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企业智慧能源管控系统在钢铁企业的设计与应用

在钢铁企业智慧能源管控系统建立过程中,其平台主要通过采集并整合煤气、氧氮氩气、水电、蒸气以及天然气等能源流数据,来实现能源流、物质流以及信息流相统一,为钢铁企业能源管控提供远程控制、规律分析以及决策优化等一站式能源管控服务。同时,平台充分利用了大数据技术的手段,提供了能源消耗评价、平衡预测以及多能源介质耦合优化等分析服务,使钢铁企业能够多方面了解到当前能源生命周期的管理与应用情况,诊断能源使用期间所出现的各种异常问题,从而提高能源介质的转化效率,降低钢铁企业生产成本,带来较大的能源价值。


钢铁企业能源管控系统的基本架构

通常情况下,钢铁企业能源管控系统主要是由现场控制层、数据采集层以及应用服务层所构成。底层与上层数据指令分别通过上行与下行通信来完成信息传递和远程控制。首先,现场控制层主要由PLC、RTU和DCS等信息采集设备组合而成。在经过监控点采集之后,数据参数可以经过PLC,利用网络传入到能源管控系统中,还可以经过现场子站采集之后通过网络传入到能源管控系统当中。随后远程终端设备可以将测得的各类状态转化为可发送的数据格式,利用以太网传输到能源管控中心,并将中央计算机所传输过来的数据转化为命令,从而对钢铁企业生产设备进行远程操控。其次,数据采集处理层主要是将实时数据库作为核心,利用相关工具来完成数据处理与归档。数据采集系统通常都包括数据采集与处理、人工录入以及数据储存等步骤,其中作为自动采集的补充手段,人工录入发挥着至关重要的作用。应用服务层主要包括监控系统和能源管理系统两大部分。综合监控系统的设置主要包括工艺单元与电力需求测系统等模块,可以对循环水系统、煤气柜以及能介管网等单元进行实时监控和故障处理。钢铁企业智慧能源管控系统如图一所示。

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图一 钢铁企业智慧能源管控系统

钢铁企业智慧能源管控系统构建原则 

能源单元与管控工艺是基本 

将动态与精细化管理相结合的智慧能源管理系统,可以将各个能源单元核心层进行多方面分析,从而确保能源管控可以在能源专业方面实现精细化与实用性。同时,结合相关的之智能优化系统,可以完成能源动力系统操控、管理以及因素分析智能化发展。除此之外,动态精细化管控信息系统,能够将各个工序作为目标,在计量与信息化系统的支持下,利用全程能源跟踪实现更加完整且时效较短的成本分析,从而多方面支持钢铁企业与各工序能源结构的完善与调节,*终使智慧能源管控变得更加客观与科学。 

完善能源基础管理,构建精益化能源运行管控模式 

钢铁企业智慧能源经济运行目标应当按月设计,多方面实施能源经济运行日通报、月总结以及周点评。对能源管理专业考核方法进行完善并严格执行,贯彻落实责任制与激励制度,从而将能耗目标的完成情况整合到各个钢铁企业年度考核当中,加强企业能源动力监察的执行能力,较大限度地减少资源浪费。另外,整个平台都要建立于钢铁企业数据中心与私有云端上,以大数据技术为基础来出台解决方案,从而利用前台框架来支持钢铁企业实现多方位运作。

优化能源管控统计、对标与评价方式 

在动态与精细化智慧能源管理信息系统应用期间,可以在智慧层面上,从普通****或纵向对标比较策略向互相结合的状态发生转变。其中目标与状态相结合就是将目标作为根本出发点,用当前的状态来调整目标动态模式。而且,几乎左右的管控标准与能效因子都是随着状态变化而改变的,这种分析模式将呈现出更加客观的特点,并且还可以完成在线运行,保证生命周期内的能源可以实现精细化管理,从而更好地支持钢铁企业能源生产与管理,提高智慧能源管控系统运行的整体效率。


技术方案 

远程集控平台 

在智慧能源管控平台中,远程集控系统是十分重要的组成部分,也是平台顺利运行的基础保障,它主要承担着三项重要任务:一是确保钢铁生产现场操控的稳定性,二是利用集控中心对现场站所进行远程控制,三是为基础管理系统与智能专家系统提供所有的能源生产与计算数据。 

同时,远程集控系统主要是由趋势查询、能源调度、故障排查以及远程控制等模块组成,在本地设备优化升级与自动化改造基础上,将生产现场不同型号的控制系统结合在一起,连接控制系统和智能网关设备。集控中心端配置了高新更服务器群,利用1:N互为冗余的分布式结构,从而确保系统可以更加稳定、可靠的运行。在远程控制系统的帮助下,不同区域与不同介质的站所,可以结合工艺相关性进行重组优化,实现站所室集中操控与故障实时掌握,并对其中的故障原因进行分析,从而大幅度提高工作人员的效率。 

基础能源管理系统 

基础能源管理系统可以在采集并整合钢铁企业分公司MES和ERP系统数据的基础上,对年月日计划数据进行详细制定与管理,结合实时计量数据,划分出不同时期的输出报表,提供生产运行支持管理与能源事故管理。同时还可以对钢铁企业核心能源设备的原始设计参数与维修信息进行管理。通过对比五种主要功能介质的消耗与成本,可以从不同层次进行对比、环比和分析。此外,在基础能源管理系统应用基础上,可以实现数据不落地式的管理,也就是数据统计、财务结算、应用分析全部都由系统完成,实现能源管理分析自动化与准确化。基础能源管理主要包括以下八大模块,如图一所示。 

能源计划管理 

钢铁企业、产线以及机组中的煤气、水电、氧气、氮气以及氩气等动力能源介质供应都需要历史计划数据的查询与管理。

报表与实际绩效管理 

钢铁企业、产线、工序以及机组各能源介质报表的生成与打印。

能源质量管理 

定期维护、事故管理以及档案管理、 

能源设备管理 

预防性维修管理、事故管理、缺陷管理以及档案管理。 

运营支持管理 

关键能源的作业计划设定、审批以及履历管理,应急预案检索实现能源作业、办公管理信息化,实现信息共享与信息传递网络化,为钢铁企业**办公提供可靠的信息支持。 

移动点巡检管理 

为巡检人员提供便捷且**的辅助性工具,使点检人员通过扫二维码就可以完成设备点检,从而实现对钢铁生产设备进行实时管理。作为远程集控过程中的关键辅助手段,移动点巡检发挥着至关重要的作用。辅助点巡检人员通过日常的点检、巡检等工作。能够开创集控时代下的全新点检模式。 

人员交接管理 

接收移动点巡检软件上所上传的巡检人员位置信息,并将其上传到接班日志查询功能上。 

综合分析功能 

此功能主要包括钢铁企业生产成本分析、绩效分析、对比分析以及能源指标分析等基础分析功能。

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图二 基础能源管理模块

智能化专家系统 

智能专家系统充分利用了大数据与机理相结合的措施,提供了能源消耗分析、能效影响分析以及平衡预测分析等相关服务,从而使钢铁企业可以实时且多方面地掌控能源整个生命周期管理与具体应用现状,诊断能源在各使用环节出现的各种异常问题,预制能源流的消耗发展趋势,提供能源综合优化方案,从而减少能源介质的放散损失,提高能源介质转化效率,降低企业的能源成本,使有限的能源可以发挥出更高的价值。从整体划分情况来看,智能化专家系统主要分为以下几个模块: 

一是能效专家系统。它可以针对加热炉、热风炉以及烧结机等能效评价优化模型,开展实时诊断与评价,在线提供专家优化方案,指导其在现场的操作,例如在加热炉煤气燃烧模型应用中,实现加热炉全自动智能燃烧控制,可提高物料加热质量,有利于全线稳定生产,提高产品质量,同时降低煤气消耗,减少氧化烧损,节约工序成本,确保烟气达标排放。同时对海量的历史现场操作与工艺数据等能耗数据进行操作,在整合能源流数据和物质流数据的基础上,建立起物质流中生产组织和能耗影响分析模型,从而通过模型训练与优化来确定能耗影响因素与影响这一因素的权重。 

二是煤气专家系统。它可以建立起不同场景、时段的煤气发生量与消耗量预测模型,对煤气管网平衡性进行调度。在煤气专家应用过程中,大数据技术应用的核心都集中在构建煤气发生量、消耗量预测模型方面。建立起能源平衡数据模型,模型可以根据当班的铁水产量、钢水产量和焦炭产量,以及各用户产量,超前计算出每小时和每班高炉煤气、转炉煤气和焦炉煤气的发生量、消耗量,提前预告发电机调控煤气使用量,减少煤气放散。 

三是发电专家系统。构建完整的发电机组与锅炉机组效率模型,提高钢铁企业发电机组的运行效率,同时还可以对发电机组的各运行参数进行裂化分析与故障预测。同时,热效率模型主要是挖掘历史发电机组运行效率和锅炉操作工艺参数数据,构建影响分析与预测模型,了解其对发电机组运行效率的影响,利用这些影响因子来预测发电机组的实际运行效率,从而确保在发电机组出现异常问题时,系统中包含的专家知识库可以及时给出优化方案,指导操作人员完成系统优化,提高发动机组的综合效率。 

四是多介质耦合优化。构建起集煤气、蒸汽以及电等多能源耦合优化模型,进而完成多能流协同分配,带来很大价值。同时,根据煤气富余量、蒸汽需求量以及电需求量预测模型,结合峰谷平电价的差异,来完成动态规划,从而对发电机组煤气消耗量与蒸汽量进行合理分配。 

五是碳排放专家。建立起关于碳排放计算与分析模型,对影响企业碳排放的因素进行综合分析,在完善工艺与生产组织的基础上,降低钢铁企业碳排放量,从而实现绿色制造。 

六是氧气专家。可以构建多个场景时段的氧气消耗量预测模型,对氧气管网平衡调度进行完善,坚强制氧机的运作负荷。在氧气专家当中,大数据技术一般都会应用在制氧机负荷调整以及专家知识库建设期间。从而实现知识库的结构化发展。