莱钢能源管理系统的设计与应用

王文为

（山东钢铁集团莱芜分公司自动化部，山东莱芜 271104）

信息化建设

莱钢能源管理系统的设计与应用

王文为

（山东钢铁集团莱芜分公司自动化部，山东莱芜 271104）

莱钢能源管理系统关键设备包括网络设备、服务器、数据采集站及各类客户端等，通过数据采集子环网、数据采集主干网和管理网进行连接，设计了数据采集层、支撑层、应用层、发布层等四层功能框架，主要采用能源预测、调度优化、无人值守、数据融合、工作流驱动等技术。该系统投用后，实现了能源实时监控、基础能源管理、能源预测与优化调度等功能，提高了煤气回收利用率和自发电量，全年自发电量增加约0.5亿kW·h，可产生经济效益约3 700万元。

能源管理；能源预测；调度优化；实时监控

莱钢集团在2003年就已经建立起计量信息系统，实现了对能源计量数据的远程采集和汇总，但只能通过能源网查询“单点”数据信息，无法实时监控能源的生产、输送等。为此，莱钢2012年开发了能源管理系统，实现了对动力能源从生产到输配、消耗各环节的实时监控、平衡调度和管理。

1 系统架构

莱钢能源管理系统关键设备包括网络设备、服务器、数据采集站以及各类客户端等，通过数据采集子环网、数据采集主干网和管理网进行连接。该系统的硬件架构可概括为三个层次，如图1所示。

图1 能源管理系统硬件结构

第一层，数据采集站与数据采集子环网。数据采集站是能源管理系统中数据采集的基本单元，是直接向能源管理系统提供数据并接受系统管理的基本单位。由于数据采集建立在已有自动化控制系统和计量系统的基础之上，因此，根据自控系统和仪表的入网方式不同，数据采集站的类型也比较复杂。对于直接接入数据采集子环网的控制系统（PLC、DCS等），该控制系统设备即为数据采集站；对于通过人机交互界面（Wincc、iFix等）接入数据采集子环网的控制系统，该人机交互界面设备即为数据采集站；对于通过PC管理机接入数据采集子环网的控制系统，该PC管理机即为数据采集站；对于通过RTU接入数据采集子环网的仪表等设备，该RTU设备即为数据采集站。

数据采集子环网是能源管理网络的基本单元，连接地理位置相近的仪表和自控系统。一个或多个数据采集子环网通过网关、网闸等网络安全设备接入数据采集主干网。

第二层，服务器与数据采集主干网。服务器是能源管理系统中提供数据服务和应用服务的核心设备，包括应用服务器、历史数据服务器、Web服务器、防病毒服务器以及I/O数据服务器群。其中，I/O数据服务器群汇集了来源于各数据采集站的数据以及通过接口获得的其他信息系统数据，是整个系统的核心数据服务器群。数据采集主干网覆盖企业的各大生产区域，向下连接各数据采集子环网，将一线生产、计量数据汇集到各服务器，向上连接管理网，为管理用户提供运行数据。在主干网的各个网络设备中，进行分布式网络安全部署，利用IRF智能堆叠技术、ACL技术、VLAN技术等，切实保障自控系统和能源管理系统的网络与数据安全。

第三层，客户端与管理网。客户端包括面向能源调度人员的调度台、面向各职能部门的Web客户端以及显示终端等，不同客户端向用户提供了不同的特色服务。管理网为各类用户访问能源数据提供了网络支持。能源管理系统的三层硬件架构，保障了生产系统和能源管理系统的网络与数据安全，实现了生产、能源数据的有序汇集。

2 系统主要功能

2.1 总体功能框架

莱钢能源管理系统在系统功能方面采用了四层结构，总体框架如图2所示。

图2 系统功能总体框架

1）数据采集层。通过数据采集站和数据采集服务器实现能源计量数据采集与集成，包括与电力系统、计量系统、自动化系统、生产指挥系统、设备管理系统的接口。2）支撑层。由一系列系统开发、运行平台和中间件构成，是整个应用功能实现的基础，用以实现组态化的开发。3）应用层。包含项目所涉及的所有应用功能和管理功能。4）发布层。发布能源管理系统的实时画面、管理表单、平衡报告等，同时提供系统标准、政策、制度等信息的查询服务。

2.2 数据和事件处理

1）数据基本处理。对现场获取的数据进行流量的温压补偿、累计、合计、差值等处理。2）实时数据归档。对能源计量信号和报警信号进行归档，周期为5 s～5 min，提供趋势曲线显示以及报警信息查询等功能，以便有效进行故障分析和能源消耗分析。3）历史数据归档。根据工艺特点和信号源，选取必要数据进行归档，通过磁盘阵列可以保存3 a的历史数据。4）报警处理。采用分级报警方式对重要现场设备的故障信号、能解系统报警参数超限、与能源生产相关的重要生产单元运行状态变化等进行报警。

2.3 实时监控调度

1）系统管网监视。集中展示单一能源介质的整体产、供、用情况。2）区域管网监视。对单一区域、分厂的介质管网和生产设备状态做细节展现。3）站所远程操控。对水源井、煤气柜、放散塔等能源站所的设备状态展示，并提供远程控制功能。4）煤气柜位预测。对煤气柜未来一段时间的运行状态做预测，并对可能的超限报警时间进行预测。5）管网平衡预测。对能源介质的生产、消耗以及能源转换进行预测，从而提供对能源介质管网平衡状态的预测及调度建议功能。6）多介质平衡。通过高炉煤气—蒸汽—冷风单元能源介质的转换模型，为调度人员提供能源系统优化调整功能，从而实现多介质的综合平衡。

2.4 基础能源管理

1）计划实绩管理。依据生产计划、设备检修计划、单耗预测等编制能源的供应和需求计划，以及能源指标计划。2）运行支持管理。提供调度人员交接班、停复役以及运方单管理功能。3）能源质量管理。通过分析能源介质的质量数据，进行质量监测和报警，以保证能源介质的高质量供应。4）能源分析支持。对企业的能源供需、实绩、指标、对标、成本、能源监测与平衡等进行分析。5）能源报表系统。提供工序能耗、工序单耗、工序能源平衡、介质能源平衡、分厂能源平衡等报表。6）KPI绩效管理。提供KPI绩效系统，帮助企业将自己的产品、服务及管理实践活动与竞争对手、行业龙头企业的产品、服务及管理实践活动进行对比分析。

2.5 知识管理和信息发布

1）能源信息门户。运用IIS7技术构建信息资源门户系统，为用户提供统一入口，方便用户访问能源管理系统的各个不同子系统。2）知识管理功能。构建文档及知识信息发布系统，提供对能源管理标准、国家政策法规、企业制度流程等文档发布及下载管理功能。3）监控画面发布。建设监控画面的Web发布系统，根据用户权限为其发布相关监控画面。

3 系统关键技术

3.1 能源预测技术

由于不同预测对象与能源介质的相互关系各不相同，使用单一的建模方法不可行。针对钢铁生产工艺以及过程历史数据，建立了以机理分析与数据挖掘技术相结合的一系列预测模型，提高了模型精度与运算效率。预测模型所用到的预测方法有：

1）相关因素模型。结合生产工艺及相关性分析技术，获取影响预测对象能源情况的多项生产工艺因素，作为预测模型的输入，利用数据挖掘技术，建立模型输入与输出之间的映射关系，实现对调度单元的预测。此类模型适用于产能/耗能数量受多种工艺参数以及操作变化影响的调度单元，如焦炉、转炉、热风炉等。2）自回归模型。预测对象能源情况不仅受工艺参数等变量影响，还与自身序列有较强的相关性，采用自回归建模，此类模型适用于产能/耗能数量相对稳定或者自身序列存在一定规律性的预测对象，如高炉等。该系统中，大量运用了时间序列的自回归模型（AR）和自回归滑动平均模型（ARMA）建模，对相关工序的煤气产耗量进行预测［1］。

3.2 调度优化技术

莱钢能源管理系统采用调度优化模型技术，通过对能源平衡状态的分析，按照一定的目标确定调度规则和调度策略，以协助调度人员优化能源平衡，实现能源的中长期平衡和多介质动态平衡。能源的中长期平衡是根据生产计划和检修计划预测一段时间内的能源供应需求量，并制定相应的能源生产供应计划，从而实现较长时间内（月、年）的能源供需平衡；多介质动态平衡是建立高炉煤气—蒸汽—冷风的转换模型，利用能源系统的实时数据，为调度人员提供调度方案，并在调度人员的经验干预下，对能源系统进行优化调整，实现多介质的动态综合平衡。

系统采用模型与规则相结合的方法建模，结合企业多年实际调度经验建立知识库，将得到的调度规则集成到模型算法中使其快速收敛，综合考虑可调单元的调度优先级等因素，实现最优调度，能源调度优化流程见图3。调度方案综合能源预测结果、专家系统以及全局优化算法，既可发挥常规线性规划优化算法的优势，又可结合专家先验知识以及各种约束条件，对紧急情况进行快速反应，提高调度的适用性。

图3 能源调度优化流程

3.3 无人值守技术

无人值守是能源中心扁平化管理的最直接体现，调度人员可以直接操作这类站所中的设备，在减少人员占用的同时，赋予了调度员掌控全局的权力和事故快速响应的手段。无人值守监控技术要求现场自动化系统必须满足无人值守（或远程监控）的要求，重要动力设施（如变电站开关、调节阀门、电控设备等）、通信设施运行稳定可靠，或经必要技术改造达到基本的安全条件及自动化水平。无人值守站所应具备视频监控和门禁系统，并建立定期巡检机制。煤气柜、混合站、加压站、放散塔、空压站、变电站、水泵站适合采用无人值守方式运行和管理。

3.4 基于GIS的综合集成

莱钢能源管理系统采用基于GIS的综合集成技术，实现了以GIS为中心的生产、能源、环境综合监视，实现从宏观到微观的信息缩放；能够结合莱钢实际地图进行各区域、各工序的实时生产监控；直观地展示能源流方向，以及各工序的能源产出、消耗、转换情况。

3.5 数据融合技术

数据融合技术在多信息源、多平台和多用户系统内起着重要的处理和协调作用，保证了数据处理系统各单元与汇集中心间的连通性与及时通信，并且使人工完成的许多功能均由数据处理系统快速、准确、有效地自动完成。

莱钢能源管理系统与多个信息系统进行数据共享，数据与应用之间具有复杂的网状关系（见图4）。采用数据标签化技术将异构数据分解，再通过能量流网络技术重新组织（见图5），从而完成数据的融合。

图4 数据与应用的网状关系

图5 数据融合后数据与应用的关系

3.6 能量流网络技术

能量流网络技术采用能介单元、能源介质、能量流等概念描述钢铁企业能源系统，对能介单元进行层次划分，依据各种介质管网图进行能源系统建模，并在此基础上实现数据的集成、能量流状态监视、能耗指标的统计等功能。该技术从能源管理系统可行性研究阶段开始就扮演重要角色，用于统计基表配置率及计量平衡水平。

随着数据的不断采集，能量流网络能够将上千计量有机地组织起来，使能源管理系统能够适应不同企业的差异和相同企业同时期的差异，为实现通用的高级应用奠定了基础。

3.7 工作流驱动技术

工作流是使业务过程的部分或整体在计算机工作环境下的自动化，实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现。莱钢能源管理系统开发过程采用了工作流驱动的应用开发框架，基于工作流引擎进行页面流量控制、数据流控制和业务逻辑处理的分离。莱钢能源管理系统对40多个业务流程逐一进行了工作流建模，形成标准工作流，通过工作流使各种岗位的人员同心协力，提高效率。

4 结语

莱钢能源管理系统已经上线运行1 a多时间，企业各生产区域自控系统和计控仪表运行稳定，能源数据采集正确，各能源应用功能达到了预定效果，为生产与能源调度提供了实时、准确的生产运行数据和能源计量数据，提高了能源管理水平，增强了能源系统运行的稳定性和安全性。通过能源管理系统的能源产耗分析、能源实绩管理以及能源指标分析等。建立了客观的以数据为依据的能源消耗评价体系；能源管理系统采用煤气、氧氮氩气、蒸汽和电力的在线动态调度，提高了煤气回收率和自发电量，减少了自发电并网，2013年高炉煤气、焦炉煤气放散率比2012年分别下降0.236%、0.185%，转炉煤气吨钢回收量增加6.17 m3，年节约标煤约2.6万t，全年自发电量增加约0.5亿kW·h，可产生经济效益约3 700万元。

［1］汪春鹏.高炉煤气发生量时间序列预测模型的开发［J］.山东冶金，2013，35（5）：56-58.

Design and Application of Energy Management Systemin Laiwu Steel

WANG Wenwei

（The Automation Department of Laiwu Branch Company of Shandong Iron and Steel Group Co.,Ltd.,Laiwu 271104,China）

The key equipment of energy management system in Lai Steel contained network equipment,server,data acquisition station and all kinds of clients are connected by data acquisition sub ring networks,data acquisition backbone network and management network.The system designs four-layer architecture including data acquisition layer,support layer,application layer and distribution layer,mainly adopts the energy forecasting,scheduling optimization,unattended operation,data fusion,the workflow etc.After the system put into use,the functions of the energy real-time monitoring,basic energy management,energy prediction and optimization scheduling etc.are realized,gas recovery efficiency and self-electricity generation are improved,for the whole year,self-electricity generation increased about 50 million kW·h,and economic benefits about 37 million yuan can be produced.

energy management;energy forecast;scheduling optimization;real-time monitoring

TP315

B

1004-4620（2014）03-0057-03

2014-02-10

王文为，女，1981年生，2007年毕业于山东大学电路与系统专业。现为山东钢铁集团莱芜分公司自动化部工程师，从事冶金自动化、信息化工作。