通过多种智能化设备和数据采集方式，实时或定期获取各类能耗数据，涵盖电力、水等能源的使用信息。系统通过智能电表、水表等物联网设备实时采集能耗数据，结合手工录入机制，确保数据的全面性和准确性。采集到的原始数据包括用电量、用水量等，具体表现为时间戳、设备ID、能耗数值等字段。 在数据处理阶段，系统通过数据清洗、归一化和聚合等规则对原始数据进行初步整理，剔除异常值并补全缺失数据，确保数据的完整性和一致性。采用时间序列分析、机器学习算法等方法对能耗数据进行深度分析，挖掘能耗趋势、峰值区间和异常消耗模式。通过图表、曲线和热力图等可视化形式，系统直观展示能耗变化趋势，帮助用户快速了解能源使用状况。 在应用场景方面，本数据产品主要服务于物业管理和节能优化。物业管理人员可以通过系统实时监控各楼栋、楼层或设备的能耗情况，识别高能耗区域并制定针对性的节能措施；根据系统提供的个性化节能建议，优化设备运行时间、调整照明与空调策略，实现能源消耗的最优化。

1. 数据清洗 去除异常值：设定能耗数据合理范围，自动识别并剔除异常数据。例如，用电量激增时，系统会标记并处理。 补全缺失值：对缺失数据，采用插值法或预测模型补全，保证数据连续性。 去重处理：保留同一时间点最新或合理记录，避免数据冗余。 2. 数据归一化 单位统一：将能耗数据转换为标准单位，便于分析比较。 时间对齐：统一时间戳至同一时区，并按固定间隔对齐，确保时间一致性。 3. 数据聚合 按时间维度聚合：按需汇总统计原始数据，生成关键指标。 按空间维度聚合：分类汇总不同区域或设备的能耗数据，便于管理分析。 分层统计：分层次统计能耗数据，揭示不同层次的能耗特征。 4. 数据质量评估 完整性检查：确保数据无缺失，对缺失率超阈值设备预警。 一致性校验：检查不同设备数据逻辑一致性。 准确性验证：评估数据准确性，修正偏差大的数据。 5. 数据存储与更新 分层存储：原始、清洗、聚合数据分别存储，便于检索分析。 定期更新：定期更新数据库，保持数据时效性。 版本管理：记录数据清洗和分析版本，便于回溯审计。

应用场景： 场景一：辅助项目梳理能耗线路 系统通过对比分析总表与终端表数据，识别并核查能耗偏差，优化能耗线路匹配，精准定位异常区域，帮助规划线路，减少损耗，提升效率。 场景二：能耗异常分析 系统监测总表与终端表数据差值，超出阈值时触发预警，生成工单。如终端表数据低于总表，提示“跑冒滴漏”问题，派发工单给责任人，提高响应速度，减少浪费，确保管理精确高效。 场景三：节能方案优化 系统分析历史能耗数据，识别高峰时段和低效设备，提供个性化节能方案。如建议非高峰时段运行空调，更换低效照明系统，帮助管理者实施节能措施，降低能耗成本。 场景四：能耗预测与规划 系统利用历史数据和机器学习预测能耗趋势，预警可能增加的能耗区域，帮助管理者规划能源分配和储备，避免短缺或超额使用。 场景五：能源成本分摊 系统采集分析各区域能耗数据，实现能源成本公平分摊。根据实际能耗数据生成账单，避免按面积分摊争议，提高透明度和公平性。

抄单工单号 终端表名称 终端表编号 表计类型 上月读数 本月读数 倍率 当月用电（水）总量 20241128083130414 9#XXX水表 18040126113323 水表 8 8 1 0.0 20241128083118992 4#XX配电间1 20210363911812 电表 31 32 50 50.0 20241128083118992 4#XX照明间2 20210463970244 电表 429 430 50 50.0

总表编号 总表名称 区域 管理处名称 物业项目部 电水房地址 表计类型 初始化年月 初始读数(单位：kwh) 收费性质 表状态 审核状态 审核意见 关联总表编号 关联总表名称 物业项目部 品质项目名称 公区/私区 楼栋单元 房号 终端表编号 终端表名称 仪表倍率 表计类型 收费性质名称 使用类型 费用归属方名称 公摊类型名称 初始年月 房源数 总面积 初始读数 仪表位数 总表编码 总表名称 物业项目部 品质项目名称 公区/私区 楼栋单元 房号 终端表编码 终端表名称 表计类型 收费性质 使用类型 费用归属 公摊类型 初始化年份 房源数 总面积数 初始化读数 二维码状态 分配二维码 查看二维码 抄单工单号 物业项目部 品质项目名称 终端表编号 终端表名称 楼栋单元 房号 表计类型 上月读数 本月读数 倍率 当月用电（水）总量 账期 抄单人 提交时间 审核状态 审核意见 当前操作人 下一步操作人 审核时间