CN111766842A - 轮胎炼胶生产能源管理*** - Google Patents

轮胎炼胶生产能源管理*** Download PDF

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CN111766842A CN202010626085.XA CN202010626085A CN111766842A CN 111766842 A CN111766842 A CN 111766842A CN 202010626085 A CN202010626085 A CN 202010626085A CN 111766842 A CN111766842 A CN 111766842A
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蒋志强
娄盈丰
孟鹏
黄泰文
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Abstract

本发明涉及轮胎生产能源管理***包括:云服务平台和客户端,云服务平台包括:站点管理单元,用于接入站点以及对接入的站点进行管理,所述站点为需要进行能耗监控的轮胎炼胶生产线上的***或设备;数据采集单元,用于从接入的站点获取被监控的能耗数据;数据分析单元,用于基于数据采集单元获取的能耗数据进行数据分析;客户端包括:数据展示单元,用于提供用户交互界面,响应于用户的请求从云服务平台获取相应的数据分析结果,并通过用户交互界面进行展示。本发明能够对接入的站点进行集中运行监测,采集能耗信息,并对能耗信息进行统计、分析,基于能耗信息制定生产优化方案、能耗预测、异常分析等,实现对企业生产过程的自动化管理。

Description

轮胎炼胶生产能源管理***
技术领域
本申请涉及轮胎制造生产线,具体涉及一种轮胎炼胶生产能源管理***。
背景技术
轮胎制造***是高能耗的***,为了实现轮胎***的节能减排,有必要研究轮胎制造***工作工程中的能源消耗。现代轮胎制造企业大多数已经建设包括锅炉***、空压***、制冷***等自控***,但目前的***存在以下问题:
(1)各***独立建设,由于缺乏统一标准,能源数据难以共享;
(2)***侧重于流程控制,缺乏对能源的统计分析;
(3)能源介质数据不完整,缺乏实时性和准确性;
(4)能源管理停留在人工统计,无法对能耗进行科学的分析和有效的管理。
发明内容
本申请的目的针对现有的轮胎***的不足,提供一种轮胎生产能源管理***,通过该***获取轮胎制造过程中涉及的各***的能耗数据,对能耗数据进行自动统计分析,并基于能耗数据制定节能生产策略,从而将轮胎制造设备或工艺的节能与实际生产决策和执行过程中的能耗相关联起来。
为了实现以上目的,本申请的轮胎生产能源管理***包括:云服务平台和客户端,
所述云服务平台包括:
站点管理单元,用于接入站点以及对接入的站点进行管理,所述站点为需要进行能耗监控的轮胎炼胶生产线上的***或设备;
数据采集单元,用于从接入的站点获取被监控的能耗数据;
数据分析单元,用于基于数据采集单元获取的能耗数据进行数据分析;
所述客户端包括:
数据展示单元,用于提供用户交互界面,响应于用户的请求从云服务平台获取相应的数据分析结果,并通过用户交互界面进行展示。
本申请的轮胎生产能源管理***,使用云服务平台对接入平台的客户站点进行集中运行监测,能够及时的发现并反馈监测到的异常信息。并且能够自动采集各被监控站点的能耗数据,并对其进行分析处理自动获得用户关心的企业生产能耗情况,为企业提供节能减排的优化方案。对能耗统计及能耗处理的过程均不需要人工参与,有利于减少工人的工作量,并保证数据的准确性。
附图说明
图1轮胎炼胶生产能源管理***的示意图。
图2为本申请实施例的云服务平台的模块组成示意图。
图3为本申请实施例的三层体系结构示意图。
图4为其中一个实施例的用能对比分析结果示意图。
具体实施方式
以下结合附图对炼胶生产能源管理***的具体实施例的详细说明。应当理解,所公开的实施例仅仅是可以实施本申请的某些方面的方式的实例,并不代表可以实施本发明的所有方式的穷举。本文公开的任何具体结构和功能细节不应被理解为限制性的。
参考图1示出的一种轮胎炼胶生产能源管理***,其包括云服务平台和客户端,一个或多个客户端接入云服务平台,云服务平台与客户端之间进行数据交互。
结合图2,云服务平台包括站点管理单元、数据采集单元和数据分析单元,客户端包括数据展示单元。
站点管理单元用于接入站点以及对接入的站点进行管理,所述站点为需要进行能耗监控的轮胎炼胶生产线上的***或设备。
在轮胎炼胶生产管理中,站点可以是轮胎炼胶生产线上涉及能源消耗的各个独立***,例如:电力***、空压***、锅炉***、供水***及制氮***等耗能装置。通过站点管理单元,用户可以按实际需求添加或删除站点、进行站点的设备管理、查看站点信息以及配置站点信息。
数据采集单元用于从接入的站点获取被监控的能耗数据。
数据采集单元采集的能耗数据具体是接入站点涉及的耗能类型以及用户关注的耗能类型。例如对于前述轮胎炼胶生产线上的各个***,其在接入云服务平台作为被监控的站点时,对于电力***,数据采集单元主要对轮胎生产过程的耗电设备的耗电量进行采集,采集的能耗数据包括:各种电能参数、电能质量参数、耗电累计等;对于空压***,数据采集单元至少采集个级别压缩空气的温度、压力、流量、湿度等与生产过程相关的指标;对于锅炉***,数据采集单元至少采集各台锅炉和蒸汽输送***的实时参数;对于供水***,数据采集单元至少采集供水量相关数据;对于制氮***,数据采集单元主要采集氮气供应和回收过程中的温度、压力、瞬时流量、累计等参数。
作为优选,在各站点配置采集器,通过采集器采集各站点的能耗数据并传送给云服务平台的数据采集单元。采集器是针对各站点分别设置的,针对各对站点关注的耗能情况的区别,可以设置用于采集不同能耗数据的采集器。对于前述的轮胎炼胶生产线的各站点,采集器可以是采集用电、压力、湿度等相关数据的采集装置,并且位于同一个站点的采集不同类型的能耗数据的采集器可以集成在同一个采集器中,也可以分开设置。
作为优选,在各站点设置采集前置机,采集前置机与云服务平台通过总线通信,所述采集前置机可以是PC等数据处理设备,采集器提供通道接口,采集前置机从通道接口中接收其采集的能耗数据,并通过总线上传到云服务平台。作为可选实时方式,采集前置机与云服务平台间也可以通过其他有线或无线方式通信。
数据分析单元用于基于数据采集单元获取的能耗数据进行数据分析。数据分析单元包括能耗预测分析单元、能耗异常检测分析单元和生产调度优化分析单元中的至少一种。能耗预测分析单元,包括能耗预测模型,用于使用所述能耗预测模型对采集的能耗数据进行分析处理,得到一具体时段的能耗预测区间;能耗异常检测分析单元,包括异常检测模型,用于将某一具体时段的实际能耗数据和对应时段的对应能耗预测区间进行比较,判断是否出现异常;生产调度优化分析单元,包括低碳生产调度模型,用于使用所述低碳生产调度模型基于采集的能耗数据,提供生产调度优化方案。
能耗统计是数据分析单元的基本功能,***可提供多种数据统计方式,可按区域统计、可按能耗类型统计、可按设备类型统计。***提供多种分析算法,如同比、环比、排名等方式,数据分析单元还用于根据这些算法对区域能耗、具体能耗类型、设备能耗类型进行分析,分析时段可提供日分析、月分析、年分析以及任意指定时段内的数据分析。
为了基于对能耗数据的分析处理,实现低碳生产调度优化、能耗异常检测等有利于生产管理的功能,首先构建能耗预测模型、异常检测模型、低碳生产调度模型等理论模型,并使用实际的能耗数据训练这些模型,使这些模型分别能实现能耗预测、异常检测以及生成调度优化的功能。并且,***使用三层体系结构来应用这些理论模型。参考图3,所述三层体系结构包括:数据仓库层、服务处理层和用户层。
数据仓库层包括数据仓库,数据采集单元采集的能耗数据经过验证、筛选及整理后装载到数据仓库中;数据仓库中的数据作为能耗分析单元的基础数据。数据仓库为上述理论模型提供数据基础。
在服务处理层,***利用联机分析处理(OLAP)及相关的理论模型对数据仓库的多维能耗数据进行处理,得到分析、优化或检测结果。服务处理层的分析结果通过人机交互界面发送给用户层。
用户层是给决策用户提供的一个人机交互环境,将分析的结果以告警、图形、表格等形式呈现,帮助用户进行决策。
本实施例基于BP神经网络的能源消耗预测算法构建能耗预测模型。选择的神经元模型中的激活函数为:
Figure RE-GDA0002638290760000041
根据神经网络预测模型,纳入相关的数据得到能源需求量的预测值为3.5%,根据运用BP神经网络模型则可以预测2020年企业能源需求。
预测计算方式:
GM(1,1)模型预测。在进行灰色模型预测前,需要历年能源需求总量时间序列X=(x(1),..........,x(k),...x(9))进行级比判断,其中k代表不同的时间区间,计算出时间序列的光滑比ρ(k)∈[0,***],如果光滑比小于<0.5,则表示能源需求原始序列具有准指数规律。
例:采取2011年到2019年数据作为原始数据序列:X(0)(t)={x(0)(2011),x(0)(2012),......x (0)(2019)}={3651,3784,...3968};
一次累加数列为:x(1)(k)={3651,3784,×××3968},k=9;
根据公式[a,b]T=(btb)-1BTyn,可解出a、b值,然后代入预测模型计算出2020年的能源需求。
作为优选,本申请基于遗传算法构建低碳生产调度模型,从而对企业的生产调度进行优化。
作为优选,***包括异常报警单元。在数据分析单元的能耗异常检测分析单元检测到能耗异常的情况下,发出报警信息给指定用户。于实施例中,为了实现多种能耗异常报警,***预先设定能耗指标异常限定值,对炼胶区域内所有能耗信息点实时监测,一旦检测到采集到的对应能耗指标超出所述设定的能耗指标异常限定值,则发出异常报警通知。可以按实际情况事先划分报警等级,按报警等级的优先级依次来提醒管理人员进行处理。
作为优选,能耗异常检测分析单元能定位到具体出现异常的站点,异常报警单元给出的报警信息包括站点信息和能耗异常类型信息。报警发生时,***记录详细信息,如位置、能耗类型、时间、异常数值等等。
作为优选,***还包括***管理单元,***管理单元用于对用户进行管理,包括但不限于指定接收报警信息的用户。报警事件可以设定短信、邮件等方式,发送给指定的管理人员。报警发生时,优选给出声光报警提示,例如在管理人员的客户端发出屏幕闪烁和声音提醒,或对应站点处设置的声光报警器发出提醒。
***管理单元还用于企业的组织机构管理,并按对应的组织机构划分接入云服务平台的站点。例如,企业A下有炼胶第一分厂、炼胶第二分厂……等多个部门,每个部门下又有A1、 A2…B1、B2……等多条生产线或能耗提供线路,各生产线或能耗提供线路均接入云服务平台,并按上述组织机构划分站点。这样,能够查看不同级别或不同部门的能耗情况,并且可以按组织机构处理各级能耗数据;对于部门间,可以进行横向及纵向的分析处理,便于企业的统一管理。
以“用电量”为例进行说明,可以按部门显示各自相关的用电统计数据,计算这段时间各部门分别的用电情况,便于对各部门的能耗管理。
客户端的数据展示单元,用于提供用户交互界面,所述用户交互界面是连接上述服务处理层和用户层的接口。数据展示单元响应于用户的请求从云服务平台获取相应的数据分析结果,并通过用户交互界面进行展示。
结合图2,为了能更直观的向用户展示数据分析结果,云服务平台还包括报表分析单元。报表分析单元用于对采集的能耗数据按选定的时间周期进行统计得到多维度的能耗统计结果,并基于所述能耗统计结果和/或其他用户数据生成报表。***预存有各类形式的报表模板,并在用户交互界面提供生成各类报表模板的选择,当云服务平台接收到用户发出的生成指定类型的报表的请求时,***获取数据分析单元的相应出来结果,并调用对应于生成报表请求的报表模板,基于所述数据分析单元的相应结果和对应报表模板生成相应报表,并返回给用户。
于实施例中,可以将输出的报表保存为Excel文档格式,并提供直接打印功能;也提供曲线、棒图、饼图等多种图形表现方式保存成文档格式和打印功能。
作为优选,***可提供多种数据统计方式,可按区域统计、可按能耗类型统计、可按设备类型统计。***可提供日统计、周统计、月统计、年统计等多种时段数据的统计方式。相应在用户交互界面还提供不同的时间统计单位(年/月/日等)的选择,以及统计起始时间和统计结束时间的选择,数据分析单元按用户选定的时间段统计能耗情况,并给出相应报表。
为了更直观的展示单位各部门的用能情况,报表分析单元还用于按划分的组织机构提供站点的用能对比分析结果。例如:图4给出了用能对比分析结果示意图,点击“蒸汽”-“对比分析”菜单,显示各个分厂及分厂下蒸汽线路的树形结构,勾选分厂或者线路名称(可多选),点击“对比分析”按钮,展示勾选线路的对比曲线图。
与云服务平台通信的客户端可以是PC机或手机、平板等移动终端。在客户端为移动终端时,云服务平台以短信、邮件或APP数据推送服务形式向客户端推送数据结果或警报信息。进一步,在这种情况下,用户可以通过用户交互界面配置接收云服务平台发送的信息的账户。
在其他实施例中,***管还包括日志管理单元,日志管理单元用于生成***日志以记录涉及信息修改的各类操作,以便于进行安全审计。
综上所述,上述***能够对轮胎炼胶生产过程的能源消耗进行全方面的管理,能够自动采集接入站点的能耗数据,对其进行自动分析和智能诊断,向用户给出节能优化调度方案。同时通过多维度的统计分析,便于用户对生成过程中的耗能情况进行管理。

Claims (11)

1.一种轮胎炼胶生产能源管理***,其特征在于,包括云服务平台和客户端,
所述云服务平台包括:
站点管理单元,用于接入站点以及对接入的站点进行管理,所述站点为需要进行能耗监控的轮胎炼胶生产线上的***或设备;
数据采集单元,用于从接入的站点获取被监控的能耗数据;
数据分析单元,用于基于数据采集单元获取的能耗数据进行数据分析;
所述客户端包括:
数据展示单元,用于提供用户交互界面,响应于用户的请求从云服务平台获取相应的数据分析结果,并通过用户交互界面进行展示。
2.根据权利要求1所述的***,其特征在于,接入***的站点设有用于检测站点耗能情况的能耗检测装置,所述能耗检测装置直接或间接连接到云服务平台。
3.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述云服务平台还包括***管理单元,***管理单元用于企业的组织机构管理,并按对应组织机构划分接入的站点。
4.根据权利要求1或3所述的***,其特征在于,数据分析单元包括能耗预测分析单元、能耗异常检测分析单元和生产调度优化分析单元中的至少一种;
能耗预测分析单元,包括能耗预测模型,用于使用所述能耗预测模型对采集的能耗数据进行分析处理,得到一具体时段的能耗预测区间;
能耗异常检测分析单元,用于将某一具体时段的实际能耗数据和对应时段的对应能耗预测区间进行比较,判断是否出现异常;
生产调度优化分析单元,包括低碳生产调度模型,用于使用所述低碳生产调度模型基于采集的能耗数据,提供生产调度优化方案。
5.根据权利要求4所述的***,其特征在于,基于BP神经网络构建能耗预测模型;基于遗传算法构建低碳生成调度模型;使用企业历史能耗数据训练所述模型。
6.根据权利要求4所述的***,其特征在于,包括数据仓库,数据采集单元采集的能耗数据经过验证、筛选及整理后装载到数据仓库中;数据仓库中的数据作为能耗分析单元的基础数据。
7.根据权利要求4所述的***,其特征在于,能耗异常检测分析单元还包括:
异常报警单元,用于在检测到能耗异常时,发送报警事件给指定用户。
8.根据权利要求4所述的***,其特征在于,包括:
报表分析单元,用于对采集的能耗数据按选定的时间周期进行统计得到多维度的能耗统计结果,并基于所述能耗统计结果和/或其他用户数据生成报表。
9.根据权利要求8所述的***,其特征在于,报表分析单元还用于按划分的组织架构提供站点的用能对比分析结果。
10.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述云服务平台还包括:
日志管理单元,用于记录涉及信息修改的用户操作。
11.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述客户端为移动终端,所述云服务平台以短信、邮件或APP数据推送服务形式向客户端推送数据结果或警报信息。
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