CN102231081B - 一种流程工业设备用能状态诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明以流程工业设备为分析、诊断对象，以设备的生产参数、能效参数和操作参数描述其用能状态。在设备运行过程中，采集设备的生产过程数据，确定其最优用能状态。根据专家知识建立设备用能状态的用能状态诊断树，将实时能效参数与最优能效参数比较。如果设备的实时用能状态低于最优用能状态，则触发诊断，然后依据用能状态诊断树推理，推理结束时给出原因和建议措施。本发明可对各种流程工业中使用燃料、电力和热力等能源设备进行用能状态监视和诊断，具有通用性。

Description

一种流程工业设备用能状态诊断方法

技术领域

本发明涉及流程工业能源管理和优化领域，特别涉及流程工业设备用能状态诊断方法。

背景技术

设备用能状态是指流程工业中使用燃料、电力和热力等能源的一类设备在运行过程中其界区内的能源利用状况。能源利用的状况常常以能效进行表征，即设备利用的有效能源量占设备输入总能源量的比率。能效与设备本身特性、运行条件和操作相关，是多种因素共同作用的结果。对于生产过程中给定的设备，如何从影响能效的各个因素出发，诊断其用能所存在的问题，查找提高能效的手段，是非常有意义的。

目前对设备的能效管理多集中于设备实际能效的计算和监测，不同设备的能效计算方法可参见相关的国家标准或者行业规范。在设备的设计和制造阶段，标定额定负荷、额定效率等指标。在设备安装运行后，企业通过监测设备的实际能效，形成报表，据此进行设备的用能管理。这是一种“结果导向”型的管理办法，是以人为核心进行分析和决策的设备用能管理机制，其实际效果取决于两个因素：首先是人的分析的水平；其次是人的责任心。

设备在实际安装使用后，其实际的能效与额定效率往往存在一定差距，这种差距一般是由于燃料特性、工艺条件、设备磨损、人员操作等引起的。由于影响能效因素复杂，常常无法确定导致能效下降的原因，或者要投入大量的人力查找问题，但这同时又影响的分析和解决问题的时效性。

随着能源价格的不断上升，通过技术手段加强用能管理并实现节能降耗成为降低生产成本的有效途径。近年来，随着计算机技术、数据分析与处理技术、智能控制技术的不断进步也为生产设备的在线诊断和分析提供了技术可行性。

发明内容

本发明提供了一种流程工业设备用能状态诊断方法，在用能状态下降时能够根据用能状态诊断树自动分析用能状态下降的原因，给出诊断结果，为人们找到能效下降原因提供及时、准确的参考。

一种流程工业设备用能状态诊断方法，包括以下步骤：

1)建立设备用能状态诊断树，所述用能状态诊断树是根据理论和/或生产实践知识将用能状态降低这一结果与导致这一结果的原因之间建立联系，所述结果和原因统称为事件，并通过逻辑关系将所述事件之间加以联系，并控制所述事件搜索的方向；所述用能状态降低是指实时用能状态小于最优用能状态；

2)根据包括用能状态数据的实际生产数据确定表征最优用能状态的最优用能状态数据，并以最优用能状态数据集的形式存储在数据库中；

所述用能状态数据包含生产参数、能效参数和操作参数；所述生产参数包括生产负荷、能源特性、原料种类、产品等级及数量，所述能效参数是衡量用能状态的指标；所述操作参数用于对生产参数进行控制，同时又反映、影响能效参数；

所述最优用能状态是设备在正常运行过程中各生产参数对应的能效参数所发生过的最优能效参数；所述最优能效参数包括能量利用效率最高，或能耗最低；所述最优操作参数是指最优能效参数发生时的设备的操作参数；

3)采集设备运行数据，得到代表实时用能状态的实时用能状态数据；所述实时用能状态数据的结构与所述最优用能状态数据的结构相同；

4)将实时用能状态与最优用能状态比较，如果实时用能状态小于最优用能状态，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动查找导致实时用能状态下降的原因，并给出诊断结果；和/或如果实时用能状态大于最优用能状态，则更新最优用能状态数据集，即以当前实时用能状态数据替换当前最优用能状态数据；

所述实时用能状态小于或大于最优用能状态是指所述实时用能状态的能效参数小于或大于最优用能状态的能效参数。

步骤2)可以采用离线方式确定表征最优用能状态的最优用能状态数据；所述离线方式是从历史数据库中导出一定时间范围的历史数据，通过离线分析找出设备在此时间范围内各个观察周期的用能状态数据，和/或存入用能状态数据集，进而确定最优用能状态数据，并形成最优用能状态数据集。

步骤2)还可以采用在线方式确定表征最优用能状态的最优用能状态数据；所述在线方式是采集到实时数据，经过数据处理得到实时用能状态数据，和/或存入用能状态数据集，并创建或更新最优用能状态数据集；所述创建最优用能状态数据集是指，在当前的最优用能状态数据集中没有对应于实时用能状态数据的最优用能状态数据的情况下，将当前的实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集中，形成最优用能状态数据集；所述更新最优用能状态数据集是指，在当前的最优用能状态数据集中有对应于实时用能状态数据的最优用能状态数据的情况下，如果当前的实时用能状态数据比最优用能状态数据集中当前的最优用能状态数据更优，则以当前的实时用能状态数据替代当前最优用能状态数据存入最优用能状态数据集中。

所述的更新最优用能状态数据集可以是指：在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数相同的情况下，即生产参数相同的情况下，如果当前的实时用能状态的能效参数大于当前生产参数下的最优用能状态的能效参数，则以当前的实时用能状态数据存入最优用能状态数据集中替换当前最优用能状态数据。

所述的更新最优用能状态数据集还可以是指：在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数不同的情况下，即生产参数不同的情况下，设置一个用于对用能状态的生产参数进行比较的阈值，在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离小于所述阈值时，根据当前的实时用能状态的生产参数，由最优用能状态数据集通过插值法得到与此生产参数对应的用能状态数据的计算值，如果当前的实时用能状态的能效参数大于所述用能状态数据计算值的能效参数，则将当前的实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集；否则，不操作或者将所述用能状态数据计算值作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集；在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离大于所述阈值时，将当前实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集中。

所述阈值可以是由归一化的生产参数间的欧式距离定义的，当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离是指当前实时用能状态与当前最优用能状态的归一化的生产参数间的欧式距离。

步骤4)可以是指：如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数相同，而当前实时用能状态的能效参数小于当前最优用能状态的能效参数，则可以启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动找出导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果；

和/或如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数不同，可以设置一个用于对用能状态的生产参数进行比较的阈值，在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离小于所述阈值时，通过插值法得到当前最优用能状态计算值，如果当前实时用能状态的能效参数小于当前最优用能状态计算值的能效参数，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动找出导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果；如果当前实时用能状态的能效参数大于当前最优用能状态计算值的能效参数，则将当前实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集中；

和/或如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离大于所述阈值，则可以将当前实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集中。

所述用能状态诊断树的事件可以分为顶层事件和其下的至少一层事件，所述顶层事件即触发事件，所述触发事件包括实时用能状态下降，所述顶层事件通过逻辑关系与其下的至少一层事件建立联系。

所述用能状态诊断树顶层事件其下的至少一层事件可以包括表示根本原因、处于最底层的基本事件，和/或表示中间原因的、处于顶层事件和基本事件之间的中间事件。

所述用能状态诊断树给出的所述诊断结果可以包括触发事件及其触发时间、原因、诊断结果解释和/或建议措施；和/或在诊断结果中查看用能状态诊断树的推理过程，和/或编辑诊断结果解释和建议措施部分的文字并保存；和/或用能状态诊断树还输出诊断流程和/或能量平衡图；所述诊断流程是在图形化的用能状态诊断树中标识出推理路径；所述能量平衡图是以图形和数字形式描述设备界区内的各输入输出能量。

本发明的技术效果

本发明一种用能状态诊断方法，在用能状态下降时能够根据用能状态诊断树自动分析用能状态下降的原因，给出诊断结果，为人们找到能效下降原因提供及时、准确的参考。

本发明进一步的方案通过离线方式确定最优用能状态数据集，用以存储表征最优用能状态的最优用能状态数据，为进行诊断提供了判断基础。

本发明进一步的方案通过在线方式创建或更新最优用能状态数据集，用以存储表征最优用能状态的最优用能状态数据，为进行诊断提供了判断基础。而对于最优用能状态数据集的更新则为更加准确的判断提供了基础。

本发明进一步的方案给出了一种更新最优用能状态的优选方案，适合于生产参数相同情况下对比实时用能状态数据和最优用能状态数据。

本发明进一步的方案给出了一种更新最优用能状态的优选方案，并引入了阈值，适合于生产参数不同情况下对比实时用能状态数据和最优用能状态数据。

本发明进一步的方案给出了一种更优选的由归一化的生产参数间的欧式距离定义的阈值，可以更准确的判断实时用能状态数据与最优用能状态数据，使得通过阈值的判断更加符合实际生产情况。

本发明进一步的方案还可以在诊断过程中，在发现实时用能状态数据未被记录或更优时，更新最优用能状态数据，从而实现最优用能状态数据集自身的更新和完善。

本发明进一步的方案提供了用能状态诊断树的逻辑结构，使得诊断树在分析诊断过程中具有严密的逻辑性和可编辑、可回溯性，能迅速准确的查找到导致用能状态下降的原因。

本发明进一步的方案用能状态诊断树由事件和逻辑关系(或称逻辑门)组成，其中逻辑门连接着事件并控制着事件搜索的方向，搜索过程模拟了工艺和设备技术专家的诊断过程。在用能状态诊断树中，对各种导致用能状态降低的情况都有对应的基本事件，即原因。当诊断过程到达诊断树的末端，则所得到的原因即为本次诊断的结果。此结果作为能效降低的原因呈现给使用者，能够给出全面、逻辑化的诊断结果。

本发明进一步的方案提供了诊断结果的具体内容，为实现用能状态诊断方法提供了完整的输出物，可以给工程人员提供完整全面的用能状态诊断结果。

附图说明

图1为用能状态数据示例。

图2为最优用能状态确定过程的实施例。

图3为用能状态诊断树示例。

图4为诊断结果的示例。

具体实施方式

结合附图的具体实施例对本发明详述如下。

本发明基于与设备能效相关的所有参数进行诊断和分析，为清楚起见，将参数分为三个类别，即生产参数、能效参数、操作参数。对于给定的设备，可以通过此三类参数全面的、确定的描述流程工业各种设备的用能状态，即每一个用能状态数据都包含生产参数、能效参数和操作参数共三组数据。生产参数包括生产负荷、能源特性、原料种类、产品等级及数量等，它决定了能效参数应具有的水平。能效参数是衡量用能状态的指标，包括输入能量、输出能量、能量利用效率、能耗等。操作参数用于对生产参数进行控制，包括设备界区内工质的流量、温度、压力等工艺过程设定值，是用于满足生产参数的控制量，同时又反映、影响能效参数。在实际生产过程中，生产参数常常是作为外界输入而不可改变，操作参数是主要的调控手段，而能效参数是反映生产参数和操作参数共同作用的结果。

评价设备用能状态需要一个参照量，即最优用能状态，所述最优用能状态是设备在正常运行过程中各生产参数对应的能效参数所发生过的最优能效参数。最优能效参数依据选择的能效参数可以是指能量利用效率最高，或能耗最低；最优操作参数是指最优能效参数发生时的设备的操作参数。每一个最优用能状态数据也都包含生产参数、能效参数和操作参数共三组数据。最优用能状态描述了设备在实际运行中能够达到的一个最好的状态，不同于理论计算和设计指标，具有实际参考意义。最优用能状态可以是从用能状态数据表中选择出来，具有最高的能效参数。也可以是人们根据经验将认为最优的用能状态数据输入。最优用能状态数据被保存到最优用能状态数据集或数据表中，其数据表结构与用能状态数据表相同，见图1。

结合图1详细说明用能状态数据和最优用能状态数据：设备用能状态是一个由生产参数、能效参数和操作参数共三组数据构成的数据集合。为存储的方便，可通过数据表格实现，如图1。其中的每一行为一个用能状态，由表征三类参数的数值数据构成，称为用能状态数据。用能状态数据是以对设备的在一定“观察周期”所采集处理后的数据分类存储在图1所示的数据表中。观察周期是一个时间长度，对慢过程设备可以更长，对快设备则应该要短些，其确定的依据是应能够反映设备的用能状态。一个原则是时间长度至少要大于设备响应的过渡过程时间。

用能状态诊断的过程如下：

1)建立设备用能状态诊断树。用能状态诊断树由事件和逻辑关系(或称逻辑门)组成，其中逻辑门连接着事件并控制着事件搜索的方向，搜索过程模拟了工艺和设备技术专家的诊断过程。所述事件包括用能状态降低这一结果和导致这一结果的原因。所述结果可以称为顶层事件或触发事件；在用能状态诊断树中，对各种导致用能状态降低这一结果都有对应的基本事件，即原因。当诊断过程到达“叶子”节点，即诊断树的末端，则所得到的原因即为本次诊断的结果。此诊断结果作为能效降低的原因呈现给使用者。换句话说，用能状态诊断树是依据理论和/或生产实践知识将用能状态降低这一结果与导致这一结果的原因之间建立联系，所述结果和原因统称为事件，并通过逻辑关系将所述事件之间加以联系并控制所述事件搜索的方向，所述用能状态降低是指实时用能状态小于最优用能状态。作为一个实施例，所述用能状态诊断树可以是树型结构，包括所述事件及其逻辑关系。所述用能状态诊断树可以分为顶层事件和其下的至少一层事件，所述顶层事件即触发事件，所述触发事件包括实时用能状态降低，比如能量利用效率降低或能耗增加等；所述顶层事件通过逻辑关系与其下的至少一层事件建立联系。用能状态诊断树的最底层为基本事件，即引起用能状态降低的根本原因。触发事件与基本事件之间可以有一层或多个层次的中间事件。所述根本原因是指无法找到导致其发生的下一级事件的事件。当然，用能状态诊断树还可以是其它结构或形式，比如图表的形式、以链接关系连接的目录和目标文件的形式等等。

2)根据包括用能状态数据的实际生产数据确定表征设备的最优用能状态的最优用能状态数据，并以数据集的形式存储到数据库中。最优用能状态数据集可以包括数据表的形式，当然也包括其它形式，比如由目录文件通过链接关系连接的多个文档来表达最优用能状态数据集。

结合图2详细说明确定最优用能状态数据的实施例：

方式一：离线方式

如果设备已有计算机控制***或仅其存储***并保存有与用能状态相关的数据，则可以离线采集用能状态数据：从历史数据库中导出一定时间范围的历史数据，通过离线分析找出设备在此时间范围内各个观察周期的用能状态数据，和/或存入用能状态数据集，比如用能状态数据表(如图1所示)，进而确定最优用能状态数据，并形成最优用能状态数据集，比如最优用能状态数据表(或其它方式的数据集，比如由目录文件通过链接关系连接的多个文档来表达最优用能状态数据集)。

方式二：在线方式

采集到实时数据，经过数据处理(以锅炉为例，可以通过GB/T10180的方法，如上所述)得到实时用能状态数据，和/或存入用能状态数据表中。并创建或更新最优用能状态数据集；所述创建最优用能状态数据集可以是指，在当前的最优用能状态数据集中没有对应于实时用能状态数据的最优用能状态数据的情况下，将当前的实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集中，形成最优用能状态数据集；所述更新最优用能状态数据集可以是指，在当前的最优用能状态数据集中有对应于实时用能状态数据的最优用能状态数据的情况下，如果当前的实时用能状态数据比最优用能状态数据集中当前的最优用能状态数据更优，则以当前的实时用能状态数据替代当前最优用能状态数据存入最优用能状态数据集中。这里的所述“对应”可以是指二者具有相同或相近的生产参数，或其它对应方式。

上述两种情况是更新最优用能状态数据集的过程，但不限于上述两种情况，只要是在实时用能状态数据处在最优用能状态数据集之外或高于相同生产参数下的最优用能状态的情况下，将这个新的实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集或替换其中某个最优用能状态数据的方法都可以。

对于在线更新方法，优选地以如下详细描述加以说明：

若当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数相同，即生产参数相同的情况下，如果当前的实时用能状态的能效参数大于当前生产参数下的最优用能状态的能效参数，则以当前的实时用能状态数据存入最优用能状态数据集中替换当前最优用能状态数据。若前者的能量利用效率大于后者，或前者的能耗小于后者，可以认为前者的能效参数大于后者的能效参数。

若当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数不同，即生产参数不同的情况下，设置一个用于对用能状态的生产参数进行比较的阈值，在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离小于所述阈值时，根据当前的实时用能状态的生产参数，由最优用能状态数据集通过插值法得到当前用能状态数据计算值，如果当前的实时用能状态的能效参数大于所述当前用能状态数据计算值的能效参数，则将当前的实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集，否则，不操作或者将所述用能状态数据计算值作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集；在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离大于所述阈值时，将当前实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集中。当然也可以不用阈值而直接将当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数进行比较，这种情况下相当于阈值为零，因此该种情况也属于上述具有阈值的情况，也应在本发明的保护范围之内。

上述在线方式下比较能效参数的时候，更优选地，可以设置一个由归一化的生产参数的欧式距离定义的阈值，通过此阈值进行最优用能状态数据表的更新。当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离是指当前实时用能状态与当前最优用能状态的归一化的生产参数间的欧式距离。所述距离的计算在二维情况下根据勾股定理是二个维度平方和的开方，在三维情况下也是平方和的开方，因此推导到n维的情况下，也是平方和的开方，实际表达的是两个值的差值。

当然也可以通过其它方式的阈值进行最优用能状态数据表的更新，比如一个数值范围。

以下是一个在线更新及诊断的实施例。

设用能状态数据为a，生产参数的阈值为δ(表征不同生产参数之间的距离，可以采用归一化数据计算)，与当前实时用能状态距离最近的最优用能状态为A，上述操作的示例说明如下：

①a在A的

之外，则将a添加到最优用能状态；

②a在A的

之内，a与A的生产参数相同，如果a的能效参数高于A的能效参数，则用a替换A——将a添加到最优用能状态、删除A；如果a的能效参数低于A的能效参数，则触发诊断；

③a在A的之内，a与A的生产参数不同，通过插值法计算出一个最优用能状态数据A′，如果a的能效参数高于A′的能效参数，则将a添加到最优用能状态；如果a的能效参数低于A′的能效参数，则触发诊断；

④在上述②和③中，如果a的能效参数低于A或A′的能效参数，但经人为认可，也可生成新的最优用能状态，并将a添加到新的最优用能状态，保留A；

⑤根据设备的实时用能状态变化情况，用户可在任何时间人为确定一个新的最优用能状态。

在设备检修/改造后，性能和用能状态变化较大，原最优用能状态不再适用，为了比较设备检修/改造前后设备用能状态的变化情况，从本次检修/改造至上次检修/改造之间的历次保存的多个最优用能状态中，选取一个最高的最优用能状态，作为本次检修/改造后的最优用能状态。最高的一个最优用能状态是指存在一个最优用能状态，其各生产参数下的最优能效参数是最高的。

3)采集设备运行数据，计算得到用以表征实时用能状态的实时用能状态数据。以锅炉为例，通过GB/T10180得到能效参数，再与此时的生产参数以及操作参数组成当前的实时用能状态数据。实时用能状态的数据结构与所述最优用能状态的数据结构相同。

4)周期性或随机地将实时用能状态与最优用能状态比较。所述实时用能状态与最优用能状态的比较是指所述实时用能状态的能效参数与最优用能状态的能效参数的比较。

如果实时用能状态小于最优用能状态，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动查找导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果。

如果实时用能状态大于最优用能状态，则可以更新最优用能状态数据集，即以当前实时用能状态数据替换当前最优用能状态数据；也可以不进行操作。

如果发现实时用能状态出现下降趋势，则依据用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动查找导致其下降趋势或下降的原因，并给出诊断结果。因此也可以用所述实时用能状态下降包含实时用能状态出现下降趋势，比如能量利用效率下降或出现下降拐点，或能耗上升或出现上升拐点等均可以称为实时用能状态下降。

所述实时用能状态小于或大于最优用能状态是指所述实时用能状态的能效参数小于或大于最优用能状态的能效参数。

步骤4)的具体实施可以通过如下描述加以解释：

如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数相同，而当前实时用能状态的能效参数小于当前最优用能状态的能效参数，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动找出导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果；

如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数不同，设置一个用于用能状态的生产参数的比较的阈值，在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离小于所述阈值时，通过插值法得到当前最优用能状态计算值，如果当前实时用能状态的能效参数小于当前最优用能状态计算值的能效参数，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动找出导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果；如果当前实时用能状态的能效参数大于当前最优用能状态计算值的能效参数，则将当前实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集中；

如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离大于所述阈值，则将当前实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集中。

结合图3详细说明用能状态诊断树的结构：

所述用能状态诊断树的事件分为顶层事件和其下的至少一层事件，用能状态诊断树的第一层是能效参数降低事件即顶层事件，或称触发事件，第二层是将那些最直接表现出能效参数变化的操作参数划分成若干事件，各事件与第一层事件是逻辑或、与关系，第三层是在上述各事件下再分别对最直接影响到的其它操作参数划分成若干事件，各事件与第二层事件是逻辑或、与关系，以此类推，每个逻辑分支的最低层的事件即为根本原因，当触发诊断后，依据用能状态诊断树搜索，找到各级原因和/或根本原因。当用能状态降低时触发诊断，依据用能状态诊断树推理，不同类型、不同用途的设备具有不同的用能状态诊断树。

可以用“能效参数降低”作为触发事件，放在用能状态诊断树的顶层，最低层是基本事件，即引起用能状态降低的“根本原因”，其他参数称为中间事件，可以代表中间原因。用能状态诊断树第一层中的中间事件是导致能效参数降低的因素，第二层中的中间事件是导致第一层事件发生的因素，以此类推，直至基本事件。

类似于这种诊断树的方式有很多，因此也可以用其它方式来表达用能状态诊断树，比如图表的形式、以链接关系连接的目录和目标文件的形式等等。

结合图4详细说明诊断结果：

如果实时用能状态低于最优用能状态，即实时能效参数低于最优能效参数，则触发用能状态诊断，依据用能状态诊断树找出导致用能状态降低的原因，输出诊断结果。诊断结果可以包含触发事件及其触发时间、原因(包括根本原因和/或中间原因)、诊断结果解释和建议措施。在诊断结果中可以查看用能状态诊断树的推理过程，可以编辑诊断结果解释和建议措施部分的文字，然后保存，这样可以存储整个用能状态的诊断过程，包括实时用能状态、最优用能状态、触发事件、诊断结果解释和建议措施，对事件的追忆。输出诊断结果、诊断流程，以及能量平衡图，其中诊断结果包括触发事件、触发事件、诊断结果解释和建议措施；诊断流程是在图形化的用能状态诊断树中标识出推理路径；能量平衡图是以图形和数字形式描述设备界区内的各输入输出能量。

本发明采用平台化设计和面向对象的设计方法，设备对象以图形化方式组态，对象中的属性和方法同时创建。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面的理解本发明，但不以任何方式限制本发明。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或者等同替换，而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明专利的保护范国当中。

Claims (10)

1.一种流程工业设备用能状态诊断方法，包括以下步骤：

1）建立设备用能状态诊断树，所述用能状态诊断树是根据理论和/或生产实践知识将用能状态降低这一结果与导致这一结果的原因之间建立联系，所述结果和原因统称为事件，并通过逻辑关系将所述事件之间加以联系，并控制所述事件搜索的方向；所述用能状态降低是指实时用能状态小于最优用能状态；

2）根据包括用能状态数据的实际生产数据确定表征最优用能状态的最优用能状态数据，并以最优用能状态数据集的形式存储在数据库中；

所述用能状态数据包含生产参数、能效参数和操作参数；所述生产参数包括生产负荷、能源特性、原料种类、产品等级及数量，所述能效参数是衡量用能状态的指标；所述操作参数用于对生产参数进行控制，同时又反映、影响能效参数；

所述最优用能状态是设备在正常运行过程中各生产参数及对应的最优能效参数和最优操作参数；所述最优能效参数包括能量利用效率最高，或能耗最低；所述最优操作参数是指最优能效参数发生时的设备的操作参数；

3）采集设备运行数据，得到代表实时用能状态的实时用能状态数据；所述实时用能状态数据的结构与所述最优用能状态数据的结构相同；

4）将实时用能状态与最优用能状态比较，如果实时用能状态小于最优用能状态，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动查找导致实时用能状态下降的原因，并给出诊断结果；和/或如果实时用能状态大于最优用能状态，则更新最优用能状态数据集，即以当前实时用能状态数据替换当前最优用能状态数据；

所述实时用能状态小于或大于最优用能状态是指所述实时用能状态的能效参数小于或大于最优用能状态的能效参数。

2.根据权利要求1所述的用能状态诊断方法，其特征在于，步骤2）采用离线方式确定表征最优用能状态的最优用能状态数据；所述离线方式是从历史数据库中导出一定时间范围的历史数据，通过离线分析找出设备在此时间范围内各个观察周期的用能状态数据，和/或存入用能状态数据集，进而确定最优用能状态数据，并形成最优用能状态数据集。

3.根据权利要求1或2所述的用能状态诊断方法，其特征在于，步骤2）采用在线方式确定表征最优用能状态的最优用能状态数据；所述在线方式是采集到实时数据，经过数据处理得到实时用能状态数据，和/或存入用能状态数据集，并创建或更新最优用能状态数据集；所述创建最优用能状态数据集是指，在当前的最优用能状态数据集中没有对应于实时用能状态数据的最优用能状态数据的情况下，将当前的实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集中，形成最优用能状态数据集；所述更新最优用能状态数据集是指，在当前的最优用能状态数据集中有对应于实时用能状态数据的最优用能状态数据的情况下，如果当前的实时用能状态数据比最优用能状态数据集中当前的最优用能状态数据更优，则以当前的实时用能状态数据替代当前最优用能状态数据存入最优用能状态数据集中。

4.根据权利要求3所述的用能状态诊断方法，其特征在于，所述的更新最优用能状态数据集是指：在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数相同的情况下，即生产参数相同的情况下，如果当前的实时用能状态的能效参数大于当前生产参数下的最优用能状态的能效参数，则以当前的实时用能状态数据存入最优用能状态数据集中替换当前最优用能状态数据。

5.根据权利要求3所述的用能状态诊断方法，其特征在于，所述的更新最优用能状态数据集是指：在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数不同的情况下，即生产参数不同的情况下，设置一个用于对用能状态的生产参数进行比较的阈值，在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离小于所述阈值时，根据当前的实时用能状态的生产参数，由最优用能状态数据集通过插值法得到与此生产参数对应的用能状态数据的计算值，如果当前的实时用能状态的能效参数大于所述用能状态数据计算值的能效参数，则将当前的实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集；否则，不操作或者将所述用能状态数据计算值作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集；在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离大于所述阈值时，将当前实时用能状态数据作为最优用能状态数据添加到最优用能状态数据集中。

6.根据权利要求5所述的用能状态诊断方法，其特征在于，所述阈值是由归一化的生产参数间的欧式距离定义的，当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离是指当前实时用能状态与当前最优用能状态的归一化的生产参数间的欧式距离。

7.根据权利要求1所述的用能状态诊断方法，其特征在于，步骤4）是指：如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数相同，而当前实时用能状态的能效参数小于当前最优用能状态的能效参数，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动找出导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果；

和/或如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数不同，设置一个用于对用能状态的生产参数进行比较的阈值，在当前的实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离小于所述阈值时，通过插值法得到当前最优用能状态计算值，如果当前实时用能状态的能效参数小于当前最优用能状态计算值的能效参数，则启动用能状态诊断树进行用能状态诊断，自动找出导致用能状态下降的原因，并给出诊断结果；如果当前实时用能状态的能效参数大于当前最优用能状态计算值的能效参数，则将当前实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集中；

和/或如果当前实时用能状态的生产参数与当前最优用能状态的生产参数的距离大于所述阈值，则将当前实时用能状态数据添加到最优用能状态数据集中。

8.根据权利要求1所述的用能状态诊断方法，其特征在于，所述用能状态诊断树的事件分为顶层事件和其下的至少一层事件，所述顶层事件即触发事件，所述触发事件包括实时用能状态下降，所述顶层事件通过逻辑关系与其下的至少一层事件建立联系。

9.根据权利要求8所述的用能状态诊断方法，其特征在于，所述用能状态诊断树顶层事件其下的至少一层事件包括表示根本原因、处于最底层的基本事件，和/或表示中间原因的、处于顶层事件和基本事件之间的中间事件。

10.根据权利要求1所述的用能状态诊断方法，其特征在于，所述用能状态诊断树给出的所述诊断结果包括触发事件及其触发时间、原因、诊断结果解释和/或建议措施；和/或在诊断结果中查看用能状态诊断树的推理过程，和/或编辑诊断结果解释和建议措施部分的文字并保存；和/或用能状态诊断树还输出诊断流程和/或能量平衡图；所述诊断流程是在图形化的用能状态诊断树中标识出推理路径；所述能量平衡图是以图形和数字形式描述设备界区内的各输入输出能量。

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