建筑节能数字仪表远程监控系统探析
摘要:随着在线监测系统在建筑领域的广泛应用，就如何提高系统的普适性、实时性从硬件结构和软件结构两个方面给出优化升级的方案，设计出一种迷你数字仪表远程监控系统，同时根据系统试运行结果表明，该系统达到了良好的运行效果，稳定可靠，更好满足了现代能源管理对仪表系统的经济性及精确性的要求。并通过优化能源管理实现节能减排，从而产生良好的环境效益。
关键词:机器学习，迷你数字仪表，监控系统
0引言
随着现代化进程的快速发展，能源消耗量日渐增加。而在众多耗能产业中建筑能耗占比很高，据相关数据统计我国建筑能耗占总能源消耗的25%以上［1］。建筑能耗主要包括采暖、空调、通风、照明和建筑电气等，其中采暖和空调(暖通空调)能耗占建筑总能耗的50%～60%以上［2，3］，并且暖通空调面积和能耗近些年来仍呈持续增加趋势，节能增效潜力巨大［4］。近些年，为实现能源合理利用，我国建筑领域开始大量采用在线监测系统作为监测工具［5-7］，辅助建筑领域能源管理，其中能耗监测是能耗统计的核心环节，决定了能耗统计的质量。前端用户能耗数据远程监控是监测系统的重要环节，关系到后续能源管理工作数据的准确性［6，8］。但目前在应用的监测系统普遍存在安装维护成本高［9，10］、应用场景受限、推广难度高等问题。监测系统的稳定和可靠运行，直接关系到建筑内部能源的数据准确性及管理。具备数据传输功能的智能化仪表可实现远程监控功能，性能稳定可靠，目前在在线监测系统中应用较多［4］。而既有公共建筑和居住建筑数量庞大，仅凭人工定期的抄表读数来实现数据统计工作，所要耗费的人力财力是巨大的，采用具有远程监控和数据传输功能的数字仪表系统完善能源管理势在必行。本文中提及的迷你数字仪表系统，就是通过硬件和软件两大部分的协调工作，优化了远程监控和数据传输等功能。该系统以机器学习为核心，可外挂在数字仪表周围，实时采集并传输仪表读数，在不改装原有管道系统的情况下实现能耗监测功能。
1系统概述
基于机器学习的迷你数字仪表远程监控系统由硬件和软件两部分结构组成。硬件结构包括树莓派硬件主平台、图像采集模块，以及数据转换与传输模块，可实现数字仪表从图像到数字并传送到云端的功能;软件系统以机器学习为核心，实现数字仪表从图像到数字并传送到云端的功能。迷你数字仪表远程监控系统优势明显，其结构简单、体积较小，可满足既有建筑和管道的改造需求;具有更好的普适性、灵活性，安装便捷、使用方便，无需对现有仪表的安装方式进行调整，可以根据需要随时移动或拆装。初投资小、运行经济、维护成本低，可满足大范围、多节点使用需求;运行稳定、采集数据精准，并适用于多种传输方式。基于该系统的诸多特点，其可加装在既有建筑和管道上的水表、电表、燃气表和其他数字仪表上，实现水、电、热等能耗数据的全面监测，为能源管理的可测量化、数据化和准确化提供重要的数据依据。本项目的硬件平台是通用的，因此可以通过软件升级提升系统性能。与常规软件的不同还在于使用了无线数据传输，实现了软件的远程下载和在线升级。迷你数字仪表远程监控系统迎合目前能源管理智能化和科学量化的管理需求，应用场景多样、使用范围广泛，推广前景广阔。
2系统工作原理及组成
2．1系统工作原理
数字仪表远程监控系统总体设计方案由下向上包括图像采集层、数据分析层、网络传输层，以及远程监控应用层，总体方案如图1所示。1)图像采集层:采用小型化的图像采集器安装在不同环境下，可以实时采集包括水表、电表、燃气表等各类数字仪表图像信息，通过图像采集器内置的高速缓存上传到数据分析层。2)数据分析层:主要完成由图像信息向读数结果的转换，是整个系统的核心部分。数据分析主要包括图像预处理、机器学习模型和模板库训练、图像识别和数字判读三个主要阶段。其中，图像预处理实现图像降噪、图像滤波、图像二值化等针对图像的工作;然后对数字区域和字符特征进行提取，基于机器学习方法建立自动识别模型，并在大量样本集的基础上训练生成数字仪表模板库;识别阶段在图像处理和机器学习模型与模板库的基础上，实现数字仪表实时结果判读和输出。3)网络传输层:数字仪表实时判读结果通过ＲS485实时传输到本地数据采集器进行缓存，并在4G/5G网络传输模块的支持下将结果实时传输到云端，进行云端的数据存储和管理。4)远程监控层:移动终端用户可以在各种平台与云端
2．2系统硬件结构
该监控系统硬件结构包括树莓派硬件主平台、图像采集模块，以及数据转换与传输模块。系统采用树莓派4作为主平台，在此基础上搭载图像采集模块、数据转换与传输模块，尽可能提高整个系统硬件结构的小型化和整体性。这种以主平台为载体，根据不同需求选择搭配不同可配置模块的方式能够很好地应对多种场景的应用。1)硬件主平台。硬件主平台采用树莓派4，搭载1．5GHz的AＲM芯片和VideoCoreGPU，支持双4K显示输出，引入USB3接口和全吞吐量千兆以太网，提供了CSI摄像头接口、DSI显示接口、MicroSD卡槽、PoE供电针以及40针的GPIO接口。本系统实现过程选用搭载2GBLPDDＲ4SDＲAM内存。树莓派硬件主平台及其外壳见图2。以树莓派4作为主平台，本系统额外配置了图像采集模块、数据转换与传输模块，分别通过CSI摄像头接口和GPIO接口搭载到主平台上。各模块的供电、时钟等都由主平台统一支持和管理，其中电源采用AC5V输入，能够很好地满足在对用电安全性要求较高的燃气表数字读取等应用场景。2)图像采集模块。由于很多数字仪表安装在管道井等光照条件较差的环境，因此本系统在图像采集模块的高清摄像头基础上搭载了2个红外补光灯。补光灯能够根据周围光照环境自动调节光照度补偿值，实现补光强度自适应，从而实现不同光照条件下都能获得较好的数字仪表图像采集效果，并通过高速缓存传输存储高质量图像信息。图像采集模块外观具体见图3。3)数据转换与传输模块。虽然硬件主平台提供了包括以太网、USB等高速数据传输接口，但是本系统为了应对工业界目前常用的ＲS485Modbus总线传输需求，在40针
2．3系统软件结构
软件系统以机器学习为核心，该部分需要实现仪表盘实时/定时拍照、图像预处理、数字部分自动截取、字符分割、数字识别［11］、结果输出写寄存器等主要功能，从而实现数字仪表从图像到数字并传送到云端。1)流程图。数字仪表远程监控系统软件部分的流程如图5所示。2)软件核心模块设计。a．图像获取和预处理:实时/定时启动图像采集模块，根据光照条件动态补光，拍摄数字仪表图像并缓存在本地。然后，对获取的图像进行降噪、高斯滤波、锐化、二值化操作，从而得到效果最佳的数字仪表二值化图像［11］。b．数字部分自动截取:数字仪表图像包括整个表盘以及其他干扰图像，需要自动截取获得数字部分。本系统采用一个开运算和一个闭运算的方式，对图像进行膨胀和腐蚀处理，去掉较小区域，同时填平小孔，弥合小裂缝，将图像中的矩形区域凸显出来。然后，根据矩形宽高比等特征排除干扰部分［12］，得到仪表读数的数字部分。c．字符自动分割:根据设定的阈值和图片直方图，找出波峰，利用找出的波峰并分隔图片。得到每个字符的波峰后，再根据每组波峰的宽度分割数字部分图像，得到每个字符的图像。d．机器学习模型训练和数字识别:在获取一定数量字符图像的基础上，采用机器学习训练SVM模型，得到字符模板。然后将分割后的每个图像逐个与已训练好的模板进行匹配，得到识别结果。每一轮图像识别后都会将得到的字符存储在本地并持续更新训练模板库，从而逐渐提高图像识别的准确率。最后，将数字识别结果通过功能码写入指定地址的寄存器，本地数字采集器可以通过ＲS485Mod-bus总线轮询读取不超过32个数字仪表读数。
3应用效果
3．1安装效果
迷你数字仪表远程监控系统可实时采集并监控包括水表、电表、燃气表等各类数字仪表读数，其采集间隔可根据需要适时调整。目前样机已加装在某燃气管道的燃气表上实时监控采集燃气读数，并上传至某能源管理公司采集器，为该地区能源科学调配和运行策略调整提供基础数据。现场安装图见图6，图7。
3．2数字识别和传输效果
迷你数字仪表远程监控系统于2020年4月底安装并投入使用，运行一个月无故障。通过运行一个月内采集的数据与人工读数比对结果，数据读取准确率高，识别误差小，并且传输时间短。说明系统数字识别和传输效果良好，完全可以满足工程要求。
4数字仪表的应用前景
4．1直接经济效益
迷你数字仪表远程监控系统的直接经济效益主要包括两部分:降低仪表监控成本和节省改造费用。在系统仅需远程监控功能时，迷你数字仪表远程监控系统与普通数字仪表可取代高价的智能化仪表，极大的降低初投资。系统成本计算过程见表1，一套完整的迷你数字仪表远程监控系统成本约为400元，与近万元的智能化仪表相比，大范围、多节点推广可产生很大的直接经济效益。另一方面，迷你数字仪表远程监控系统可直接外挂在管道上，不需要原有管道系统停运，节省了管道改造过程的原材料费用和人工成本，并且可极大地缩短施工工期，产生很大的直接经济效益。
4．2节能减排效益
迷你数字仪表远程监控系统的远程监控功能，主要用于为能源管理的可测量化、数据化和准确化提供重要的数据。其监控结果直接影响到后续能源管理工作数据的准确性，进而影响运行策略的合理性，关系到能源是否科学调配和合理利用。因此，迷你数字仪表远程监控系统的推广应用具备一定的节能减排效益。其节能减排效益体现在整个系统的节能性上，例如文献［6］中实际案例计算，热计量预付费能源监控系统改造后，150万m2的小区一个采暖季节省热量约为4．7万GJ，折合约1713t标煤，节能比例为10．6%，可见节能减排效益巨大。
4．3社会效益
迷你数字仪表远程监控系统成本较低，可在民用建筑和既有公用建筑中大量推广，让广大用户可实时监控个人行为对能耗的影响，从而提高用户自主用热、用电、用水、用气等节能意识，达到良好的社会效益。另一方面，系统节约的能源可用于发展新的产业，并可以较大地缓解近年来新增的能耗压力，对企业、对社会都会产生良好的效益。
5结语
本文主要开发并试制了一种基于机器学习的仪表监控系统，基于其体系结构框架和实现策略，实现了数据采集，信息收集和存储以及状态的可视化各个模块的集合，基于数字学习的实现策略使该系统具有平台适应性和监控远程性的优点。通过已应用在现场的系统运行效果反馈，更是明确了该策略有利于系统的经济效益和节能减排效益的提高。近年来，随着互联网科学技术的发展，生产者、管理者对监控系统的普适性和实时性有着进一步的要求。基于迷你数字仪表远程监控系统的诸多优点，生产管理者等用户能够监控仪表数据，设定数据超标警戒线，还能够保存数据至本地数据库用以进行机器学习。迷你数字仪表远程监控系统的普及应用将更好地满足复杂多样的现实场景地应用，更加合理化地实现建筑内部能源的分配和管理。
陈扬 蔡越洋 朱亦凡 刘腾云 杨奕欣 李翠敏 苏州科技大学环境科学与工程学院
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