生系统图
供冷季运行
空气源热泵停运
冷冻水供水回水
冷却水供水回水
空气源热泵管路（停运）
拖拽旋转 · 滚轮缩放
能源站用电负荷趋势
全站电表小时用电量汇总折算的实时负荷
耗电、供冷与系统 EER
最近 14 个采集日的能源绩效对照
耗电 kWh供冷当量 kWh系统 EER
今日峰平谷与电费
分时电量结构及当前累计电费
设备类型用电贡献
本月各类设备实际用电量占比
设备运行热力图
最近 7 日用电设备的数据覆盖与用电强度
蚌埠金黄山空气源蓄能调峰能源站
电表实时监控
总累计电量
--kWh
峰段累计
--kWh
平段累计
--kWh
谷段累计
--kWh
电表明细
设备实时累计电量与峰平谷分布
设备用电排行
按日、月、年比较设备实际用电量
--今日合计
峰--平--谷--
当日用电排行 · 11 台设备
正在读取当日数据
设备电量趋势
近 30 日真实记录 · 电量已按各设备 Meter_Ratio 折算
当前累计--kWh
最近一日电量--kWh
近 30 日变化--kWh
电表倍率--Meter_Ratio
每日电量变化
当日累计值减去前一日累计值 · 零基线柱状图
累计电量趋势
聚焦当前累计区间 · 纵轴不从零开始
系统保存每日最后一次 Total_Energy，日用电量取相邻两日累计值之差；电表清零或换表时不会把负差值计入用电量。
IoTDA 设备映射
保留原始示值，便于现场校验倍率和云端字段
| 设备 | 柜号 | 倍率 | 真实 device_id | 原始总示值 | 折算总电量 | 峰 | 平 | 谷 | 状态 |
|---|
蚌埠金黄山空气源蓄能调峰能源站
能量表计实时监控
能量表计实时数据
累计量、瞬时量与温度参数统一展示
翼轸冷热量一体式能量计
等待数据累计流量
--m³
累计热量
--GJ
累计冷量
--GJ
瞬时流量
--m³/h
供水温度
--°C
回水温度
--°C
运行温差
--°C
运行功率
--kW
能量计实时趋势
连续保存最近 720 次真实上报，页面每 5 秒刷新
累计冷量趋势
根据实时冷热量增量自动识别供冷季或供暖季
累计冷量
供回水温度趋势
同步观察供水、回水温度及运行温差
供水回水
采集链路
OneIO → JHS_GATEWAY_002 → 华为云 IoTDA → 本平台
- 设备名称
- 翼轸
- 服务 ID
- IEM
- 真实 device_id
- 6a155815e094d61592410368_JHS_EM_1
- 数据来源
- 等待实时上报
蚌埠金黄山空气源蓄能调峰能源站
运行数据分析
正式统计从 2026 年 7 月 17 日 00:00 开始 · 7 月 16 日初始化数据不参与分析
至
分析参数
区间总耗电量
--kWh
总供冷量
--GJ
系统 EER
--无量纲
区间电费
--元
单位供冷耗电成本
--元/kWh
区间净收益估算
--元
正在准备分析数据
平台只使用已保存的真实历史记录，不填充模拟数据。
每日运行趋势
耗电、供冷当量、费用与供冷收益按日对照
每日耗电与供冷当量
同为 kWh，可直接观察供能效率变化
耗电量供冷当量
每日成本与收益
供冷收益按当前综合供冷单价估算
电费供冷收益
运行结论
根据当前选择时间段自动生成
等待真实历史数据
报告基准
2026 年 7 月 1 日至 15 日已审阅汇总
总耗电量52,153.51kWh
总供冷量670.21GJ
系统 EER3.56报告实绩
电费19,825.68元
单位供冷成本0.1065元/kWh
净收益-269.03元
来源：《金黄山7月上半月运行数据分析》
每日分析明细
逐日核对采集覆盖、耗电、供冷、系统 EER 与成本
| 日期 | 采集覆盖 | 总耗电 kWh | 峰/平/谷 kWh | 供冷量 GJ | 供冷当量 kWh | 系统 EER | 电费 元 | 单位成本 | 平均功率 kW | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
等待分析数据 | ||||||||||
负荷预测 · 蓄能调峰 · 运行优化
模型算法工作台
把运行目标、现场约束和模型建议放在同一条可解释调度轨迹中
AI 调度助手
检查中
DeepSeek-V4-Flash
正在检查服务端安全代理与模型配置。
01 · 选择推演任务
在满足供冷与设备边界的前提下，优先将可转移负荷安排到谷段。
02 · 设置推演边界
运行前将校验历史数据、天气、设备状态和运行模式，不会自动控制设备。
可解释调度轨迹
模型建议与电价、预测负荷、蓄放能动作逐时对齐
00020406081012141618202224
电价时段待现场规则确认
谷平峰平
预测负荷相对趋势
蓄放能建议待模型输出
建议蓄能保持建议放能保持
机组策略人工复核后执行
低负荷稳定运行跟随预测负荷限制峰段功率
预测峰值负荷待计算依赖站级用电负荷口径
峰段负荷转移待计算依赖蓄放能边界
费用变化待计算依赖生效电价规则
系统 EER 影响待计算依赖供能量与耗电量
建议与依据
先解释“为什么”，再交给运行人员决策
- 1谷段优先蓄能规则待确认
以峰谷成本为目标，待电价时段和蓄能容量确认后计算具体时刻。
- 2峰段限制站级功率数据待接入
结合未来负荷预测和设备可用状态，给出可执行的功率上限。
- 3持续校验系统 EER安全约束
当耗电分母为零、缺失或陈旧时不输出 EER 建议。
输入与安全门
全部通过后才允许生成可执行建议
- 指标公式与边界规则固定测试向量已定义
- 历史聚合与查询 API待 03 接入
- 原始点位与倍率待 05 确认
- 运行模式与设备边界依赖现场资料
正在检查模型服务状态。
DeepSeek-V4-Flash
检查中
AI 运行助手
边缘采集、补传与异常清洗
数据质量中心
原始事件先留痕，再去重、校验和进入正式统计
现场边缘状态
Edge Agent 上线后持续汇报 OneIO、OPC 和本地缓存
- 边缘服务
- --
- OneIO
- --
- OPC
- --
- 最后采样
- --
- 待补传
- --
- 最老待传
- --
- 现场磁盘
- --
- 心跳延迟
- --
当前未部署独立 Edge Agent 时显示“未配置”。这不影响现有 IoTDA 实时展示，但断网和 OneIO 退出期间仍可能缺失采样点。
异常类型统计
异常保留原始记录，不直接覆盖或删除
暂无异常数据
最近异常事件
展示设备、事件时间、数据来源和质量标记
| 事件时间 | 设备 | 来源 | 异常类型 | 级别 | event_id |
|---|---|---|---|---|---|
暂无异常事件 | |||||
