在当今能源管理与工业生产优化的背景下，利用多源数据开展能效诊断已成为提升企业能源利用效率、降低成本并增强竞争力的关键举措。
数据收集与整合环节奠定了能效诊断的基础。精准的能源消耗数据犹如大厦的基石，通过能源计量仪表的读数记录能获取实时的能源消耗流量，能源采购票据则反映了总量规模，而能源管理系统可整合这些分散的数据资源，确保数据的连贯性与可追溯性。生产工艺参数为能效诊断提供了深度视角，化工行业的反应条件、机械加工行业的切削参数等，均来自生产设备的传感器与工艺控制系统，这些数据有助于剖析生产过程中的能源消耗模式。设备运行工况数据能揭示设备的工作状态与能耗关联，无论是设备自带监控系统还是额外加装的监测设备，所收集的启停时间、运行频率和负载率等数据，都能直观地反映设备的能源利用效率。产品产量和质量数据同样不可或缺，产量数据体现了生产规模与能源消耗的对应关系，质量数据则间接反映了生产过程中的能源投入合理性，它们分别源于生产统计报表和质量检测部门记录。将这些来源各异的数据整合起来，借助数据仓库技术构建统一的数据平台，采用标准化的数据格式与接口，打破数据孤岛，为后续深入分析创造了便利条件。
数据清洗与预处理是保障数据质量的重要步骤。在数据清洗过程中，针对少量缺失的数据点，如设备负载率数据的短暂缺失，可运用均值、中位数或线性插值等方法合理填充，以维持数据的完整性。对于错误数据，通过设定基于设备性能和生产逻辑的数据范围与规则进行识别与纠正，例如当设备运行功率超出额定范围时，及时检查数据准确性与设备运行状态。同时，由于数据类型的多样性，量纲和数值范围差异巨大，采用 Z - score 标准化或 Min - Max 标准化等方法进行数据标准化处理，使得能源消耗数据与设备运行频率等不同类型的数据能够在同一尺度上进行分析，提高了数据分析的准确性与可靠性。
数据分析方法是能效诊断的核心手段。相关性分析通过计算皮尔逊相关系数等方式，精准挖掘能源消耗与其他数据之间的内在联系，如明确设备负载率对电力消耗的显著影响，从而为通过优化设备负载降低能耗提供了科学依据。绘制散点图等可视化图表则以直观的形式展示能源消耗与生产工艺参数、产品产量之间的复杂关系，助力企业快速发现规律并做出决策，如根据建材生产中产品产量与蒸汽消耗的线性关系合理调控蒸汽用量。能耗模型构建方面，基于物理原理和生产工艺知识建立的数学模型，如热处理工艺中的电能消耗模型，能从理论层面揭示能源消耗的规律；而利用多元线性回归、支持向量机或神经网络等机器学习算法构建的数据驱动模型，则能充分挖掘数据中的隐藏信息，预测不同工况下的能源消耗并精准定位能效异常点。能效对标与基准分析通过与同行业先进水平以及企业自身历史最佳水平或不同生产线之间的比较，清晰地确定企业的能效差距与内部能效低下环节，如钢铁行业的吨钢综合能耗对标以及食品加工企业不同车间的单位产品能耗比较，为能效提升明确了方向。
基于结果解读与决策支持环节，依据数据分析结果深入剖析导致能效低下的根源，可能是生产工艺的不合理、设备的老化低效或是生产计划的不当安排等。针对这些问题制定个性化的节能策略，如优化工艺参数、升级改造设备或合理规划生产任务以减少设备空载时间等，并利用数据分析结果量化评估节能策略的潜在收益，为企业的决策提供有力的数据支撑与经济可行性论证，推动企业在能源管理与生产优化的道路上稳步前行。
来源：碳云管理中心
