为提升能源管理水平，实现能源消耗的精细化、数字化和可视化监控，我单位计划建设一套能源数字化管理系统。本项目旨在通过对全厂区的水、蒸汽、冷媒、压缩空气等能源介质以及关键设备PLC数据进行全面采集、监控与分析，为节能降耗、故障预警和科学决策提供数据支撑。

本方案旨在为某单位的能源数字化管理系统构建一套稳定、高效、全面的数据采集子系统。项目需实现对水、蒸汽、冷媒、压缩空气等多种能耗数据，以及数十台PLC设备数据的统一采集。考虑到现场仪表和设备种类繁多、通讯协议不一致、网络接入条件多样，本方案采用“分散采集、统一汇聚”的架构，确保数据能够完整、准确、实时地传输至上层能源管理平台。

有线仪表及传感器采集方案

方案设备：VIFI有线采集终端

技术原理：该终端是一款高稳定性、低功耗的双串口服务器，支持RS-232和RS-485同时工作。它通过深度优化的TCP/IP协议栈，将仪表输出的串行数据(如Modbus-RTU)封装成网络数据包，透明传输至上一级的数采网关。

实施方式：通过网页或上位机软件进行可视化配置，设置目标网关的IP地址和端口，即可实现“即插即用”式的快速部署。适用于所有具备标准串行通讯口的流量计、温度传感器、压力传感器等。

无线疏水阀监测设备接入方案

方案设备：数采网关(专用于无线接入)

技术原理：现场疏水阀无线监测设备通过其自身的无线协议(如LoRa、Zigbee)将数据发送至本方案部署的数采网关。该网关具备相应的无线接收模块，负责接收数据，并通过内置的DAQFORIIOT系统进行协议转换，最终通过以太网/WiFi/4G上传至能源管理平台。

无通讯口仪表图像识别采集方案

方案设备：仪表采集摄像头+本地图像识别系统

技术原理：

图像采集：高清摄像头定时或触发抓取仪表表盘图像。

图像预处理：在本地图像识别系统中，先对图像进行降噪、增强等处理。

特征提取：采用边缘检测算法精确定位仪表和面板轮廓;通过Hough变换检测指针、刻度或液位线。

智能识别：对于数字、字符等目标，采用基于卷积神经网络(CNN)的深度学习模型进行识别，该模型能有效克服表盘倾斜、光照不均等干扰。

数据输出：将识别出的数值结果通过标准接口(如API)输出，并由系统封装为标准数据格式发送至能源管理平台。

适用范围：液晶仪表、指针仪表、滚轮仪表等各类不具备通讯功能的电子或机械仪表。

PLC设备数据采集方案

方案设备：通用工业数据采集网关(IOTGateway)

技术原理：该网关是方案的核心，其内置了百余种工业设备(包括主流PLC、CNC等)的专用采集驱动。实施人员无需编程，仅需通过浏览器配置网关，选择对应的PLC品牌型号和通讯参数，网关即可主动采集PLC的寄存器数据。

协议转换：采集到的原始数据可根据平台需求，通过网关转换为MQTT、HTTP、ModbusTCP、OPCUA或直接写入数据库等多种方式输出。本方案中，主要将数据转换为JSON格式上传，极大方便平台侧的解析与处理。