随着全国省市级公共建筑能耗监测平台的建设以及一直在国内推行的公共建筑分项计量及监测系统建设，各类系统已经积累了大量的公共建筑历史能耗监测数据，这些数据资源为公共建筑的节能评价、能耗管理和决策产生不少价值。但是，公共建筑能耗数据源在地域上各自相对独立且分散，各地能耗监测系统及其数据规范也不尽相同，没有统一的组织和管理模式等，这些因素使得建筑能耗数据共享困难，且无法获得同行业间的能耗横向对比数据，公共建筑能耗数据的用户在节能管理方面也难以得到更多的定量化认识和指导。

　　针对当前各公共建筑能耗监测系统的服务对象较局限、通用性和开放性不足等问题，适应大数据管理的发展要求，研究构建开放式的公共建筑能耗大数据管理平台（以下简称“平台”），以大数据平台管理关键技术为基础，将数据库系统、应用系统等进行集成整合，面向不同气候区域、不同规模的公共建筑、不同用户群体的需求，构建能耗数据在线云端数据中心，实现能耗监测数据的采集传输、数据修复、储存、展示分析，并实现公共建筑能效评价、能耗预测与诊断等功能。

　　遵循国家标准、行业标准和企业内部标准规定，平台需接入计量仪表、环境传感和暖通空调等多种类型的底层设备，并通过这些底层设备实现对物理世界的感知和控制操作。

　　平台功能模型的设计示意图，该模型在设计时考虑了不同规模客户数据接入的需要。

　　对于大型客户和标杆客户（比如大型医院、商业综合体等），客户通常选择自行建设硬件基础设施并在本地安装部署建筑能耗管理系统，接入数据进行处理；

　　对于中小型客户（比如单幢建筑），可将前置网关采集的数据直接传至云端通信网关，云端以SaaS方式、采用租户的形式提供能源管理相关服务。与此同时，企业级和云端级的数据服务部分提供开放接口，可供第三方应用开发者调用和研发新型应用，为建筑能效评价、能耗预测与诊断等高级功能应用提供方便。

　　SaaS模式最为显著的特点就是提供多租户服务，而多租户目的则是为了在多用户环境下使用同一套程序，且保证用户间数据隔离。面向SaaS多租户，结合建筑能耗管理的业务需求，平台需要提供建筑能耗数据统计分析、能耗信息展示等功能。基于此需求，对平台的多租户模型进行了设计，它为接入各地不同的能耗监测系统、实现各租户统一的组织管理及能耗数据共享提供前提。

　　平台的总体结构设计如图3所示，计划由两个子系统、共计五个功能部分组成。其中，两个子系统是指

　　能耗监测子系统和租户管理子系统，二者是独立部署的Web系统，前者面向租户提供能耗数据采集、监测、分析、告警等业务功能，后者则完成平台接入租户、进行维护等管理功能。

　　五个功能的组成部分包括：

　　（1）数据存储。包括应用数据库、数据服务平台和缓存库三种，其中应用数据库存储能耗监测子系统所需的应用和配置数据；数据服务平台作为能耗监测数据的数据源；缓存库则作性能优化的用途。

　　（2）公共框架。用于对数据库、数据服务平台、缓存库等数据源访问进行封装，并为权限管理、日志访问、页面公共工具等公共功能提供统一支持。

　　（3）后台服务。指需要在后台进行持续运行和计算的任务，包括信息推送、诊断分析、告警接收、报告报表的自动生成和推送等。

　　（4）能耗监测页面。完成能耗监测子系统的Web交互功能。WEB页面交互支持用户登录的方式来访问系统，并根据用户的权限进行功能展示和操作。

　　（5）租户管理页面。完成租户管理子系统的Web交互功能。

　　能耗监测平台能耗数据存储及服务模块是平台的底层数据源。针对各地建筑能耗监测系统的能耗数据结构不同、数据共享困难的问题，由平台侧设计统一的基础信息表、采集标准和数据接入协议，对来自各租户的接入数据进行规范。在采集数据规范的基础上，平台考虑引入OLAP服务引擎技术，来完成能耗数据存储、数据统计和数据分析等数据服务。OLAP在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术，其基本多维分析操作有钻取、切片和切块以及旋转等。Kylin则是分布式分析引擎，它将SQL接口与多维分析机制（OLAP）引入Hadoop，旨在对规模极为庞大的数据集加以支持。在本平台的设计中，采用Hadoop/Hbase/Hive实现能耗数据的数据仓库功能，并对应地部署 Kylin 提供OLAP查询分析功能，以达到对动态能耗数据的准实时统计分析。