冶金企业智能化能源管理系统建设思路

2020-11-02孙雪，王刚

冶金动力 2020年10期

孙雪，王刚

（首钢京唐钢铁联合有限责任公司，河北唐山 063200）

前言

能源是经济社会快速发展的支撑，随着经济体量的不断增加，企业对于能源的需量也逐年上升。但石油、煤炭、天然气等一次不可再生能源的储存量日益减少，绿色可再生能源开发及利用仍达不到能源替代的水平。所以，节能、提效、优化能源结构是当代社会、企业发展的重中之重。同时，由于环境压力陡增，国际社会对于碳排放的要求日益严苛，所以减排、环保方面的投入也成为了制约企业发展的关键因素。本世纪以来，流程型行业特别是冶金行业在能源管理方面提出了更高的要求，但能源管理仍停留在以监视和计量为主的岗位管控为主，管理手段及输出主要为能源报表，尚不能根据工艺产出及用户需量实现短期预测及高精度的控制，能源管理仍存在一定的滞后性及盲目性。因此对于企业来说，建立智能化能源管理系统，使能源在多个节点中高速、高效、低成本流动对于企业能源管理提升具有极其重要的意义。随着国家能源结构的调整，供给侧改革等多项新理念的不断推出，要求企业必须逐步向绿色和智慧化发展。提升企业运营效率和盈利能力，增强企业核心竞争力。

1 能源管理系统功能定位

新一代智能化能源管理系统应该致力于覆盖全公司各能源系统的各个节点，在能源体系的指导下建立系统运行、维护、调度、管理、服务的一体化平台。所以系统的定位可以规划为：第一阶段满足完善企业能源管理体系，重塑指标体系，实现基础管理的平台；第二阶段满足多元异构数据接入，实现精准计划，实时预测的多维分析的决策支持；第三阶段满足各种能源介质平衡仿真，实现追溯、培训、反演为一体的综合平台。

所以智能化能源管理系统应涵盖能源介质的监测、生产过程与设备能效分析与优化控制、信息系统集成、能源供需预测、系统仿真与优化调度等关键技术，并在平台支持、应用拓展、智能控制、大数据分析、能源动态仿真、能源增值服务等方面进行重构，通过事前建立平衡预测构建输配模式、单系统成本最优模式和多介质协同最优模式来指导生产，以此来提升的利用效率，降低能源损失，显化隐性能源效益。

2 智能化能源管理系统的发展方向

2.1 能源供应侧集中化、全局化管理

冶金行业，特别是以大型钢铁厂为代表的长流程企业，具有明显的体量大，流程长，化学反应多，需量波动大的特点。受二次能源发生量、余能回收量、环保因素等制约，能源调配受工艺状态影响巨大。所以资源配置能力是能源智能化管理的关键，所以在进行资源配置时，不仅要考虑企业的极限消费能力，更需要考虑资源多模式组合能力，即良好的适应能力。

能源供应侧管理是指统筹管理整体能源的供应情况，完成各能源介质不同时间粒度的供应趋势和结构分析，以及结合能源耗用情况，实现能源供应量及成本的预测预警。并根据用能需求建立一套灵活有效的控制策略进行供能侧的管理与用户侧负荷的分配。这是智能能源管理的核心，系统要能根据用户侧负荷结构变化，实现自适应，动态匹配，满足负荷需求。

供应侧建设核心工作是丰富能源供给结构，这其中应该包括可调节的供给能力配置，储备能力与能源转换能力。具体表现为供应设备负荷的调节能力、组合能力，同时为保障能源供应的可靠性，需设置足够数量的储能设备，储能设备通过用户侧供应网络相互连接，共同满足用户侧对于不同能源的需求。能源转换能力即在冶金企业利用物理或化学手段实现常用的风、水、电、气、热多种能源类型间高效转换的能力。

2.2 基于成本最优的能源需求侧管理

需求侧管理的重点在于提升对于能流的分析优化能力，即以成本最优为导则，或以系统整体效率最优为导则。以完善的设备自动化，信息化网络为支撑，将有效数据完整采集，根据企业管理目标设置模型规制，通过能流优化分析实现基于成本最低、效率最高等模式的自动调配，即需求侧用能分析管理系统，全面实现能源工艺效能最大发挥及产出能源的合理利用。以生产运行智能化为主体，以设备、设施的基础智能化为保障，实现数据过滤筛选-行为监控-分析优化-过程控制-智能优化的全过程精准高效化管理。通过对工序能耗、产线能耗、产品品种能耗等多层次分析，提高产线能源整体利用水平，实现成本最优、效率最高。流程如图1。

图1 基于成本最优的优化调度实现流程

具体实现步骤为：

1)通过系统接口，在制造管理系统及各工序PES系统接收各工艺产线排产计划、检修计划。

2)优化能源计量，细化到大型单体用能设备及每条产线，进而实现设备级、产线级用能需量预测及发生量预测。

3)根据能源发生单元负荷、存储量、转化效率等因素，通过同一时序下的能源供给量、需求量计算判定系统稳定状态。

4)根据系统煤气盈亏情况，按照系统内预先制定的安全性规则、成本核算规则及各类边际条件计算优化分配结果。

5)实时读取工艺生产关键参数，判定优化分配方案与工艺计划是否存在冲突，由专业人员进行优化参数实时调整，做到主工艺生产与能源成本的高度协同。

2.3 基于大数据的信息挖掘与智能预测业务和云计算

智能化能源管理的基础是多维,负责数据的识别与利用的过程。能源管理系统通过内部数据网络实现工艺排程、过程参数、计量仪表等多种数据的整合，实质上是将能源流与物质流通过信息流的方式实现整合。整合后的系统功能应该以各类计划为基础，以预测为手段。能源调配的依据应该以多维度、多粒度的精准能源预测为指导，以保证在连续不断变化的边界调节和生产节奏中找到成本最优或效率最高的平衡点，从而制定可行的能源调配策略。在大量数据采集的过程中，往往无效数据或无序数据占据绝大部分，所以强大的数据清洗、过滤逻辑与数据筛分功能是实现预测业务准确性的关键。智能化能源管理系统不仅仅要求以流程思想指导模型建设，同样需要利用大数据、云计算等手段实现对能源消耗、能源效率、能源成本等参量进行识别，基于大数据的信息挖掘实质上是提高能源管理效率。