冷轧薄板生产的精细化能源管理

郎冠英

（天津华通网络工程有限公司，天津300384）

0 引言

钢铁工业是国民经济的重要基础产业，随着国家建设的高速发展，钢铁行业呈现出了爆发性的增长，但是粗放型生产经济带来的弊端也日益严重，解决问题的根本是产业结构优化，企业转型升级。冷轧薄板在钢铁产品中属于较为高端的产品，其附加值、技术含量要优于粗钢产品。冷轧薄板是以热轧卷为原料，经酸洗、平整、退火、镀锌等冷轧工序最终加工制成。该种产品用途广泛，可以用于汽车制造、电器产品、航空、精密仪表、食品包装等。其在初期发展态势良好，但是由于近年政府政策方向性变化，对于钢铁行业的监管政府越来越加严格，导致原料价格不断浮动上涨，能源价格提高，市场对产品的要求提高，产能过剩等因素导致冷轧薄板走向微利时代。要保持此类产品的优势，要从多个方面着手，改变现状。其中，能源管理就是重要的一部分：一是从国家角度，在十三五规划中指出大力推广能源管理中心的建设；二是从企业角度，加强能源管控，降低产品能源成本，提高利润。

1 冷轧薄板耗能特点

（1）能源介质在传输的过程普遍存在着品种多样、用途多变、介质转换等特点，大体可分为水、电、气体3大种类，其中水约为5～6种，气体约为4种，电分为22 WV、10 kV等，在实施过程中前后共计采集了2 960点介质数据。

（2）由于介质种类的多样性，为满足计量要求，计量仪表数量多、分布广、品牌杂、种类多，使用的传输协议不同。

（3）能源管理要求已经深入到每个生产工序环节，能耗成本控制到产品的每个生产细节中。同时对于耗用的能源要覆盖所有外购及自产的能耗介质，全面评估产品的能耗成本。

2 系统实现

利用物联网、海量实时数据存储、大数据分析、自动化、数据建模等技术，结合精细化的管理方式，实现企业需求的能耗综合平衡和优化调度等，提供有效的数据分析预测，指导能源的合理配置和利用。

（1）数据采集与传输

基于 TCP/IP、OPC、MODBUS、RS485 等标准协议间的转换，完成约3000个采集点的仪表数据采集与传输，汇集到能耗数据中心数据库中。

设备终端，直接采集现场设备数据并具备上传功能的现场监控设备，包括多功能电表、转子流量计、气体流量计等。这些监控设备可独立完成测量、控制、报警、通讯等功能。所有智能仪表采用工业串行总线技术（RS485电气标准和MODBUS通讯协议）、PROFIBUS总线技术和工业以太网技术构建起数据采集通讯网络，对于不支持直接采集的设备仪表，利用现场的PLC系统，通过I/Oserver，数据采集站串联入工业以太网中。最后采用专业的大型工业实时数据完成实时数据的存储，采用关系型数据完成数据分析与计算，各司其职，发挥各自特长，确保系统的运行安全、稳定、反应快速。

（2）采用大数据分析处理技术进行能源消耗统计分析

在能源精细化管理平台与现场各自动化控制系统，以及及智能仪表集成基础上，与设备管理系统、产销管理系统二次集成，并结合部分手工数据补充，完成了能耗数据、生产实绩、设备数据的集成，有效地获取冷轧薄板各个生产环节的天然气、电、原水、净化水、脱盐水、循环水、氮气、氢气、蒸汽、压缩空气等能源介质，以及产品原料、辅料、介质生产的辅料等消耗数据，各工序产出数据、检化验数据以及设备运行时间、运行状态、废水、锌渣回收等。综合以上数据完成统计分析，分离生产与生活耗能，及时客观实际反映企业各部用能情况，提高公司能源管理水平。

统计与分析主要利用各产线过程控制与生产管理分布式数据库经清洗抽取到实时数据库数据，采用分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析、分类汇总等建立全厂能源数据调度和分析。各个管理职能部门和公司领导都能够实时了解能源运行情况，按班组、机组、时间段进行能源消耗查询、分析，以及能源统计报表和运行分析。将能耗考核细化到以班组、工序、产品为单位进行考核。

能耗统计分析主要包括：介质消耗性能分析和生产工序能耗性能及成本分析。

介质消耗性能分析：以能源介质为单位，从产出流转到各个生产环节最终消耗全过程的消耗量，以班组、日、月、指定时间段为单位进行消耗统计，对比分析。以产量为基础，总支与分支的对比分析、同时间单位的对比分析、同班组的对比分析，产出与消耗的对比分析。

工序段性能及成本分析：以工序段为单位，对工序段中以产量为基础，对该工序中所需的各种能源介质进行耗用分析及成本分析。如：产品吨钢单耗及成本分析，产品吨钢综合能耗分析、能源耗用计划与耗用实绩对比分析、同规格产品的消耗趋势分析、多条生产线同种产品的重点设备吨钢能耗对比、成本对比等、各规格产品的能耗情况、废水产出与回收处理对比。针对于能源生产工序，消耗与产出能耗的对比分析。

能耗统计分析还允许客户根据需要定义主要的能源指标，设置计算公式，按照特定周期计算指标完成数据，以形成分析结论，提供决策参考。

以表格、图表、曲线等多种直观方式，完成对能源计划、实绩、产量等数据比较、分析和挖掘结果的显示，使管理者更易理解，为制定管理决策提供辅助依据。以不同的颜色区别不同的介质，按天、月、年为单位作为机组的能耗走势分析时间轴单位。

可以根据需要选择添加不同的介质，进行多个介质走势分析或单一介质走势分析。

（3）采用神经网络技术实现能源综合平衡预测

调度需以预测能源变化趋势为基础，结合企业的产销系统生产排产情况及设备管理系统中设备运行状态、检修计划，预测平衡指定时间段内的能源需求与供给。

能源管理分析：利用先进的多维数据处理与多元回归分析技术，对能源相关的历史数据进行数据分析、挖掘工作。主要包括：能源生产与消耗计划分析，能源消耗实绩与生产实绩分析，产品吨钢综合能耗分析等。用以指导企业能源管理工作，提高能源管理水平和管理效率。

能源计划的比较分析：根据生产计划制定能源耗用计划及能源生产计划，通过耗用计划与耗用实际、能源生产计划与能源生产实绩、能源耗用实绩与能源生产计划进行对比、同月同种产品能源计划单耗进行对比，以不同的角度考核计划制定的准确度，结合原料、季节、产品、设备分析偏差产生原因。

能源实绩的比较分析：基于产量，对不同工序段的能源耗用实绩与能源耗用指标进行对比，计算耗用差别百分比，峰谷平各段耗电占电耗用的百分比，同种生产线设备占耗用的百分比，分析工艺及操作的耗能合理性。

吨钢综合能耗分析：按工序（酸洗、轧机、精整、镀锌、连退、罩退、公辅等多个生产线及制氢、制氮）计算吨钢综合能耗，与吨钢综合能耗标准进行对比，与集团吨钢能耗进行对标分析，与上月吨钢能耗进行对标分析，找到导致差异的原因。

工序能耗考核管理：在积累一定的数据量及管理经理的基础上，辅助管理部门完成工序及产品的能耗指标体系的建立，来完成各生产单位内部考核以及公司总体考核。

建立能源消耗预测模型：建立能源消耗预测模型，根据同种产品在某一工序段内的能耗历史数据平均值，选取历史数据中最优的能耗数据，作为样本数据来推算未来某段时期（以月为基本单位）的能源消耗情况，利用神经网络技术等从“海量”信息中提取有效信息进行能源需求定量分析，建立能源消耗预测模型。实现用能优化调度管理以及各工序生产计划安排，并按能源总供给量。

建立调度单元的能源模型：调度单元是能源综合平衡和动态优化调度的基本单位。根据调度单元在能源调度过程中具备的特点，划分成以下四类:能源固定型单元、能源可变型单元、能源转换型单元、能源缓冲型单元，针对它们建立对应的单元模型。

在调度单元模型的基础上，建立反映能流和物流耦合关系的综合模型：钢铁生产过程中，物料流和能量流是紧密耦合、不可分割的。自产二次能源的产出量是由生产计划所确定的物料流所决定的。因此，必须针对能量流动过程，构造从一次能源到二次能源产品的生产、转换和使用直至废气排放的能量流图；基于物料平衡和能量平衡，建立反映能流和物流耦合关系的综合模型。

综合模型是建立在能源管理与生产管理相结合的基础上，其调度优化是在给定企业产品需求和产品结构的情况下，通过企业能耗、能源发生量和传输的优化，确定合理的生产组织方案、设备开动方案和合理的能源需求结构方案。充分发挥能源转换系统的效率，合理确定转化系统各种能源的发生量，减少能源浪费，使企业总能耗降低。

利用数据挖掘技术开发能源合理配置与优化调度：采用数据挖掘技术，开发钢铁企业建立电负荷平衡调度模型、氢气与氮气产生与利用模型，蒸汽的平衡分配与优化调度控制模型等。为企业提供能源精细化管理平台经济运行和优化调度软件包。

建立用电负荷平衡调度模型：根据同种产品具有同类季节特征的时间内的消耗实绩情况，预测能源在生产过程中的消耗趋势。降容，减少电费成本；错峰填谷，避免使用高价电；避免超过规定耗量。

在线实时监视全天的负荷变化走向曲线，实时显示显示当时负荷，以表格方式对设定时间段内的当天最大、最小负荷、峰谷差、平均负荷、全天合计负荷及总用电量的统计结果进行显示。

根据当天负荷变化走向和次日生产安排，预测第二天全厂用电设定时间段各点负荷。包括：最大、最小负荷、峰谷差、平均负荷、全天合计负荷及总用电量。同时根据监视预测情况制定用电负荷调度方案，保证在用电尖峰时刻重点设备正常运行。

设计各单位尖、峰、平、谷、总期用电模型，制定科学的用电峰谷比指标，显示标准值与实际值的趋势，并进行数值对比分析，为公司提供对各单位进行用电经济性考核的依据。

建立生产工艺用电平衡模型，用于产品经济性分析。专业部门制定产品单耗考核指标，显示产品用电单耗（kWh/t）理论值，历史最高、最低值与实际值的趋势、并进行数值对比分析，为公司提供对各单位进行生产工艺用能合理性考核的依据。

用电负荷预测：实现一天内96个时间点电负荷预测，预测第二天每隔15 min的全厂用电负荷量。一天共96个预测值，根据计划产量、以前的产量实绩和用电量，来预测以后的一天96点负荷。

预测的目标：在前一日的最大负荷、最小负荷、峰谷差、平均负荷、全天合计、负荷率、及总用电量的统计结果的基础上，可预测第二天的96个时间点的耗电趋势。提供实时监视曲线和当天的实时负荷、及截止到当前时间点的历史负荷曲线。完成监视全天的负荷变化走向，以辅助实现用电负荷在线调度。

建立氢气、氮气的平衡分配与优化调度控制模型。氢气生产及用户：氢气由厂内气保站制氢机组以天然气为燃料产生，制氢产氢能力最大为570 m3/h，制成的氢气储存在氢气球罐内，球罐压力保证1.4 MPa以上，1.6 MPa以下。球罐中氢气主要供给罩式退火机组、连续退火机组、镀锌生产机组。该3个机组用量分别占产氢量的80%、19%、1%左右，分别作为热处理过程中保护还原气体，用以保证被热处理后钢带的光亮度。由于在热处理过程中保护气体中氢气的纯度在3%～74.2%之间会产生爆炸事故，因此，安全使用纯度在小于3%，大于80%区域内。

氮气生产及用户：氮气由厂内气保站制氮机组以天然气、氢气为燃料，制氮产氮能力不能突破5 500 m3/h，制成的氮气储存在氮气球罐内，氮气球罐压力保持在2.0 MPa以上为安全运行模式。球罐中氮气主要供给连续退火机组、镀锌生产机组、罩式退火机组。该3个机组用量分别占产氮量的66%、30%、4%左右，氮气分别作为热处理过程中保护气体和清扫气体用。其中氮气在连续退火机组、镀锌生产机组热处理过程中作为保护气体用，在罩式退火机组中用于每炉次退火后清扫气体。当氮气总产量5 200 m3/h，球罐压力仍有降低时，立即进行生产调度，降低生产线氮气使用量，保证系统平衡。氮气球罐压力低于1.5 MPa时为氮气球罐压力恢复期，生产调度组织协调限制主线用氮量。

氢气、氮气混配及用户：氢气、氮气球罐中氢气、氮气各分二路供应用户：一路氢气直供罩式退火炉，并保证供气纯度90%以上；一路氮气作为罩退、连退、镀锌机组热处理后吹扫气体；另一路氢气和氮气分别进入氮气、氢气混配站，混配后混合气体中氢气含量小于3%，氮气含量大于97%，该混合气体供应连续退火机组、镀锌生产机组热处理过程中保护气体用。

建立氢、氮气平衡分配与优化调度控制模型。针对氢气、氮气主要用户：在对罩式退火机组、连续退火机组、镀锌生产机组气体用量的实时动态监控基础上，经过历史数据的积累，充分考虑生产工序的优先级别，建立氢气、氮气的合理分配与调度模型，通过一段时间的实际运行情况的验证，修正模型，优化调度作业，以在线软件的方式完成氢气、氮气分配及调度，实现符合生产需求的氢氮气产出与消耗的动态平衡。

3 应用前景

能源精细化管理实施后，实现了能源合理配置和利用，经观察验证，吨钢综合能耗将大幅度降低。

项目开发的电力、氢气、氮气综合平衡与优化调度系统实施后，对于气体能源，减少了传输过程中的跑漏浪费；从能耗的角度考核工艺的合理性，减少由于不合理工艺、不规范操作导致的能源异常耗用浪费；对于电力能源，在保证重要的设备正常运行的情况下，合理安排生产运行时间，削峰填谷，保证了整体电力负荷耗用的相对稳定。该项目实施前综合吨钢能耗折合成标准煤量为62.47 kg/t。实施后，综合吨钢能耗折合成标准煤量为58.59 kg/t，其中按40%的节能贡献，按照年产150万t计算，标煤1 000元/t计算，预计直接经济效益约为232万元。

降低人力成本，提高企业效益，按照原来人工抄表、人工统计、人工整理报表的人数计算，在实施能源计量采集监控系统之后，预计能源管理部门至少可以减少10人，按人均收入水平7万元计算，一年可节省70万元。

随着国家对节能减排的重视，我国钢铁企业能源管理中心的建设将进入快速增长期。随着能源管理中心的应用推广，现场能源数据采集的可靠性和实时性将不断增强，大部分钢铁企业将有条件收集和积累大量准确的生产调度与能源消耗信息，从而使得对能源生产和利用的预测、平衡计算、能源在生产过程中的分配与调度优化成为可能。本项目的研究成果将置力于优化钢铁企业的能源配置和平衡调度，充分发挥二次能源利用率，从而减少一次能源（天然气、电力等）的使用，减少气体能源放散。因此，本项目预期成果对于企业实现节能降耗，具有重要的经济和社会意义，应用前景广阔。