当前,我国的经济总量和能源消费总量连续多年位居世界前列。与此同时,我国的单位GDP能耗与世界平均水平仍有较大差距,能源利用效率依旧不高。由此种种带来了能源短缺和能源污染问题,而提高能源的使用效率是现阶段最现实最直接的解决这些问题的途径。一个优秀能源管理平台能够帮助企业单位加强对于能耗的把控,提升其辐射园区内的能源利用效率。数据是一个平台的基础,当前是物物联网的时代,基础数据的获取方式发生了巨大的改变。物联网给数据的实时性和准确性带来了蜕变,也给这些数据开辟了新的应用前景。当前的很多智慧平台采用的都是物联网+云计算的模式,由采集点将数据推送给云端,云端对这些数据挖掘和分析。在无实时性需求或平台数据承载能力足够时,这种模式往往能够取得很好的效果。但是,如果面对大量实时的数据流,物联网+云计算的模式无法做到低时延应答,且网络带宽、数据可靠性等等问题难以解决。对此本文考虑在物联网+云计算的模式之间加入雾计算,雾计算用来补充云计算的这些短板。雾计算的计算节点接近数据边缘,能够快速接收、处理、存储、转发边缘数据,缓解云端压力,增加数据的有效利用率。而对于云计算和雾计算之间存在的巨大差异,本文使用了Elastic Stack作为云计算和雾计算间的数据桥梁。Elastic Stack能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据,对于云计算和雾计算的不同环境也可以灵活应对。本文内容是建设一个智慧能管平台的一部分,整个平台整合了物联网数据采集、雾计算和云计算、大数据分析预测等等大的模块。本文主要工作包括雾端的架构设计和功能实现,云端的存储架构设计,云雾间数据对接的实现,以及Elastic Stack平台的部署和使用等等。在具体研究实现过程中,本文通过容器技术进行雾端的资源管理,多种消息中间件进行数据缓存,部署Elastic Stack平台进行数据分析,使用Spring Cloud架构完成雾端数据应用的开发等等。最终结果表明,本文研究实现的云雾混合架构的数据通路能够保持稳定连通且能够承担相当的数据流压力,数据过滤实现预期功能且具备强大的灵活性,数据分析使用Elastic Stack平台能够对实时数据流进行高自由度的探索挖掘。本文使用了多种新型技术和技术特性并将其整合,不仅能够应用于能管平台,也可以延申到其他平台。