CN113050573A - 一种基于生产节奏的空压机节能的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于生产节奏的空压机节能的方法，数据采集层包括热数据源和冷数据源；数据计算层为热数据源和冷数据源的计算机制，数据计算层包括实时数据库和数据仓库；数据服务层包括微服务架构，微服务架构包括多个用例数据库，支持多个智能用例服务，同时支持为各用例提供聚合门户服务的平台模块用例；数据应用层用于提供聚合门户，提供数据服务层中各用例的UI界面，通过API网关与微服务架构进行交互；本发明空压机集中监控与消耗量预测：实现人员调节精准和统一：减少机组频繁启停及负荷波动频率，延长机组检修周期：采用精准调节，机组在相对稳定工况范围内运行，减少故障率，延长检修周期。
Description
技术领域
本发明涉及空压机自动控制技术领域，具体涉及一种基于生产节奏的空压机节能的方法。
背景技术
在钢铁企业中，压缩空气因为其特性优良，广泛用于多种场合，成为继燃料、电力之后的第三大能源。空压机作为压缩空气生产的设备，是企业中重点能耗设备，具备巨大的节能潜力。据调查，在生产过程中空压机的使用费用中，设备维修成本仅占23％左右，而电耗占到了77％左右。实施空压机节能将会显著降低企业的能耗成本。
当前没有一种技术可以实时监控各台空压机运行情况、空压机能耗顺序、实时对比空压机产量与未来预测需求量的差额，根据空压机能耗顺序，自动调节空压机进行相应操作，实现压缩空气平衡的方法。在通常粗放的运行方式下，***的气电比得不到保障，整体运行性能存在波动，造成压缩空气浪费。因此，迫切需要设计一种基于生产节奏的空压机节能的方法，以解决现有空压机能源浪费的问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于生产节奏的空压机节能的方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于生产节奏的空压机节能的方法，包括：数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层；
所述数据采集层包括热数据源和冷数据源，热数据源通过现场工业网关直接连接的PLC/DCS及其下的各种工业传感器和设备采集实时数据，冷数据源包括ERP、能管***、MES、二级***按需采集各部门业务***数据，同时还有一部分数据以数据文件的方式上传；
所述数据计算层为热数据源和冷数据源的计算机制，数据计算层包括实时数据库和数据仓库；
所述数据服务层包括微服务架构，微服务架构包括多个用例数据库，支持多个智能用例服务，同时支持为各用例提供聚合门户服务的平台模块用例；
所述数据应用层用于提供聚合门户，提供数据服务层中各用例的UI界面，通过API网关与微服务架构进行交互。
具体的是，所述实时数据库与热数据源连接，采集、处理并存储实时热数据，并为上层数据服务层用例提供高速实时和历史数据接口；数据仓库用于采集来自业务***的冷数据和来自实时数据库的热数据。
具体的是，所述智能用例服务包括公司级DPM用例服务、智能炼铁用例服务、智能炼钢用例服务、智能轧钢用例服务和智能动力用例服务。
具体的是，所述UI界面包括公司级DPM用例UI、智能炼铁用例UI、智能炼钢用例UI、智能轧钢用例UI、智能动力用例UI和平台模块UI。
一种基于生产节奏的空压机节能的方法，包括以下步骤：
1)空压机能耗排序：
a)汇集每台空压机年度产量及年度电量消耗，计算气电比，即空压机电单耗；
b)按照气电比将空压机的能耗排序由低到高排序；
2)信息集中监控与产差耗损实时计算：
a)各数据点数据采集：为了降低数采延迟，将数采服务器部署在现场，服务器安装专业的数采软件，同时通过PI客户端将数据实时传输到PI实时数据库中，***通过PI提供的Api进行数据查询，根据预先设定的数据范围，将数据按照数据范围进行首次清洗，保证数据的准确性；
b)数据处理逻辑：通过消息队列服务，通过读取PI数据库数据，订阅端将数据获取后，存入Redis数据库中，key对应的是点位名称，value对应的是点的最新值，将数据点位分组为用户组和官网组后，每次分组中有点位更新后，将改分组所有点位，从Redis取出最新数据，进行累加，获取用户端与客户端的汇总数据；
c)计算产差耗损：计算公式为：sumDiff＝∑prod-∑cons；
3)压缩空气消耗量预测：
a)生产停机计划采集：通过数据导入或者API接口方式，同步生产停机计划，按照产线对应的设备，获取设备停机时间区间；
b)每台设备平均消耗量测算：通过设备年度流量和年度开机时间，计算设备的开机状态下每分钟平均消耗量；
c)压缩空气消耗量预测：将预测曲线按照当天时间划分为1440个点，即每分钟一个点位，判断每分钟，是否在设备停机时间区间，来区分设备的停机状态，将开机状态的设备的平均消耗量累加，预测未来消耗量；
d)预测曲线：预测公式为：
sunmCons＝∑deviceVal
allDatas＝∑sumCons；
4)空压机电流及静叶开度建议操作：
a)组织冷数据：包括离心机的能耗排序，每台空压机最大产能，增加每立方压缩空气每台需要的电流及静叶开度参数；
b)操作逻辑：按照未来5分钟内的压缩空气需求量，按照当前空压机排序，优先调整开机状态的空压机，调整顺序按照能耗顺序调整，即能耗低的空压机优先增加到最大负荷，若开机状态的空压机不能满足状态，当前最大产量<未来消耗量，优先调整能耗较低的空压机产量到最大负荷，仍然不满足时，并建议启动能耗较低的空压机，当前最大产量>未来消耗量，将优先降低能耗较高的空压机产量，降低为0时，建议停机。
具体的是，所述步骤2中的数据采集的频率为50ms，数据采集的点包括用户端的压力和流量以及空压机站的流量和压力。
具体的是，所述步骤2中的sumDiff为标识产差耗损，prod为空压机站出口所有点位流量，Cons为用户端出口所有点位流量。
具体的是，所述步骤3中的deviceYearCons表示设备年度消耗量，deviceOpenTime表示设备年度开机时间，deviceVal表示开机状态下的设备单分钟消耗量，sumCons表示每分钟整体消耗量，allDatas表示每分钟整体消耗量的数据集合。
本发明具有以下有益效果：
本发明设计的基于生产节奏的空压机节能的方法1)空压机集中监控与消耗量预测：
将所需用气计量点及空压机的运行控制信息集中到一个画面，进后台计算，预测需量变化，及时提示调节手段，解决监控分散及调节随意性问题；
2)实现人员调节精准和统一：
员工根据预测的信息进行精准调节或及时减少机组运行台数，避免调节随意性和放散量过大问题，管网压力波动减少，提高经济效益，同时降低员工劳动强度；
3)减少机组频繁启停及负荷波动频率，延长机组检修周期：
采用精准调节，机组在相对稳定工况范围内运行，减少故障率，延长检修周期。
附图说明
图1是基于生产节奏的空压机节能***的架构示意图。
图2是基于生产节奏的空压机节能***的调整流程示意图。
具体实施方式
以下将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地进一步详细的说明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，一种基于生产节奏的空压机节能调节***，自下而上包括以下四层架构：数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层。
数据采集层：包含所有的数据源，一部分是热数据源，即通过现场工业网关直接连接的PLC/DCS及其下的各种工业传感器和设备采集实时数据；另一部分是冷数据源，即ERP、能管***、MES、二级***等，按需采集各部门业务数据，同时还有一部分数据以数据文件的方式上传。
数据计算层：包含冷热数据源分别的计算机制，其中PI实时数据库与实时热数据源连接，采集、处理并存储实时热数据，并为上层用例提供高速实时和历史数据接口；其中基于GreenPlum构建的数据仓库，采集来自业务***的冷数据和来自实时数据库的热数据，统一进行ETL清洗、计算和存储，并构建从基础数据层到特征数据层，再到应用数据层的ETL多层结构，为上层用例提供各种维度的分析结果。
数据服务层：基于Spring Cloud和Spring Boot构建的微服务架构，支持多个智能用例，同时支持为各用例提供聚合门户服务的平台模块用例，实现多用例统一网关、统一配置等管理功能，所有微服务采用标准RESTfulAPI服务统一进行数据交互。
数据应用层：提供聚合门户，提供各用例的UI界面，通过API网关与微服务结构进行交互。
空压机智能调节***，前端客户APP使用H5、Javascript和CSS3技术构建，图表使用Highcharts和Echarts组件，推送技术以WebSocket为主，前端与后端的连接使用RESTfulWeb服务和JSF技术；应用逻辑端的所有微服务之间通过RESTful进行数据交互，使用基于Java的Spring Cloud和Spring Boot企业级微服务技术构建，使用ELK框架提供集中日志服务；数据存储端关系型数据库采用Mysql，实时数据库采用PI。
如图2所示，空压机节能调节***的功能包括空压机能耗排序，空压机集中监控与消耗量预测、实现人员调节精准和统一。基于生产节奏的空压机节能的方法，包括以下步骤：
1)空压机能耗排序步骤如下：
a)年度用电消耗量和压缩空气产量数据采集：通过拉取能源网或者PI数据库历史数据，将数据汇总计算。
b)数据处理逻辑：通对比年度压缩空气产量与年度用电消耗，得出气电比，然后根据气电比来排序。
c)计算气电比的公式为：
2)信息集中监控与产差耗损实时计算步骤如下：
a)各数据点数据采集：为了降低数采延迟，将数采服务器部署在现场，服务器安装专业的数采软件，同时通过PI客户端将数据实时传输到PI实时数据库中，***通过PI提供的Api进行数据查询，数采频率为50ms，根据预先设定的数据范围，将数据按照数据范围进行首次清洗，保证数据的准确性，数采的点包括用户端的压力、流量，空压机站的流量、压力；
b)数据处理逻辑：通过消息队列服务，通过读取PI数据库数据，订阅端将数据获取后，存入Redis数据库中，key对应的是点位名称，value对应的是点的最新值，将数据点位分组为用户组和官网组后，每次分组中有点位更新后，将改分组所有点位，从Redis取出最新数据，进行累加，获取用户端与客户端的汇总数据；
c)计算产差耗损：计算公式为：
sumDiff＝∑prod-∑cons
其中sumDiff为标识产差耗损，prod为空压机站出口所有点位流量，Cons为用户端出口所有点位流量。
3)压缩空气消耗量预测步骤如下：
a)生产停机计划采集：通过数据导入或者API接口方式，同步生产停机计划，按照产线对应的设备，获取设备停机时间区间；
b)每台设备平均消耗量测算：通过设备年度流量和年度开机时间，计算设备的开机状态下每分钟平均消耗量；
c)压缩空气消耗量预测：将预测曲线按照当天时间划分为1440个点，即每分钟一个点位，判断每分钟，是否在设备停机时间区间，来区分设备的停机状态，将开机状态的设备的平均消耗量累加，预测未来消耗量；
d)预测曲线：预测公式为：
sunmCons＝∑deviceVal
allDatas＝∑sumCons
其中deviceYearCons表示设备年度消耗量,deviceOpenTime表示设备年度开机时间(精确到分钟)，deviceVal表示开机状态下的设备单分钟消耗量，sumCons表示每分钟整体消耗量，allDatas每分钟整体消耗量的数据集合。
4)实现人员调节精准和统一步骤如下：
a)组织冷数据：包括离心机的能耗排序，每台空压机最大产能，增加每立方压缩空气每台需要的电流及静叶开度参数；
b)操作逻辑：按照未来5分钟内的压缩空气需求量，按照当前空压机排序，优先调整开机状态的空压机，调整顺序按照能耗顺序调整，即能耗低的空压机优先增加到最大负荷，若开机状态的空压机不能满足状态，当前最大产量<未来消耗量，优先调整能耗较低的空压机产量到最大负荷，仍然不满足时，并建议启动能耗较低的空压机，当前最大产量>未来消耗量，将优先降低能耗较高的空压机产量，降低为0时，建议停机。
本发明不局限于上述实施方式，任何人应得知在本发明的启示下作出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。
本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。
Claims (8)
1.一种基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，包括：数据采集层、数据计算层、数据服务层和数据应用层；
所述数据采集层包括热数据源和冷数据源，热数据源通过现场工业网关直接连接的PLC/DCS及其下的各种工业传感器和设备采集实时数据，冷数据源包括ERP、能管***、MES、二级***按需采集各部门业务***数据，同时还有一部分数据以数据文件的方式上传；
所述数据计算层为热数据源和冷数据源的计算机制，数据计算层包括实时数据库和数据仓库；
所述数据服务层包括微服务架构，微服务架构包括多个用例数据库，支持多个智能用例服务，同时支持为各用例提供聚合门户服务的平台模块用例；
所述数据应用层用于提供聚合门户，提供数据服务层中各用例的UI界面，通过API网关与微服务架构进行交互。
2.根据权利要求1所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，所述实时数据库与热数据源连接，采集、处理并存储实时热数据，并为上层数据服务层用例提供高速实时和历史数据接口；数据仓库用于采集来自业务***的冷数据和来自实时数据库的热数据。
3.根据权利要求1所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，所述智能用例服务包括公司级DPM用例服务、智能炼铁用例服务、智能炼钢用例服务、智能轧钢用例服务和智能动力用例服务。
4.根据权利要求1所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，所述UI界面包括公司级DPM用例UI、智能炼铁用例UI、智能炼钢用例UI、智能轧钢用例UI、智能动力用例UI和平台模块UI。
5.根据权利要求1-4任一所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)空压机能耗排序：
a)汇集每台空压机年度产量及年度电量消耗，计算气电比，即空压机电单耗；
b)按照气电比将空压机的能耗排序由低到高排序；
2)信息集中监控与产差耗损实时计算：
a)各数据点数据采集：为了降低数采延迟，将数采服务器部署在现场，服务器安装专业的数采软件，同时通过PI客户端将数据实时传输到PI实时数据库中，***通过PI提供的Api进行数据查询，根据预先设定的数据范围，将数据按照数据范围进行首次清洗，保证数据的准确性；
b)数据处理逻辑：通过消息队列服务，通过读取PI数据库数据，订阅端将数据获取后，存入Redis数据库中，key对应的是点位名称，value对应的是点的最新值，将数据点位分组为用户组和官网组后，每次分组中有点位更新后，将改分组所有点位，从Redis取出最新数据，进行累加，获取用户端与客户端的汇总数据；
c)计算产差耗损：计算公式为：sumDiff＝∑prod-∑cons；
3)压缩空气消耗量预测：
a)生产停机计划采集：通过数据导入或者API接口方式，同步生产停机计划，按照产线对应的设备，获取设备停机时间区间；
b)每台设备平均消耗量测算：通过设备年度流量和年度开机时间，计算设备的开机状态下每分钟平均消耗量；
c)压缩空气消耗量预测：将预测曲线按照当天时间划分为1440个点，即每分钟一个点位，判断每分钟，是否在设备停机时间区间，来区分设备的停机状态，将开机状态的设备的平均消耗量累加，预测未来消耗量；
d)预测曲线：预测公式为：
sunmCons＝∑deviceVal
allDatas＝∑sumCons；
4)空压机电流及静叶开度建议操作：
a)组织冷数据：包括离心机的能耗排序，每台空压机最大产能，增加每立方压缩空气每台需要的电流及静叶开度参数；
b)操作逻辑：按照未来5分钟内的压缩空气需求量，按照当前空压机排序，优先调整开机状态的空压机，调整顺序按照能耗顺序调整，即能耗低的空压机优先增加到最大负荷，若开机状态的空压机不能满足状态，当前最大产量<未来消耗量，优先调整能耗较低的空压机产量到最大负荷，仍然不满足时，并建议启动能耗较低的空压机，当前最大产量>未来消耗量，将优先降低能耗较高的空压机产量，降低为0时，建议停机。
6.根据权利要求5所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，所述步骤2中的数据采集的频率为50ms，数据采集的点包括用户端的压力和流量以及空压机站的流量和压力。
7.根据权利要求5所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，所述步骤2中的sumDiff为标识产差耗损，prod为空压机站出口所有点位流量，Cons为用户端出口所有点位流量。
8.根据权利要求5所述的基于生产节奏的空压机节能的方法，其特征在于，所述步骤3中的deviceYearCons表示设备年度消耗量，deviceOpenTime表示设备年度开机时间，deviceVal表示开机状态下的设备单分钟消耗量，sumCons表示每分钟整体消耗量，allDatas表示每分钟整体消耗量的数据集合。
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