能源管理体系建设指导材料之13：6策划-6.6能源数据收集的策划（雷泽佳编制-2025A0）

能源管理体系建设指导材料之13：6策划-6.6能源数据收集的策划能源管理体系建设指导材料之13：6策划-6.6能源数据收集的策划(雷泽佳编制-2025A0）策划能源数据收集的策划总则组织应系统化制定并实施能源数据收集计划，该计划需与其规模、复杂程度、资源配置以及测量设备能力相适应，并贯穿能源管理全过程。计划应明确规定以下核心要素：监测关键特性所需的数据类型，包括能源消耗量、设施设备参数、运行变量（如产量、工况、环境条件）、静态因素（如工艺技术、规模、气候）以及节能措施实施效果等。数据范围覆盖主要能源使用环节、支持过程及外包活动。数据采集方法与频次，明确人工记录、自动化监测或第三方提供等途径，确定实时、定期或周期性的采集频率，确保数据时效性与连续性。数据存储与追溯机制，建立规范化的记录模板、电子化数据库或信息化平台，确保数据完整可查，保留期限满足分析需求及合规要求。数据质量保障措施，采用经校准或检定合格的计量器具，定期验证测量结果的准确性及重现性。对信息化系统采集的数据实施第三方校验或交叉核对，保障数据可信度。数据收集策划应整合内外部来源：内部数据协议：涵盖生产、设备、计量、统计等部门，确保跨部门数据协同；外部数据协议：包括能源供应商、外包服务方、行业协会及公共平台，获取能源价格、行业标杆值、气候数据等支撑分析。计划需动态更新与优化：定期评审数据收集内容与方法，当能源绩效参数调整、能源基准变更、工艺设备升级、产品结构变化或法规更新时，及时修订计划；实施数据归一化处理，消除产量波动、季节性因素等对能源绩效分析的干扰，确保数据可比性；定期评估数据应用效果，验证数据是否有效支撑能源基准对比、目标达成度分析、改进机会识别，并根据评估结果优化数据收集策略。输出要求：数据收集结果应转化为可量化分析的输入，用于追踪能源绩效参数趋势、验证措施计划有效性、识别异常偏差及挖掘节能潜力，为核心业务流程优化与战略决策提供数据支撑。数据收集计划内容数据类型与内容计划收集的（或适用时通过测量获取的）和保留为成文信息（见7.5）的数据应包括：组织应明确能源数据收集计划的具体内容，确保覆盖能源管理体系边界内的关键环节与核心要素。数据收集计划应包括以下内容：主要能源使用的相关变量；需收集与主要能源使用直接相关的变量数据，以支撑能源绩效分析与改进。这些变量包括：运行参数：如包括生产负荷、设备运行效率、工艺参数（如温度、压力）、电机效率、管网输送损耗等，用于评估能源转换与利用效率；环境因素：如环境温度、湿度等影响能源消耗的外部条件，确保数据归一化分析的准确性。工艺参数：如生产负荷、物料配比、产品产量等，用于建立能源消耗与生产活动的关联性。与主要能源使用以及组织相关的能源消耗；应全面收集能源消耗数据，涵盖能源从购入到最终使用的全过程，包括：能源类型：一次能源（如煤炭、天然气）、二次能源（如电力、蒸汽）及耗能工质（如水、压缩空气）的消耗量；消耗环节：记录能源在采购、转换、输送、分配和使用过程中的损耗数据，识别能源浪费点；质量参数：如燃料热值、电力品质等，确保能源消耗数据的真实性和可比性。与主要能源使用相关的运行准则；需收集反映能源高效利用的运行准则数据，包括：设备经济运行参数：如设备最佳工况范围、负载系数、能效标准等，用于指导操作优化。管理规范数据：如生产排产计划、设备维护周期、能源分配策略等，确保运行过程符合节能要求。静态因素（如适用）；收集不随时间显著变化但影响能源绩效的静态数据，包括：设备基础信息：如设备型号、额定功率、能效等级、投产时间等，用于建立能源基准和对标分析；组织结构数据：如生产班次、用能单元划分、管理职责等，为能源消耗的责任追溯提供依据。措施计划中规定的数据。针对节能技术改造、管理优化等措施计划，应收集以下数据：实施效果数据：如节能量、能效提升率、投资回收期等，用于评估措施的有效性；过程监控数据：如技术改造进度、设备更新记录、操作规范执行情况等，确保措施按计划落实。此外，数据收集计划还应包括计算能源绩效参数、能源基准及其他量度所需的衍生数据，例如通过能源平衡分析、对标分析等方法生成的综合数据，以支持能源管理体系的持续改进。组织应确保数据的完整性、准确性和可追溯性，通过定期校验计量设备、验证数据逻辑关系等方式，保障数据质量。计划内容与记录能源数据收集计划应系统化描述管理体系内所有数据类型及保留要求，确保其完整性、可追溯性与可验证性。计划中需明确以下内容，并形成规范化记录：数据类型与用途：测量了什么数据，为什么，以及如何在能源管理体系中使用数据；测量对象：明确需监测的能源种类（如电、蒸汽、燃料等）、用能设备（如磨机、窑炉、空压机）及关键参数（如温度、压力、流量）；数据目的：说明数据用于能源绩效分析、合规性评价、目标实现验证或运行优化的具体场景。测量方法与工具：这些数据是如何被测量的（如装置或传感器、方法、频率、精度、校准）；测量装置：明确传感器、仪表、DCS系统等设备的选型要求，包括精度、量程及校准周期；测量频率：根据用能过程特性（如连续生产、间歇运行）确定数据采集频次，确保覆盖典型工况；数据采集方式：区分在线自动采集、人工记录或第三方检测，确保数据实时性和可靠性；数据存储与访问：这些数据存储在哪里，以及能源管理体系如何访问这些数据；存储位置：指定数据库、电子台账或纸质文档的存储路径，确保权限分级管理。数据格式：统一数据记录格式，包括单位、时间戳及关联能源绩效参数（如单位产品能耗）。访问机制：明确数据查询、调用及共享的流程，保障能源管理团队及相关部门的使用权限。数据处理与质量控制：因为缺失或异常值或通过能源管理体系的分析而使数据有用，数据需要的任何处理过程；异常值处理：制定异常数据识别规则（如超过阈值±5%），明确补测或修正方法；数据归一化：针对生产负荷、环境条件等变量，建立标准化处理模型（如回归分析）；备份与恢复：定期备份数据，制定系统故障时的应急恢复方案。责任与分工：负责数据收集和测量的人员；责任人：明确数据采集、录入、审核及维护的岗位角色，如能源管理员、设备操作员、IT专员；培训要求：规定人员技能标准及定期培训计划，确保操作规范性。系统支持：电力网络和热力网路相关的供电方案及连接方案；能源管理信息系统：部署能耗在线监测平台，实现数据自动采集、分析及预警功能。网络架构：描述电力、热力管网的监测节点布局，确保覆盖主要用能系统（如供配电、余热回收）。特殊注意事项：测量或参数正常处理还是有安全关键性。安全关键参数：对影响生产安全或环境的参数（如锅炉压力、废气排放）实施重点监控。合规性要求：满足国家/行业计量标准（如GB17167）及统计报表制度（如重点用能单位能源利用状况报告）。信息化工具支撑：能源管理信息系统是补充能源管理体系的有用工具。系统功能：能源管理信息系统（EMS）应集成数据自动采集、动态监控、趋势分析功能，并与生产管理、设备维护等系统实现数据交互；辅助决策：通过大数据分析生成能效优化建议、预警提示，支撑管理评审与持续改进。记录要求。完整保存原始数据记录、校准证书、数据处理日志及分析报告，保留期限应覆盖合规性追溯周期；定期归档电子数据并验证其可读性，防止介质老化导致信息丢失。数据收集方法与来源数据收集应基于系统性、准确性和可追溯性原则，采用多元化方法获取关键数据，确保覆盖能源管理体系运行所需的核心要素。数据来源应包含与主要能源使用、能源基准、能源绩效参数及运行控制相关的关键特性测量，具体方法与来源如下：数据收集方法；直接测量法：通过计量器具实时采集能源消耗数据（如电表、燃气表、蒸汽流量计等），适用于可直接量化的能源种类（电、煤、天然气等）；示例：采用自动化监测系统记录生产设备的实时能耗数据，如水泥企业生料磨的电耗、窑炉的热耗等。间接计算法；通过物料平衡、能量平衡或工程模型推导能源消耗数据。例如，通过生产物料流量与单位产品能耗标准计算总能耗；示例：在化工行业中，根据原料处理量与工艺参数（如反应温度、压力）计算合成过程的能耗。统计模型法；利用历史数据建立统计模型，分析能源消耗与相关变量的关系。例如，通过回归分析确定设备负载与能耗的关联；示例：通过统计分析确定某类设备在不同运行工况下的单位产品电耗基准值。自动化系统集成；借助物联网（IoT）、SCADA系统或能源管理中心平台实现数据自动采集与分析，支持实时监控与预警；示例：纺织企业通过DCS系统集成各工序能耗数据，实现生产过程能耗的动态监测。人工记录法。通过人工巡检、日志填写等方式记录非连续或难以自动化采集的数据（如设备启停时间、维护记录）。示例：定期人工抄录锅炉房蒸汽产量及燃料消耗量，结合运行时间计算能效指标。数据来源。主要能源使用相关数据；覆盖生产系统（如水泥熟料烧成、化肥合成工序）、辅助系统（空压机、水处理）及附属系统（办公照明、运输）的能耗数据；示例：采矿行业自卸卡车的柴油消耗、有效载荷及行驶路线数据，用于归一化能耗分析。关键特性参数；包括工艺参数（如窑炉温度、磨机压差）、质量参数（物料水分、燃料热值）及运行参数（设备运转率、台时产量）；示例：玻璃纤维生产中，记录拉丝机的温度、转速及原料配比，分析其对能耗的影响。运行准则与控制数据；设备操作规程中的设定值（如风机风量、电机频率）、维护记录及异常事件处理记录；示例：空调系统的温度设定值、过滤网更换周期与能耗变化的关联分析。措施计划实施数据。技术改造项目的节能量数据、设备更换前后的能效对比记录；示例：变频改造后电机运行电流、功率因数的实测数据，用于验证节能效果。数据存储与处理为确保能源数据的完整性、可追溯性和分析价值，组织应建立系统化的数据存储与处理机制，涵盖以下关键要素：数据存储管理；存储位置与介质：明确数据存储的物理位置（如本地服务器、云端存储）、介质类型（如磁盘阵列、磁带库）及冗余备份策略，确保数据安全可靠；对于分布式能源系统，需建立集中式存储平台，实现多源数据的统一管理；访问权限：制定分级授权机制，区分数据查询、修改、删除等操作权限，确保敏感数据（如能源消耗原始记录、设备运行参数）的访问安全；通过角色权限分配，限制非授权人员接触核心数据；数据归档：建立历史数据归档制度，按周期（如月度、年度）备份关键数据，保留至少3个完整会计年度的原始数据，满足能源审计、追溯分析及合规性要求。数据处理流程；异常值识别与处理：制定异常数据判定标准（如超过历史均值±20%），采用统计分析或工程判断方法识别异常值；对确认的异常数据，需记录处理过程（如标记、核实、修正）并保留处理痕迹；跨时段数据整合：建立数据标准化机制，统一不同时段、不同系统间的数据格式与单位；采用数据插值、平滑处理等技术，消除因设备故障、采样间隔差异导致的不连续数据，确保数据连续性；数据清洗与验证：定期对存储数据进行清洗，删除重复或无效记录；通过逻辑校验（如能耗与产量的相关性）、计量器具比对等方式，确保数据真实性与准确性。能源管理信息系统（EMIS）应用；系统功能要求：部署具备数据采集、存储、分析、预警等功能的EMIS，支持实时数据监控、趋势分析及报表生成；系统应兼容多类型能源计量设备（如智能电表、流量计），实现数据自动采集与传输；数据接口规范：制定系统间数据交互标准，确保与生产管理系统、财务系统等外部平台的无缝对接；采用开放协议（如MQTT、OPCUA）实现数据共享，避免信息孤岛；系统验证与维护：定期对EMIS进行功能测试与性能优化，确保数据采集误差率≤0.5%；建立系统故障应急预案，配置备用电源及灾备系统，保障数据连续性。注：能源管理信息系统可作为支持工具，整合数据采集、存储和分析功能。数据安全与合规；数据加密：对传输中的敏感数据（如能源消耗实时数据）进行加密处理，采用SSL/TLS等安全协议防止数据泄露；合规性要求：确保数据存储与处理符合相关法规和标准要求；审计追踪：记录所有数据操作日志（如访问时间、操作人、修改内容），保留至少6个月的审计记录，支持数据操作追溯。数据应用与分析；建立分析模型：基于存储数据开发能源绩效分析模型（如单位产品能耗、设备能效比），结合能源基准与绩效参数，定期生成能源利用效率报告；支持决策优化：通过数据挖掘技术（如回归分析、聚类分析）识别节能潜力区域，为设备升级、工艺优化等措施计划提供数据支撑；可视化展示：利用仪表盘、趋势图等工具实现数据可视化，直观呈现能源消耗结构、设备运行状态等关键信息，提升管理决策效率。数据质量管理数据质量评估与验证；组织应建立数据质量评估机制，确保能源数据的准确性、完整性和可靠性。在进行数据分析前，需实施以下活动：缺失值处理：识别并记录数据缺失情况，分析缺失原因（如设备故障、传感器失效等），采用合理方法进行填补（如插值法、趋势外推法），并在成文信息中注明填补依据；异常值识别：通过统计分析（如控制图、箱线图）或工艺逻辑判断，识别超出合理范围的异常数据。对异常值应追溯核查原始记录，确认是否因测量误差、操作失误或系统波动导致；时间区间一致性：确保不同来源数据的时间戳对齐，消除因采样周期不一致导致的分析偏差。例如，将小时级数据与日汇总数据进行时间对齐处理。测量方法与频率优化。测量方法匹配性：根据能源使用特性（如连续性、间歇性）选择适宜的测量方式（如在线监测、人工抄表）。例如，对波动较大的生产线采用高频次在线监测，对稳定运行的设备可采用每日人工记录；测量频率验证：通过风险评估或成本效益分析确定合理的测量频率。对于高耗能设备或关键工序，应增加测量频次；对低能耗辅助系统可适当降低频次。验证方法包括但不限于：统计分析历史数据波动规律；评估测量成本与数据价值的平衡；参照行业标准或最佳实践（如GB/T17167要求的重点用能设备监测频次）。测量设备与准确性保障组织应确保用于测量关键特性的设备能够提供准确且可重现的数据，以支撑能源管理体系的有效运行。为实现这一目标，需从设备选择、校准验证、维护管理及数据控制等方面进行系统策划与实施。测量设备的选择与配置应基于能源数据收集的需求，确保其量程、精度和稳定性符合关键特性的测量要求。组织需根据行业特点和用能过程，合理确定设备的技术参数，并考虑环境条件（如温度、湿度、振动等）对设备性能的影响，必要时采取防护措施（如减震、隔热等），以保障设备在复杂工况下的测量准确性；校准与验证是保障设备准确性的核心环节。组织应建立科学的校准制度，明确校准周期、方法和标准。校准可依据国家标准或行业规范，使用经检定合格的标准器具或黑体炉等装置，对设备的零点、量程和灵敏度进行调整。校准记录需完整保存，包括校准时间、人员、方法、结果及调整措施等，以证明设备的准确性持续满足要求。对于关键测量设备，校准周期应缩短，并通过定期验证（如比对测试）确认其性能稳定性；设备维护与日常管理是确保设备持续可靠运行的基础。组织应制定设备维护计划，定期进行清洁、检查和保养，及时更换磨损部件，防止因设备老化或污染导致测量误差。例如，对光学类测量设备（如红外测温仪），需定期清洁镜头，避免灰尘或油污影响光路；对压力测量设备，需防止过载和震动，并检查密封性能。此外，设备操作人员应经过专业培训，熟悉设备操作规程，避免因操作不当导致数据偏差；数据准确性与可追溯性需通过严格的管理措施来保障。组织应明确数据采集、记录和存储的规范，确保数据真实、完整、可重现。测量方法和监视技术需形成成文信息，包括数据采集的频次、方式及责任人等。同时，应建立数据审核机制，对异常数据进行及时分析和处理，确保能源数据的准确性和可靠性。校准和验证过程中产生的记录应妥善保存，以便追溯和查询。策划的评审与更新能源数据收集计划应建立周期性评审机制，确保其持续适用性与有效性。评审周期由组织根据自身规模、用能复杂度及能源管理体系运行需求确定，通常建议每12个月开展一次全面评审。当出现以下情形时，应立即启动策划更新程序：关键触发条件；用能系统变更：包括主要生产设备更新、工艺技术改造、能源计量器具升级或淘汰、生产负荷调整等；能源结构调整：涉及新能源引入、化石能源替代或能源介质转换，如新增余热发电系统或天然气替代燃煤；管理体系变化：能源基准或能源绩效参数调整、合规义务更新（如单位产品能耗限额标准修订）、管理评审输出导致的目标变更；外部因素变化：国家或地方能源政策调整、行业能效对标要求更新、碳交易机制实施等。更新内容要求；数据采集优化：针对新增用能环节或改造后的设备，补充或调整数据采集点，确保覆盖所有主要能源使用过程。例如，纺织企业新增智能化染色设备后，需增加在线能耗监测参数；计量方法适配：当能源介质变化（如蒸汽品质提升）或生产工艺改变时，重新验证计量器具的准确性与配置率，确保符合GB17167及行业特定要求；绩效参数校准：若能源基准因技术改造或产品结构调整发生变化，需同步更新能源绩效参数的计算模型与归一化方法；测量需求前瞻：结合未来能源管理需求（如碳足迹核算、可再生能源消纳比例），预留数据接口与采集通道，确保策划具备扩展性。动态管理机制。组织应建立策划更新的闭环管理流程，包括：变更识别：通过定期能源评审、合规性评价及内部审核识别需更新的需求；影响评估：分析变更对数据完整性、准确性及能源绩效评价的影响；修订实施：由能源管理团队牵头修订计划，明确更新内容、责任人和完成时限；验证确认：通过试运行或模拟测试验证更新后的策划有效性；文件受控：确保更新后的成文信息经授权审批，并传递至相关岗位人员。保留成文信息能源数据收集计划应作为成文信息保留，包括以下内容：数据用途及与能源管理体系的关联；数据用途：明确数据在能源管理体系中的应用场景，包括支持能源绩效参数计算、能源基准建立、目标指标验证、合规性评价及持续改进。需说明数据如何服务于主要能源使用识别、运行控制优化及措施计划有效性评估；体系关联性：清晰标注数据与能源方针、目标、能源指标的对应关系，确保数据收集覆盖能源评审、运行控制、绩效评价等关键环节。测量方法与设备管理；测量方法：规定监测关键特性的具体技术手段，包括设备型号、量程、精度要求，并明确校准周期及记录要求（如依据GB17167或行业特定标准）；数据频率：根据能源使用特性确定测量频次（如实时在线监测、每日/每周人工采集），确保数据能够反映能源绩效变化趋势。数据存储与访问；存储位置：明确物理存储（纸质台账）或电子系统（数据库、能源管理中心平台）的具体位置，并规定备份机制以防止数据丢失；访问方式：制定权限管理制度，确保授权人员可通过安全渠道获取数据，同时保护敏感信息（如能源成本数据）。数据处理规则；异常值处理：建立异常数据识别与修正流程，包括波动阈值设定、人工复核机制及修正方法（如插值法、历史均值替代）；缺失数据填补：规定缺失数据的填补策略（如相邻周期数据推算、统计模型估算），并记录填补依据。数据验证：定期对数据完整性、准确性进行交叉核对（如电表读数与财务账单比对），确保数据可追溯。责任分工；明确岗位职责：指定数据采集、审核、分析及维护的责任人，细化分工（如生产部门负责实时数据记录，能源管理部门负责汇总分析）；培训要求：确保相关人员掌握数据采集工具操作、处理规则及系统使用方法，保留培训记录作为能力证据。未来数据需求预测。技术升级影响：预测新技术应用（如智能电表、物联网传感器）对数据类型、精度的新要求，提前规划测量设备与系统的升级路径；措施实施后需求：针对节能技术改造或管理措施实施，预判新增数据需求（如技改前后能耗对比参数），确保数据体系具备扩展性。表6.6-1：能源数据收集的策划工作流程表一级流程二级流程三级流程流程活动实施和控制要点流程输出和成文信息1策划准备1.1确定数据需求1.1.1识别关键特性-基于能源评审结果，识别影响能源绩效的关键特性（如主要能源使用、能源消耗、相关变量等）。

-结合运行准则和静态因素分析数据需求。-

关键特性清单

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数据需求分析报告1.1.2确定数据收集范围-明确需收集的数据类型（如能源消耗量、相关变量值、运行参数等）。

-确定数据来源（仪表、系统、人工记录等）。-

数据收集范围定义表1.2制定数据收集计划1.2.1设计数据收集方案-规定数据收集方式（自动采集、人工录入、第三方提供等）。

-确定数据收集频次（实时、每日、每月等），考虑业务周期或季节变化。-

数据收集方案文档

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数据采集流程图1.2.2分配资源与职责-明确数据收集责任部门/人员。

-配置测量设备（如仪表、传感器）及验证其准确性。

-制定校准和维护计划。-

资源分配表

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设备校准记录

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职责分工矩阵2实施与监控2.1执行数据收集2.1.1数据采集与记录-按计划执行数据采集，确保数据完整性和及时性。

-记录异常数据并标注原因（如设备故障、人为误差）。-

原始数据记录表

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异常数据日志2.1.2数据存储与管理-建立统一的数据存储平台（如数据库、能源管理系统）。

-分类存储数据并设置访问权限。-

数据存储结构图

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数据管理规范2.2数据质量控制2.2.1数据准确性验证-定期校验测量设备，确保数据准确性。

-通过交叉验证或统计分析识别数据偏差。-

设备校准证书

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数据验证报告2.2.2数据完整性审查-检查数据缺失或重复问题，补充或修正数据。

-确保数据覆盖所有关键特性和时间周期。-

数据完整性审查记录3评审与改进3.1定期评审计划3.1.1评估计划有效性-按计划时间间隔（如季度、年度）评审数据收集计划。

-分析数据是否满足能源绩效改进需求。-

数据收集计划评审报告3.1.2更新数据收集计划-根据评审结果调整数据范围、频次或方法。

-优化资源配置或校准流程。-

更新后的数据收集计划

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变更记录3.2持续改进3.2.1改进措施实施-针对评审发现的问题制定纠正措施（如升级设备、调整采集逻辑）。

-跟踪改进措施的执行效果。-

改进措施清单

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措施实施跟踪表4合规性保障4.1成文信息管理4.1.1文档编制与归档-保留所有策划、实施、评审阶段的文件（如计划、记录、报告）。

-分类归档并确保可追溯性。-

文件归档目录

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合规性文档（如校准记录、评审报告）4.1.2外部要求响应-确保数据收集符合法律法规及其他要求（如能效标准、碳排放报告）。

-定期更新外部合规性清单。-

合规性评价报告

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外部要求清单表6.6-2：能源数据收集策划表数据类别数据子类别数据内容数据来源测量/监测设备识别、测量、监视和分析方法a)主要能源使用的相关变量生产相关变量生产量、运行时间、设备负荷率、产品种类/规格、原料品质（如热值、水分）生产管理系统、设备运行日志、ERP系统、原料检测报告流量计、计数器、PLC控制器、在线成分分析仪实时数据采集系统自动记录；结合生产计划与能耗数据进行回归分析，识别变量与能耗的关联性；采用归一化方法消除原料品质波动影响（如热值修正系数）。环境相关变量温度、湿度、光照强度、季节变化、气候条件（如极端天气）气象站数据、环境监测系统、厂区温湿度传感器网络温湿度传感器、光照传感器、气象站通过归一化方法消除环境变量对能源绩效的影响，采用统计模型（如多元线性回归）；结合能耗数据进行季节性趋势分析。工艺参数压力、流速、温度控制设定值、设备运行模式