孙应东 高超
中车唐山机车车辆有限公司 河北唐山 063000
摘要：“可持续发展”从1995年中共十四届五中全会被作为国家发展的重大战略正式提出，而随着科技的发展，节能减排，坚持可持续发展逐渐成为了我国经济发展的主要目标之一。而经济社会发展与节能减排作为一个矛盾的统一体，要融合这两者，充分体现了节能减排工作的重要性。本文针对我国节能减排现状，利用大数据对节能减排管控系统进行分析，对数据的采集以及管理进行讨论研究。
关键词：节能减排；大数据；数据采集及管理
1研究背景
1.1节能减排及其管理现状
节能减排是针对我国行情所做出的重要决定，纵观我国的关于节能减排的相关应对措施，各个地区、各个行业若要想科学准确的达到节能减排的指标，必须对节能减排进行数据处理以及数据监控，而基于大数据时代下的数据采集技术可以科学高效的实现提升监控数据质量的问题，提高节能减排的水平，使各行各业有效率的达成指标。
1.2大数据技术的使用
科技发展日新月异，越来越多的电子产品、科学技术受到瞩目，其中大数据技术受到了社会各界的广泛关注与重视。所谓大数据，是无法在一定时间范围内用传统的数据库工具对其内容进行捕捉、管理和处理的数据集合。其基本特点可以概括为5V：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实)。使用大数据技术不是为了掌握多少数据，大数据技术的意义不在于此，而是为了更科学有效的处理数据，对其进行加工，有的数据看似很繁杂，得到了也暂时不能为人所用，大数据技术就是为此而诞生的。
大数据技术主要内容包括：（1）数据收集，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。（2）数据处理，数据处理的本质就是对收集而来的数据进行自然语言处理（3）数据的存储与读取（4）数据的统计与分析，处理方式主要包括方差分析、相关分析、假设分析等；（5）结果展示：以数据图表的方式将数据结果予以展示。
2大数据技术下的节能减排管控系统
2.1系统设计
为了让节能减排的水平更上一层楼，根据大数据技术所设计的节能减排系统，要在其原有的功能和性能上有新的突破，其系统架构可主要分为两个子系统进行分别运行，即能源优化与监控管理功能。能源优化的主要目的是为了实现企业内部的资源合理化分配利用，从源头开始节能减排，通过数学建模的方法创建能源优化模型，计算出分配资源最优解，使用C/S结构实现系统的开发，安全性高、运行效率高、响应速度快，并且对网络的要求较低，只要在企业内部使用局域网就能够实现系统的运行；监控管理功能则是对企业工作的各方面信息进行进收集监控，从而对企业的生产进行最佳的指导。而海量采集数据的存储和高并发访问，使得节能减排系统的设计者要围绕着如何在这些数据库之间进行覆载均衡和分片之间进行思考和设计。
2.2系统所依托的引擎
Lua 是一种小巧的脚本语言，它作为一个强大、轻量的嵌入式脚本语言，其设计目的是为了通过灵活嵌入应用程序中从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua由标准C编写而成，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。其最大的特点是：可扩展、简单、高效率、跨平台。在 Lua 脚本的基础上，结合节能减排分布式计算框架的特点，对 Lua 接口进行扩充，使得脚本驱动引擎能够访问计算框架内的各种资源。
为了实现节能减排系统设计的目标，方便Lua的编写并且实现多设备、多应用之间的脚本共享，使用了以下两种技术：1）脚本分块：可以将一个脚本分解为多个脚本，每个脚本快完成自己的任务，然后通过计算实现脚本块的串联2）脚本块共享：对于不同应用，可以将相同的计算功能定义为独立的脚本块，实现共享，减轻脚本编程工作量。为了分布式供能系统的推广和后评估，本文建议有关部门尽早建立统一的统计数据平台，并对相关数据进行滚动更新。
3大数据节能减排的计算
3.1数据采集
一句话概括要对企业进行数据采集的原因：巧妇难为无米之炊。采集的数据决定了节能减排系统的升级程度。在企业大数据的采集过程中，主要的难点是并发数高，因为可能会有成千上万的客户同时进行访问和查询，为了实现在数据库之间的负载均衡和分片，为了实现节能减排管控系统设计目标，本文从所设计的节能减排系统所需出发，充分考虑政府、企业、市场驱动及全社会的参与能力，对关系节能减排管控系统中各种复杂的数据，例如数据类型、数据大小等进行甄别，构建满足节能减排管控系统需要的数据采集硬件、数据传输硬件和数据采集检测软件，设计基于大数据技术的节能减排管控系统数据采集硬件方案，分别通过系统日志采集方法、网络数据采集方法以及使用特定系统接口等相关方式，完成基于大数据技术的节能减排系统数据的采集。
3.2数据结果的分析与计算
3.2.1数据分析
数据分析是近几年兴起的网络技术新秀，之前大家对 “数据” 的关注点，在数据技术本身，包括数据存储成本、数据存储方式、数据处理技术等等。
数据的处理结果来源于对收集而来数据的分析。大数据分析的基本目的分析现状、分析原因、预测未来。
分析现状要求处理者从大量的、可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对决策者来说是具有一定价值意义的数据。而为了达到节能减排的目的，所要进行收集的数据的主要内容包括企业在生产过程之中所涉及的一系列节能减排数据，包括脱硝、脱硫、除尘、数据考核及数据统计等，对于企业来说，对节能减排的数据进行分析也是对企业流程的优化，可以降低在节能减排上面所消耗的多余的成本，科学化的管理，提升自身节能减排的效率。
原因分析一般是数据运营者根据节能减排的数据进行分析，分析出造成这个结果的原因，并对节能减排系统进行改善；
预测未来，用数据分析的方法对节能减排的数据进行处理，推算出该单位之后可能产生的节能减排的数据，作为运营者，对数据进行分析，根据趋势线对节能减排系统、本单位节能减排的性能进行进一步的提升。
3.2.2分布式计算
分布式计算一种把需要进行大量计算的工程数据分割成小块，由多台计算机分别计算，在上传运算结果后，将结果统一合并得出数据结论的科学。节能减排系统的分布式计算是运用了Lua脚本技术，融合了节能减排的计算业务特性。节能减排分布式计算的主要目的是实现节能减排不同的服务目标，主要将数据分离数据采集、结果计算、数据档案和数据管理。并且依靠分布式所设计的节能减排系统具有一定的相对性，因此选择的比较基准也相当重要。
基于大数据技术的节能减排任务调度节点与计算节点之间的关系如图1所示。
图1
小结
大数据时代，使得对大量看起来是杂乱无序的数据的处理变得不再困难，对未来的预测不再是个妄想，解决对数据的处理的同时还能对数据进行分析，进而对系统进行改善，在节能减排的道路上，大数据技术功不可没。
本文对以大数据技术为技术基础所建立的节能减排管控系统的数据采集以及管理进行了简单的分析。通过该系统的开发，对系统能对大数据进行处理，还能对数据进行监控，实现了节能减排管控系统的基本需求。
基于大数据技术的节能减排系统能收集处理我国各行各业的节能减排数据，改善我国各行各业节能减排体系，从而提高我国各行各业节能减排的效率，实现可持续性发展战略目标。在集成经济社会资源不断发展的过程中，各企业单位都分配有节能减排工作目标任务,要加强节能减排工作评价考核,加强对企业单位的排放管理的监督，同时根据各地区、各行业的特点，针对性的对节能减排系统进行改善，相信在不远的未来 ，我国的经济能实现与自然的和谐相处，祝愿我国的经济能繁荣昌盛，健康发展。
参考文献：
[1]王其祥.大数据技术下的节能减排管控系统数据采集及管理[J].科技风,2018(32):84.
[2]杨常清.大数据技术下的节能减排管控系统数据采集及管理[J].自动化与仪器仪表,2017(11):185-186+190.