浅谈冶金企业能源计量数据的3个层次管理

廉井中

（山东钢铁集团日照有限公司信息计量部，山东 日照276800）

1 前言

计量数据是冶金企业宝贵的资源，能源计量数据管理业务涉及很多范围，如煤气、氧气、氮气、蒸汽、压缩空气、冷风、水、电等。这些系统具有相似的结构，其中以水电、煤气系统最为复杂，其他能源介质相对简单、仪表数据相对较少。随着检测技术的进步，解决原来无法计量的难题，能源计量器具配备越来越齐全，采集率也达到100%。传统企业对能源计量数据的管理停留在基础层，进行简单的数据统计和系统平衡，基本达不到数据的分析、应用挖掘。采用3个层次的管理，使企业在做好能源计量数据的采集、统计基础上，适时对数据进行分析，为运维、生产管控部门提供准确数据，为计量数据在冶金企业应用提供准确的计量数据平台。

2 3个层次管理模式

2.1 能源计量数据的基础层

2.1.1 能源计量数据的采集与维护

冶金企业逐步加大投入，已完全实现对电力和流体各类计量点（包括温度、压力、瞬时/累计流量等）的数据自动采集、计算和整理。对电力和各类流体计量项目及其计算逻辑公式进行制定和维护，自动计算各类计量数据，并满足计量、结算和报表管理等各项功能。

2.1.2 能源计量数据日常管理

能源计量数据日常管理主要对一级、二级能源介质实际发生量、主要用户的消耗量数据进行采集、抽取和整理，取得能源生产运行的计量数据，用于反映各种能源介质生产、分配和使用情况，实现日能源计量数据报表、月能源计量数据报表管理。计量管理部门编制的能源计量数据月报表为公司的唯一能源结算数据来源，各用能单位均以此数据为基准编制各类其他报表。各供/用单位再进行三级计量数据分类汇总、统计，进行工序的内部成本管理。

2.2 能源计量数据的分析层

2.2.1 单点分析

单点分析主要是指对单一能源计量交割点的数据进行内部诊断分析，判断数据准确性，是否可用。可采用对比指标分析，也可采用趋势分析。对比指标分析根据设备的特性，对同一档次的设备或系统进行能耗的比较，来分析能源计量数据的可靠性、准确性。趋势分析建立在统计学的基础上，遵循统计的原理，对某一段的能源计量数据进行统计，观察其运行趋势，发现异常的数据或数据区间。

1）对比指标分析。采用同窗口的指标来分析，比如判定当月炼钢转炉氧气消耗量是否准确，可参照历史经验吨钢耗氧指标或者兄弟单位同吨位的转炉吨钢耗氧指标M来做比较，氧气消耗量为Q，单月钢产量S，其公式为：

a表示单个能源计量系统的扩展不确定度，满足上述关系式，可认为氧气的消耗量是准确的。＞a%×Q，说明氧气消耗量偏高；＜-a%×Q，表示炼钢氧气消耗量偏低。

2）趋势分析。建立一个能源计量交割点日、月计量数据长期的台账，可以按日、月进行分析，观察能源计量数据在这段时间的变化趋势。一组数据的均值加减3倍的标准偏差设置该计量交割点上下的控制线，观察能源计量数据的变化趋势、稳定运行的情况。

根据数据运行统计的规律，趋势含有以下3种情况之一，就可判定数据异常：1）瞬时值达到设计上限、下限；2）日或月的计量数据在3σ控制线以外；3）连续有7个数据处在上升或下降的通道。例如：1#烧结机消耗焦炉煤气流量趋势见图1，图1中左边箭头表示是数据达到设计上限，右边箭头表示数据连续7 d处在上升通道，属于异常情况，应对这两个区间的数据重点关注，分析数据异常的原因。

图1 1#烧结机耗焦炉煤气流量趋势

各工序的水、电、风、气都可采用上述分析方法来分析各个工序能源介质的消耗量、发生量是否异常。

2.2.2 系统分析

水、电、风、气（汽）每个系统都是互相独立的，每个系统中都有1个或几个发生量，多个消耗量。不平衡量等于发生量减去消耗量，在理想的状态下，不平衡量为零。受仪表精度、管线跑冒滴漏的影响，系统不平衡，存在一个不平衡量，量值在一定的范围内，属于正常的损耗，若超出不平衡量的范围，就得分析系统的不平衡量偏大的原因。能源介质各个系统的分析有多种分析方法，可以采用相关分析的方法来分析能源计量数据。

从相关性分析来说明系统分析的思路，以日照公司生产水系统为例，日照市三联调水公司供日照公司生产水，每个月的总表与分表都有不平衡量，超出正常的管路损失与仪表的允许误差带来的不平衡量之和，且这种不平衡量有增大的趋势。2019年5月各工序生产水消耗量与不平衡对比见表1。

表1 2019年5月上旬日照公司生产水的不平衡量与各用户用水量对照 m3

对表1数据进行相关分析，可利用SPASS Pearson相关性分析软件，对生产水的不平衡量与各用户做一个相关性分析，发现炼钢的用水与不平衡量强相关，现场核实炼钢用水量流量表是人工错误调整参数，造成炼钢消耗生产水量偏小，致使公司生产水系统的不平衡量持续偏大。

能源系统计量交割点配备率100%，稳定运行率100%，是能源计量系统进行相关分析的两个必要的条件，同时要考虑各工序生产运行的实际情况。

2.3 能源计量数据的应用层

2.3.1 满足各职能部门考核、管理的需要

为财务部门提供成本控制、成本分析结算数据，为能源部门提供能源考核、节能管理、质量管理计量数据。

2.3.2 理论计算能源计量仪表的估计值

当系统的能源计量表出现故障时，系统能够根据其他介质历史计量数据来预测该流量计合理的计量值。现结合实际应用来讨论，根据高炉的产量和冷风消耗量作为自变量，取其高炉煤气发生量作为因变量，进行回归分析。根据提供的样本空间数据，应用最小二乘法计算回归方程的系数，建立回归方程。应用回归分析，当煤气仪表出现故障时，可以根据仪表近期运行估算其合理值。

2.3.3 能源气体负荷预测及平衡管理

实现能源气体系统负荷预测，包括煤气系统预测（如煤气柜煤气容量预测等）、氧气负荷预测、蒸汽负荷预测及负荷量的管理。通过对实时能源计量数据的分析、计算、统计，做出实时能源平衡预测，生成预控结果，实现能源介质实时动态平衡分配，达到优化用能、节约用能的目的。

2.3.4 实时提供能源计量数据实现系统的节能

烧结、球团、炼铁、炼钢、轧钢是冶金企业能源消费的主要工序，是系统节能的重要对象。根据能源计量数据、能源介质的热值及价格因素，调整能源介质在各工序中比例，建立各系统节能优化方案，并根据方案进行经济效益估算，以可视化的形式展现，为管理层进行生产管理与节能决策提供支持。

3 结语

能源计量数据的分析层是3个层次管理的核心层，基础层为分析层提供能源介质的压力、温度、液位、流量的数据，分析层采用各种分析方法来分析能源计量数据的准确性，指出能源计量器具存在的问题，指导现场能源计量器具的配备、选型、维护。分析层是应用层的基础，经过分析提供实时、全面、准确的能源计量数据，是企业开展多层次应用的基础，数据只有在应用过程中才能体现数据分析的价值。能源计量数据管理是计量数据管理的重要组成部分，开展全面能源计量数据管理，必须要抓好能源计量数据3个层次管理，才能实现能源计量数据准确率100%，能源计量数据结算异议为零的目标。