CN102156467A - 基于钢铁生产计划的能源预测方法 - Google Patents

Abstract

基于钢铁生产计划的能源预测系统和预测方法，预测系统由数据采集网络、工业环网以及管理网络组成，通过数据采集网络采集现场检测仪表及PLC的实时数据，根据从ERP和MES中获取的生产计划、检修计划和设备状态数据，由能源预测模块实现能耗机组未来一段时间内的产耗预测。本发明依据生产计划、检修计划以及设备状态等实时数据，对单个机组或整个企业的能源产耗进行精确预测，为钢铁企业能源的合理调度提供了依据，从而达到有效减少钢铁企业能源浪费的目的。

Description

基于钢铁生产计划的能源预测方法

技术领域

本发明属于钢铁企业能源预测领域，特别涉及基于钢铁生产计划的能源预测方法。

背景技术

在钢铁生产总成本中，能源成本占13％-15％。能源价格仍呈上升趋势，这将给耗能型的钢铁企业带来巨大的市场竞争压力。由此可见，节约能源、降低能耗、提高效益将是钢铁工业在激烈的市场竞争中采取的一项长期战略目标。目前钢铁公司通用的能源调度方式是一种人工事后调度的管理模式，不能提前进行能源动力的合理调配、平衡生产，减少能源浪费。

发明内容

为了达到提前12个小时给调度人员提供能源产耗数据，以减少能源浪费，本发明提供一种基于钢铁生产计划的能源预测方法。

本发明将钢铁企业的关键工序、装备，按照产品核算原则定义能耗机组，作为系统中进行能源量采集、产耗统计和能源预测的最小单位，计算企业能耗。

本发明需要获取所有能耗机组的每一种能源(生产、转化和消耗)的实时量、累计量，机组工作状态，生产计划，检修计划，产品产量等信息。通过采集这些数据对各能耗机组进行实时数据监视、统计分析，并对关键介质进行短、长期预测，最大限度为生产服务。

本发明的硬件网络包括以能源调度操作终端和服务器系统为基础组建的管理网，并与能耗机组的仪表建立数据采集网络，通过光纤连接，实现各服务器之间、终端与服务器之间的数据交互。

与上述系统配套的软件包含数据采集模块程序，数据接口模块程序，数据处理模块程序，能源预测模块程序，其实现了能耗机组数据采集、机组历史数据统计、基于生产计划的多能源介质预测功能。

本发明的网络是一个集现场仪表数据采集、能源监控、能源管理、数据备份与一体的多业务形态的复合型网络，整个系统由三层网络构成，第一层是由工业设备与仪表、远程终端单元(RTU)组成的数据采集网络，第二层是工业环网，第三层是由能源管理网络设备和服务器组成的管理网络。

所述的工业环网由工业交换机与1000M光纤环网构成，按照钢铁企业能源工艺系统的厂区地理位置分布，形成一个环网。

所述的工业设备与仪表分别连接到工业环网的各个子站上，形成星型网络结构。

管理网络承载数据库服务器、模型服务器、防火墙及各终端的通讯工作，同时还作为ERP系统提供数据的唯一路径。

本发明的服务器系统包括数据采集服务器、数据库服务器、模型服务器、外部接口服务器。

数据采集服务器用来存储现场的实时数据，通过标准规约驱动程序将数据采集设备和现场PLC的实时数据传入数据采集实时数据库中。

数据采集服务器分别接在工业交换机和核心交换机上。在数据采集服务器上安装Solaris10操作系统，分布式实时数据库系统。数据采集服务器完成中间量计算、累积量计算、趋势、报警、数据短时归档等功能。

能源管理数据库服务器安装Windows Sever操作系统，Oracle关系数据库，通过接口服务器将现场能耗机组每15分钟能耗量、生产设备实际状态、设备生产计划、检修计划数据进行存储。

外部接口服务器通过网络将数据采集服务器、外部ERP系统的数据传输到管理数据库服务器中，并对所有接口数据进行保存，为今后查询问题数据提供依据。模型服务器安装Windows Sever操作系统，能耗机组历史能耗统计、能源预测的模型，最后将计算得出的各种能源预测的数据储存到能源管理数据库服务器中。

所述的数据采集模块程序的作用是通过分布在全公司各数据采集站收集本系统需要的基础能源数据。包括主要耗能机组的运行状态、能源消耗数据；电力系统采集电量(峰、平、谷、总有功)和功率信号。这些数据通过远程终端单元(RTU)对各种仪表实时采集，每10秒为一个采集周期。将上述采集的数据传输到MOSAIC实时数据库中，在实时数据库中对这些数据做初步分析处理，将数据的量程转换成统一的工程单位、对数据进行高低限比较。

数据接口模块程序包括：关系数据库与实时数据库系统接口、与生产厂过程控制L2系统接口、与ERP/MES系统接口。与实时数据库的交互信息主要为实际的介质流量(Nm3/min，kg/min，L/min，kW，...)、累积的介质流量(Nm3，kg，L，kWh，...)等能耗信息；与生产厂过程控制L2系统的交互信息主要为能耗机组的实际生产状态；与ERP/MES系统的交互信息为能耗机组的生产计划与检修计划数据。

数据处理模块程序是对实时采集的仪表数据进行处理，计算出每个能耗机组的耗能数据。对于每个能耗机组，每15分钟计算一次相应的能源介质的消耗，用于预测机组能耗的趋势。进入系统的每个数据都要进行数据处理，保证输入数据的有效性。本模块的功能有数据的有效性检查和数据替换两个功能。

能源预测模块程序是建立能源预测模型，以上3个模块的作用是为此模块准备数据。本模块的能源预测模型是基于设备的每15分钟能源产耗历史数据、钢铁生产计划、检修计划及机组生产状态，建立了一套能源预测的方法。

能源预测分为短期和长期预测两种。短期预测对12小时内的能源产耗量进行预测，每15分钟计算一次，目的是给能源调度提供优化调度的依据。长期预测对7天内的能源消耗量进行预测，每1天计算一次，目的是给钢铁企业提供外购能源量，产生能源外购计划。

基于钢铁生产计划的能源预测方法包括下述步骤：

1、搭建能源管理的网络系统，建立工业环网与能源管理网络，将现场能源计量仪表通过远程终端单元连接到工业环网，将生产控制系统的PLC连接到工业环网，在环网上设立GPS时钟，保持服务器间时间同步。与其它外部系统间的网络连接设立防火墙；

2.在能源管理网络连接能源数据采集服务器、接口服务器、模型服务器、数据库服务器，并安装相应的操作系统与应用软件；

3.将现场设备的实时产耗数据采集到数据采集服务器，并以标签的格式存储到数采服务器的实时数据库中；

4.通过数据接口模块将实时数据及外部系统ERP、MES、L2的生产计划、检修计划、设备状态数据采集到接口服务器中，接口服务器对接口数据做短期存储，并将数据传输到数据库服务器中；

5.在模型服务器中安装数据处理模块和能源预测模块，数据处理模块将接口服务器传输上来的数据进行有效性分析，将数据转化为能源预测模块可用的数据，其中数据的有效性分析包括下几个方面：

i、数值范围检查：下限≤能源产耗值≤上限；

ii、最大增加量：检查当前数据与前一个数据偏差是否超过最大偏差量；

iii、平衡检查：对于一个机组，所有能源量输入＝机组消耗+额外损耗；

iv、标记数据检查的状态。

当数据值状态标记为无效的，将会提供一个代替值，这些通过替换功能更改或插入的值被标记成为更正状态；其替换方法包括以下几种：

i、当数据超出上下限，经判断可以选择忽略错误，使用当前的值；

ii、当某个仪表数据采集错误时，使用上一个正确的数值；

iii、数据在一段时间内都采集错误，使用一段时间的平均值；

iv、可以使用其它几个测量值计算出来的值进行计算；

6.根据所有数据进行系统建模，生成能源预测曲线及报表；可以对输入数据进行手动调整。系统建模由以下几个步骤组成：

i、读取能源计量累积量数据，计算能耗机组每15分钟能耗数据。如：某能耗机组的能源介质有电、氧气、氩气、水等介质。则分别计算各种介质的消耗值。

则：

每15分钟内消耗的能源I_poweri＝Q_i-Q_i-1    (1)

式中：Q_i-当前累积量数据；Q_i-1-15分钟前累积量数据；I_poweri-固定时间内能源消耗值。

如果计算周期T内的消耗数据，则

$M\left(T\right)=\underset{I=1}{\overset{n=T/15}{\mathrm{\Σ}}}{I}_{\mathrm{poweri}}---\left(2\right)$

该能耗机组的各种介质都要进行计算，并将各个时间段的能源数据都保存在数据库服务器中。每个能耗机组都是如此计算。

ii、根据钢铁生产计划生成产耗曲线。如果某能耗机组生产某钢种的生产计划为每小时的0-45分钟生产，46-60分钟待机，参考历史能耗数据，结合15分钟前的能源消耗数据，则生成该机组一天内的能源消耗曲线。公式如下：

M(t)＝M_Fixed+(M_var(t)×Corr(prod(t))    (3)

M_var(t)＝m_var×rate_prod(t)             (4)

式中：M(t)-预测时间t内的能源介质消耗量；M_Fixed-机组的固定能源损耗率，根据当机组空载时的经验值得出；M_var(t)-依据钢铁产量的可变的机组能耗率；Corr(prod(t))-相同钢种中不同产品属性(例如尺寸，初始和最终的温度)的校正参数，根据现场实际情况调整为合适的数值；prod(t)-产品的计划顺序号；m_var-不同钢种能源消耗量，每种介质为固定参数，通过钢铁生产经验获得；rate_prod(t)-计划产品产量，从ERP和MES中获得；

iii、根据检修计划调整能源曲线，生成能源曲线后程序会根据机组的停车检修计划调整能源曲线，如电炉根据生产计划生成能源曲线后，而在7-9点要临时停车检修，则需要录入检修时间，程序自动调整能源曲线；

iv、检测机组状态，把机组分为正常生产、停机、待机三种耗能状态。如果预测耗能状态与机组目前状态一致，则不调整能源曲线，如果预测状态与机组状态不一致，则重新计算能源曲线。

v、最后得出每个能耗机组的所有介质能源预测曲线，将钢铁企业的所有机组能源曲线叠加得出整个企业总的能源预测曲线。

7.利用终端查看能源产耗数据并生成报表。本系统的终端可以用B/S及C/S两种方法连接模型服务器。

本发明通过分析钢铁生产设备能源消耗的历史数据，结合钢铁生产的短期/长期生产计划、检修计划，建立了基于生产计划的多介质能源预测模型，可以对单个机组或整个企业的能源产耗做精确预测，为合理安排能源调度提供了依据，有效地减少了钢铁企业的能源浪费。

附图说明

图1为本发明的硬件网络示意图。

图2为本发明的功能模块方框图。

图3为本发明的流程图。

图中，1、模型服务器，2、数据库服务器，3、接口服务器，4、防火墙，5、数据采集服务器，6、GPS时钟，7、终端计算机，8、轧钢PLC，9、工艺仪表，10、炼钢PLC，11、计量仪表，12、炉前PLC。

具体实施方式

实施例：图1、图2、图3所示，本实施例的硬件包括能源调度操作终端和服务器及与其系统为基础组建的管理网络，并与能耗机组的仪表建立数据采集网络，通过光纤连接，实现各服务器之间、终端与服务器之间的数据交互。

与上述系统配套的软件包含数据采集模块程序，数据接口模块程序，数据处理模块程序，能源预测模块程序，其实现了能耗机组数据采集、机组历史数据统计、基于生产计划的多能源介质预测功能。

本发明的网络是一个集现场仪表数据采集、能源监控、能源管理、数据备份与一体的多业务形态的复合型网络，整个系统由三层网络构成，第一层是由工业设备与仪表9、11、远程终端单元(RTU)组成的数据采集网络，第二层是工业环网，第三层是由能源管理网络设备和服务器组成的管理网络。

所述的工业环网由工业交换机与1000M光纤环网构成，按照钢铁企业能源工艺系统的厂区地理位置分布，形成一个环网。

所述的工业设备与仪表分别连接到工业环网的各个子站上，形成星型网络结构。

管理网络承载数据库服务器2、模型服务器1、防火墙4及各终端的通讯工作，同时还作为ERP系统提供数据的唯一路径。

本发明的服务器系统包括数据采集服务器5、数据库服务器2、模型服务器1、外部接口服务器3。

数据采集服务器用来存储现场的实时数据，通过标准规约驱动程序将数据采集设备和现场PLC11、8的实时数据传入数据采集实时数据库中。

数据采集服务器分别接在工业交换机和核心交换机上。在数据采集服务器上安装Solaris10操作系统，分布式实时数据库系统。数据采集服务器完成中间量计算、累积量计算、趋势、报警、数据短时归档等功能。

能源管理数据库服务器安装Windows Sever操作系统，Oracle关系数据库，通过接口服务器将现场能耗机组每15分钟能耗量、生产设备实际状态、设备生产计划、检修计划数据进行存储。

外部接口服务器通过网络将数据采集服务器、外部ERP系统的数据传输到管理数据库服务器中，并对所有接口数据进行保存，为今后查询问题数据提供依据。模型服务器安装Windows Sever操作系统，能耗机组历史能耗统计、能源预测的模型，最后将计算得出的各种能源预测的数据储存到能源管理数据库服务器中。

数据采集模块程序作用是通过分布在全公司各数据采集站收集本系统需要的基础能源数据。包括主要耗能机组的运行状态、能源消耗数据；电力系统采集电量(峰、平、谷、总有功)和功率信号。这些数据通过远程终端单元(RTU)对各种仪表实时采集，每10秒为一个采集周期。将上述采集的数据传输到MOSAIC实时数据库中，在实时数据库中对这些数据做初步分析处理，将数据的量程转换成统一的工程单位、对数据进行高低限比较。

数据接口模块包括：关系数据库与实时数据库系统接口、与生产厂过程控制L2系统接口、与ERP/MES系统接口。与实时数据库的交互信息主要为实际的介质流量(Nm3/min，kg/min，L/min，kW，...)、累积的介质流量(Nm3，kg，L，kWh，...)等能耗信息；与生产厂过程控制L2系统的交互信息主要为能耗机组的实际生产状态；与ERP/MES系统的交互信息为能耗机组的生产计划与检修计划数据。

基于钢铁生产计划的能源预测方法包括下述步骤：

1、搭建能源管理的网络系统，建立工业环网与能源管理网络，将现场能源计量仪表通过远程终端单元连接到工业环网，将生产控制系统的PLC连接到工业环网，在环网上设立GPS时钟6，保持服务器间时间同步。与其它外部系统间的网络连接设立防火墙4；

2.在能源管理网络连接能源数据采集服务器、接口服务器、模型服务器、数据库服务器，并安装相应的操作系统与应用软件；

3.将现场设备的实时产耗数据采集到数据采集服务器，并以标签的格式存储到数采服务器的实时数据库中；

4.通过数据接口模块将实时数据及外部系统ERP、MES、L2的生产计划、检修计划、设备状态数据采集到接口服务器中，接口服务器对接口数据做短期存储，并将数据传输到数据库服务器中；

5.在模型服务器中安装数据处理模块和能源预测模块，数据处理模块将接口服务器传输上来的数据进行有效性分析，将数据转化为能源预测模块可用的数据，其中数据的有效性分析包括下几个方面：

i、数值范围检查：下限≤能源产耗值≤上限；

ii、最大增加量：检查当前数据与前一个数据偏差是否超过最大偏差量；

iii、平衡检查：对于一个机组，所有能源量输入＝机组消耗+额外损耗；

iv、标记数据检查的状态；其中当数据值状态标记为无效的，将会提供一个代替值，这些通过替换功能更改或插入的值被标记成为更正状态，其替换方法包括以下几种：

i、当数据超出上下限，经判断可以选择忽略错误，使用当前的值；

ii、当某个仪表数据采集错误时，使用上一个正确的数值；

iii、数据在一段时间内都采集错误，使用一段时间的平均值；

iv、可以使用其它几个测量值计算出来的值进行计算；

6.根据所有数据进行系统建模，生成能源预测曲线及报表；可以对输入数据进行手动调整。系统建模由以下几个步骤组成：

i、读取能源计量累积量数据，计算能耗机组每15分钟能耗数据。如：某能耗机组的能源介质有电、氧气、氩气、水等介质。则分别计算各种介质的消耗值。

则：

每15分钟内消耗的能源I_poweri＝Q_i-Q_i-1    (1)

式中：Q_i-当前累积量数据；Q_i-1-15分钟前累积量数据；I_poweri-固定时间内能源消耗值。

如果计算周期T内的消耗数据，则

$M\left(T\right)=\underset{I=1}{\overset{n=T/15}{\mathrm{\Σ}}}{I}_{\mathrm{poweri}}---\left(2\right)$

该能耗机组的各种介质都要进行计算，并将各个时间段的能源数据都保存在数据库服务器中。每个能耗机组都是如此计算。

ii、根据钢铁生产计划生成产耗曲线。如果某能耗机组生产某钢种的生产计划为每小时的0-45分钟生产，46-60分钟待机，参考历史能耗数据，结合15分钟前的能源消耗数据，则生成该机组一天内的能源消耗曲线。公式如下：

M(t)＝M_Fixed+(M_var(t)×Corr(prod(t))  (3)

M_var(t)＝m_var×rate_prod(t)           (4)

式中：M(t)-预测时间t内的能源介质消耗量；M_Fixed-机组的固定能源损耗率，根据当机组空载时的经验值得出；M_var(t)-依据钢铁产量的可变的机组能耗率；Corr(prod(t))-相同钢种中不同产品属性(例如尺寸，初始和最终的温度)的校正参数，根据现场实际情况调整为合适的数值；prod(t)-产品的计划顺序号；m_var-不同钢种能源消耗量，每种介质为固定参数，通过钢铁生产经验获得；rate_prod(t)-计划产品产量，从ERP和MES中获得；

iii、根据检修计划调整能源曲线，生成能源曲线后程序会根据机组的停车检修计划调整能源曲线，如电炉根据生产计划生成能源曲线后，而在7-9点要临时停车检修，则需要录入检修时间，程序自动调整能源曲线；

iv、检测机组状态，把机组分为正常生产、停机、待机三种耗能状态。如果预测耗能状态与机组目前状态一致，则不调整能源曲线，如果预测状态与机组状态不一致，则重新计算能源曲线。

v、最后得出每个能耗机组的所有介质能源预测曲线，将钢铁企业的所有机组能源曲线叠加得出整个企业总的能源预测曲线。

7.利用终端查看能源产耗数据并生成报表。本系统的终端可以用B/S及C/S两种方法连接模型服务器。

Claims (7)

1.基于钢铁生产计划的能源预测方法，包括以能源调度操作终端和服务器系统为基础组建的管理网，并与能耗机组的仪表建立数据采集网络，通过光纤连接，实现各服务器之间、终端与服务器系统之间的数据交互，服务器系统包括数据采集服务器、数据库服务器、模型服务器、外部接口服务器，数据采集服务器分别接在工业交换机和核心交换机上，其特征是包括下述步骤：

(1).搭建能源管理的网络系统，建立工业环网与能源管理网络，将现场能源计量仪表通过远程终端单元连接到工业环网，将生产控制系统的PLC连接到工业环网，在环网上设立GPS时钟，保持服务器间时间同步，与其它外部系统间的网络连接设立防火墙；

(2).在能源管理网络系统连接能源数据采集服务器、接口服务器、模型服务器、数据库服务器，并安装相应的操作系统与应用软件；

(3).将现场设备的实时产耗数据采集到数据采集服务器，并以标签的格式存储到数采服务器的实时数据库中；

(4).通过数据接口模块将实时数据及外部系统ERP、MES、L2的生产计划、检修计划、设备状态数据采集到接口服务器中，接口服务器对接口数据做短期存储，并将数据传输到数据库服务器中；

(5).在模型服务器中安装数据处理模块和能源预测模块，数据处理模块将接口服务器传输上来的数据进行有效性分析，将数据转化为能源预测模块可用的数据；

(6).根据所有数据进行系统建模，生成能源预测曲线及报表；

(7).利用终端查看能源产耗数据并生成报表。

2.根据权利要求1所述的基于钢铁生产计划的能源预测方法，其特征是所述的管理网由三层网络构成，第一层是由工业设备与仪表、远程终端单元组成的数据采集网络，第二层是工业环网，第三层是由能源管理网络设备和服务器组成的管理网络。

3.根据权利要求2所述的基于钢铁生产计划的能源预测方法，其特征是所述的工业环网由工业交换机与1000M光纤环网构成，按照钢铁企业能源工艺系统的厂区地理位置分布，形成一个环网，工业设备与仪表分别连接到工业环网的各个子站上，形成星型网络结构。

4.根据权利要求1所述的基于钢铁生产计划的能源预测方法，其特征是所述的数据采集服务器用来存储现场的实时数据，通过标准规约驱动程序将数据采集设备和现场PLC的实时数据传入数据采集实时数据库中，在数据采集服务器上安装Solaris10操作系统，分布式实时数据库系统，数据采集服务器完成中间量计算、累积量计算、趋势、报警、数据短时归档的功能。

5.根据权利要求1所述的基于钢铁生产计划的能源预测方法，其特征是所述的能源管理数据库服务器安装Windows Sever操作系统，Oracle关系数据库，通过接口服务器将现场能耗机组每15分钟能耗量、生产设备实际状态、设备生产计划、检修计划数据进行存储。

6.根据权利要求1所述的基于钢铁生产计划的能源预测方法，其特征是所述的外部接口服务器通过网络将数据采集服务器、外部ERP系统的数据传输到管理数据库服务器中，并对所有接口数据进行保存，为今后查询问题数据提供依据，模型服务器安装WindowsSever操作系统，能耗机组历史能耗统计、能源预测的模型，最后将计算得出的各种能源预测的数据储存到能源管理数据库服务器中。

7.根据权利要求1所述的基于钢铁生产计划的能源预测方法，其特征是所述的系统建模由以下几个步骤组成：

(1)读取能源计量累积量数据，计算能耗机组每15分钟能耗数据，并将各个时间段的能源数据都保存在数据库服务器中，其中每15分钟内消耗的能源I_poweri＝Q_i-Q_i-1，周期T内的消耗数据为 $M\left(T\right)=\underset{I=1}{\overset{n=T/15}{\mathrm{\Σ}}}{I}_{\mathrm{poweri}};$

(2)根据钢铁生产计划生成产耗曲线，公式如下：

M(t)＝M_Fixed+(M_var(t)×Corr(prod(t))

M_var(t)＝m_var×rate_prod(t)

(3)根据检修计划调整能源曲线，生成能源曲线后程序会根据机组的停车检修计划调整能源曲线；

(4)检测机组状态，把机组分为正常生产、停机、待机三种耗能状态，如果预测耗能状态与机组目前状态一致，则不调整能源曲线，如果预测状态与机组状态不一致，则重新计算能源曲线；

(5)得出每个能耗机组的所有介质能源预测曲线，将钢铁企业的所有机组能源曲线叠加得出整个企业总的能源预测曲线。

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