2009年起，工信部率先在钢铁行业年生产规模300万吨以上的大型企业试点建设了91家企业能源管理中心。从钢铁企业能源管理信息化建设和运行的实际效果看，还存在着一些问题： 1）普遍采用SCADA平台软件、实时数据库软件、关系型数据库软件分层搭建系统，且多为国外软件产品，缺乏统一的、自主知识产权的数据平台软件，难以适应能源大数据管理需求。从SCADA平台到实时数据库，再到关系型数据库，数据被层层筛选和粗化；受限于关系运算和B+树索引特点，关系数据库单表存储记录数达到千万条级别后查询速度显著下降，导致系统查询速度越来越慢；能源计量仪表众多，正常清零、网络故障回零或跳变、网络中断丢数问题时有发生，带来负值、极大值污染能源数据，需要人工修正。 2）没有信息描述模型支撑，能源管理功能直接基于数据库表格、查询逻辑、标签计算公式实现，存在着逻辑碎片化、指标数据落地、功能难以复用问题。吨钢综合能耗、工序能耗等指标需要成千上万个计量数据、产量数据、折标系数经过加减乘除计算后得到，缺乏良好组织的计量数据往往需要通过硬编码的公式一步一步代入计算得到，一般通过Excel表格线下实现。 3）预测调度模型研究较多，但缺乏实用性。能源预测的研究多集中在对发生消耗量、总量的预测上，这种预测受到计量误差影响，很难做到绝对量的准确，也不便于输入到调度模型。同时，调度模型中往往忽略煤气柜、单次调整成本、停机成本、峰谷电价差中的一项或几项，导致实用性不足。 4）国内上百家钢铁企业建设的能管中心系统，多以能源监控、调度和基础能源管理为主，通过信息化实现能源精细化管理，进而获得效益的较少，数据利用普遍不足。 5）计量平衡工作普遍采用公司到分厂、分厂到车间/炉座的两级分摊模式，且多以手工修改分摊数据实现，使得原始计量数据的权威性下降，能耗成本失真，ERP关账周期长，人员劳动强度大。

项目研发了以数据平台软件为基础、以能量流网络信息描述模型为核心、以能源精细化管理为特色的大数据能源管理系统，解决了多介质预测调度的实用化问题。 1）在数据平台方面，①开发了DataX软网关，提供实时数据交换、业务数据交换驱动接口，并实现了OPC、Modbus、HJ 212、DBLink等多种类型的数据驱动，解决了多源异构数据的采集问题；②确保数据质量，减少人为修数工作：利用仪表量程实现了异常数据的自动过滤；利用上下文信息实现对表底数据正常清零、异常回零的判断，对正常清零的数据从下一秒开始在零值基础上继续计算差值，避免出现大负数；利用采集数据上的时标信息判断是否丢数，对丢数的表底值待其通讯恢复后将差值均匀填入到丢数时间段内的各周期，避免最后一个周期过大而其他周期为零；③自主开发了时序数据库内核，通过面向时序数据的索引优化、压缩算法，代替实时数据库作为原始时序数据的存储引擎，实现单机每秒5万条写入速度和每秒百万条的读取速度；④设计了多时间尺度、多值类型的数据存档结构，以便为各种业务提供粒度匹配的数据，并对多存档进行自动平衡存储以提高数据的并发读写速度；⑤对业务频繁读取的数据进行缓存优化，包括数据缓存、配置信息缓存、报表缓存等，使系统查询速度提高了50倍。上述技术并用，消除了对实时数据库软件、关系数据库软件依赖，提供了秒分时日月、原始值、确认值、平衡值多种数据类型，满足了业务的数据需求。