MyEMS 开源能源管理系统与同类系统的全方位对比分析

简介: MyEMS 是一款开源能源管理系统,相较于施耐德 EMS+、西门子 Smart ECX 和 ThingsBoard,具有技术架构轻量、功能聚焦、成本低廉等优势。其采用 Python 与微服务架构,支持二次开发,适用于智能建筑、中小型工厂等场景,兼顾能源监控、分析与设备管理,具备良好的灵活性与扩展性,适合多类用户自主定制开发。

MyEMS 开源能源管理系统与施耐德 EMS+、西门子 Smart ECX 智慧能碳管理平台、ThingsBoard 等其他能源管理系统相比,在技术架构、功能特性、应用场景、成本等方面存在诸多差异,具体如下:

与施耐德 EMS + 对比1:

  • 技术架构:施耐德 EMS + 基于工业物联网架构,采用分层分布式系统结构,从感知层到应用层全链路贯通,适合复杂工业环境。MyEMS 采用轻量级微服务架构,基于 Python、Node.js 等开源技术栈构建,在智能建筑、中小型工厂等场景中部署更灵活。
  • 算法应用:施耐德 EMS + 内置的 AI 算法引擎集成时序预测、异常检测与优化控制模块,能源预测精度高,能显著降低车间能耗。MyEMS 的数据处理采用流式计算架构,AI 模块基于 Scikit-learn 与 TensorFlow 构建,通过聚类分析等优化设备启停策略,节能效果良好。
    生态构建:施耐德 EMS + 依托全球技术服务网络,提供全生命周期服务,但使用成本高。MyEMS 依靠开源社区驱动,GitHub 上代码提交和贡献者众多,开发者可基于开源工具二次开发。

    与西门子 Smart ECX 对比5:

  • 技术基础:西门子 Smart ECX 基于物联网、云计算、人工智能等技术构建数字化平台,技术栈未完全公开。MyEMS 基于开源软件许可协议,采用 Python 与 React 等主流技术栈开发,技术灵活性和扩展性强。
  • 功能特点:西门子 Smart ECX 强调能源和碳管理的整体性,提供从数据采集到减排的全方位解决方案。MyEMS 侧重能源数据采集、分析和设备全生命周期管理,通过 AI 驱动提升能源使用效率。
    应用场景与用户群体:西门子 Smart ECX 主要应用于工业制造等关键行业,面向对能源和碳管理有深度需求的中大型企业。MyEMS 应用场景更广泛,目标用户包括能源运营商、产业园区管理方等多种组织。
  • 定制化与开放性:西门子 Smart ECX 可提供高度定制化解决方案,但不开源。MyEMS 作为开源平台,用户可根据自身需求进行二次开发和功能扩展。

    与 ThingsBoard 对比2:

  • 定位:ThingsBoard 是高度可扩展且容错的物联网平台,可用于多种物联网场景。MyEMS 是专注于能源管理的系统,旨在帮助用户实现能源的高效利用和成本节约。
  • 技术架构:ThingsBoard 支持微服务架构和单体架构,可灵活选择。MyEMS 基于 Python 和 React 等开发,采用前后端分离设计模式。
  • 扩展性:ThingsBoard 支持水平扩展,通过添加服务器节点应对高并发和大数据量。MyEMS 支持模块化设计,可添加或删除功能模块。
  • 应用场景:ThingsBoard 适用于智慧农业、智慧城市等多种场景,设备连接能力强。MyEMS 专注于智能建筑、工厂等能源管理场景,提供设备管理、故障诊断等全面的能源管理功能。

image.png

相关文章
|
SQL 监控 druid
springboot-druid数据源的配置方式及配置后台监控-自定义和导入stater(推荐-简单方便使用)两种方式配置druid数据源
这篇文章介绍了如何在Spring Boot项目中配置和监控Druid数据源,包括自定义配置和使用Spring Boot Starter两种方法。
|
iOS开发 MacOS Python
在Mac 上搭建Pygame开发环境(含安装错误的解决办法)
在Mac 上搭建Pygame开发环境(含安装错误的解决办法)
1330 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 运维 安全
MyEMS开源能源管理系统简介
MyEMS 是一款基于 Python 和 React 的开源能源管理系统,采用 MIT 协议发布,适用于建筑、工厂、商场等多种场景。系统支持电、水、气等能源数据实时采集,兼容新能源设备接入,并提供智能分析、设备管理、节能优化等功能,助力企业降低能耗与运维成本,提升能源使用效率。
167 0
|
存储 缓存 监控
怎么更好地设计一个优秀的SaaS系统
设计一个优秀的SaaS系统,需要从架构、性能、安全性、租户隔离、扩展性等多方面进行深思熟虑。根据业务需求选择合适的多租户架构,保证数据隔离的同时提高系统性能。
903 1
|
12月前
|
JSON 安全 API
微店item_search_shop-获得店铺的所有商品API接口设计指南
本文介绍如何设计高效、安全且易用的item_search_shop API接口,用于微店商品检索和管理。关键需求包括数据完整性、高并发支持、安全性及易用性。开发者需在微店开放平台注册获取API凭证,并通过Access Token调用接口。接口支持一次性获取店铺所有商品信息,提供Python示例代码。注意事项涵盖凭证安全、异常处理和数据准确性。此API助力商家提升电商运营效率。
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 vr&ar
时间序列预测利器:Sklearn中的ARIMA与状态空间模型
【7月更文第24天】时间序列预测是数据分析和机器学习领域的一个重要分支,它致力于从历史数据中挖掘规律,预测未来的发展趋势。在Python的Scikit-learn库中,虽然直接提供的时间序列预测模型不如专门的时间序列分析库如Statsmodels或Prophet那样丰富,但Scikit-learn的强大之处在于其模型的灵活性和集成能力,尤其是状态空间模型的实现,为自定义复杂时间序列模型提供了坚实的基础。本文将介绍如何使用Scikit-learn进行时间序列预测,重点聚焦在ARIMA模型(通过Statsmodels间接实现)和状态空间模型的使用上,并通过代码示例深入解析。
1465 0
|
消息中间件 存储 负载均衡
Java多线程基础-9:代码案例之阻塞队列(一)
阻塞队列是一种遵循先进先出原则的线程安全数据结构,它在队列满时会阻塞入队操作,队列空时会阻塞出队操作,常用于多线程间的协作,简化同步代码编写。Java中提供了`BlockingQueue`接口及其实现类,如`ArrayBlockingQueue`和`LinkedBlockingQueue`,用于实现生产者-消费者模型,以实现负载均衡和资源的有效利用,如削峰填谷,降低系统压力。
282 0
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python爬虫开发:爬取简单的网页数据
本文详细介绍了如何使用Python爬取简单的网页数据,以掘金为例,展示了从发送HTTP请求、解析HTML文档到提取和保存数据的完整过程。通过这个示例,你可以掌握基本的网页爬取技巧,为后续的数据分析打下基础。希望本文对你有所帮助。
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
实战案例分析:AI在特定行业的深度应用
【7月更文第20天】随着人工智能技术的飞速发展,其在各行各业的应用日益广泛且深入,不仅推动了产业创新,也极大地提升了服务效率与质量。本文将聚焦于金融、教育、和交通三大领域,通过具体案例与技术解析,展现AI如何在这三个行业中发挥着革命性的作用。
2189 0
|
传感器 开发框架 JSON
聊聊 C# dynamic 类型,并分享一个将 dynamic 类型变量转为其它类型的技巧和实例
聊聊 C# dynamic 类型,并分享一个将 dynamic 类型变量转为其它类型的技巧和实例
635 0

热门文章

最新文章