能源管控大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案

能源管控大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案目錄一、現(xiàn)狀分析二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用三、具體應(yīng)用功能一、現(xiàn)狀分析

作為中國軌道交通運輸裝備制造領(lǐng)域的旗艦企業(yè)，深入貫徹“中國制造2025”推進精益智造的核心精神，非常重視能源管控體系在建設(shè)智能化車廠方面的支撐作用，歷經(jīng)四年分期持續(xù)構(gòu)建能源管控基礎(chǔ)設(shè)施、監(jiān)控中心與平臺系統(tǒng)，現(xiàn)已初具規(guī)模，形成可實現(xiàn)集成應(yīng)用、協(xié)同提效的數(shù)據(jù)條件。近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)綜合運用實踐日趨成熟，長客能源擬增量開發(fā)能管大數(shù)據(jù)功能模塊，提升企業(yè)在用熱、用電、供風(fēng)、供水、退火爐、電焊機、天然氣等能源工藝方面的利用效率。其中，包括工業(yè)鍋爐、供熱管網(wǎng)、熱用戶在內(nèi)的熱能消耗占據(jù)全廠能耗總量的80%，屬于用能大戶，本次方案主要針對熱力用能網(wǎng)絡(luò)進行節(jié)能降耗減排大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用設(shè)計，爭取提高能耗在線分析、異常告警、運行優(yōu)化、負荷預(yù)測、效率診斷、目標尋優(yōu)等方面的性能。目錄一、現(xiàn)狀分析二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用三、具體應(yīng)用功能二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)概念二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)正在逐漸從互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用向工業(yè)應(yīng)用方向發(fā)展，其應(yīng)用趨勢主要包括：預(yù)測分析、相關(guān)性分析、優(yōu)化分析和異常預(yù)警等。大數(shù)據(jù)技術(shù)基本原理二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能管大數(shù)據(jù)應(yīng)用總體架構(gòu)將關(guān)于生產(chǎn)系統(tǒng)能源利用的海量過程數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等，經(jīng)過實時采集、數(shù)據(jù)清洗和濾波，并基于聚類、分類、關(guān)聯(lián)分析、異常偵測、主成分等多種算法，建立各類分析模型，并封裝成可重復(fù)調(diào)用的微服務(wù)組件，提供技術(shù)經(jīng)濟指標分析、生產(chǎn)運行優(yōu)化、產(chǎn)效診斷、環(huán)保減排等微應(yīng)用。二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能源管控大數(shù)據(jù)應(yīng)用功能清單序號功能名稱實施內(nèi)容具體方法效益預(yù)期1鏈條爐爐排燃燒運行優(yōu)化變工況運行條件下，在線實時執(zhí)行以下功能：燃燒效率的計算典型工況的識別與尋優(yōu)影響因素偏差分析與展示優(yōu)化操作指導(dǎo)有效性評價與效益核算選擇一定變工況出力范圍，采集鍋爐熱負荷、系統(tǒng)運行/試驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建爐排燃燒優(yōu)化大數(shù)據(jù)特征模型，以鍋爐當(dāng)前燃燒效率動態(tài)最優(yōu)為目標，量化分析煤層厚度、煤粒粒徑、爐排速度、爐床溫度、爐膛出口溫度、給煤速率、飛灰含碳量、爐渣含碳量等參數(shù)的偏差影響，并可視化展示、排序、報警、對應(yīng)提示改進性操作措施。實際運行燃燒效率平均提高10%2過量空氣系數(shù)在線診斷變工況運行條件下，在線實時執(zhí)行以下功能：過量空氣系數(shù)的實時計算鍋爐熱效率、凈效率的計算鍋爐出口最佳氧量的尋優(yōu)影響因素的偏差比對與展示氧量沿程分布及重要設(shè)備區(qū)段漏風(fēng)率計算的顯示、報警選擇一定變工況出力范圍，采集鍋爐熱負荷、系統(tǒng)運行/試驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建最佳過量空氣系數(shù)大數(shù)據(jù)特征模型，以鍋爐熱效率/凈效率動態(tài)最優(yōu)為目標，量化分析送風(fēng)量、風(fēng)煤比、風(fēng)箱爐膛差壓、排煙溫度、送風(fēng)機電流、引風(fēng)機電流以及煙氣上下游沿程區(qū)段位置含氧量（如爐膛出口、煙道、空預(yù)器、電除塵）等參數(shù)的偏差影響，并可視化展示、排序、報警、對應(yīng)提示改進性操作措施。自動生成最佳氧量運行基準曲線圖。實際運行熱效率平均提高8%二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能源管控大數(shù)據(jù)應(yīng)用功能清單序號功能名稱實施內(nèi)容具體方法效益預(yù)期3受熱面清潔狀態(tài)綜合評估變工況運行條件下，在線實時執(zhí)行以下功能：鍋爐換熱效率、受熱面清潔系數(shù)的實時計算。換熱效率變工況尋優(yōu)。影響因素偏差分析與展示。鍋爐吹灰操作指導(dǎo)。受熱面外表面積灰結(jié)渣狀態(tài)與速率預(yù)測。受熱面內(nèi)表面結(jié)垢狀態(tài)與速率預(yù)測。選擇一定變工況出力范圍，采集鍋爐煙氣/汽水工質(zhì)數(shù)據(jù)、換熱管束狀態(tài)數(shù)據(jù)、在線化學(xué)儀表數(shù)據(jù)、燃煤量、燃料成分等，構(gòu)建受熱面清潔系數(shù)大數(shù)據(jù)特征模型，實時計算鍋爐換熱效率、受熱面清潔系數(shù)，以鍋爐當(dāng)前換熱效率動態(tài)最優(yōu)為目標，量化分析水汽品質(zhì)、受熱面金屬壁溫、汽水溫度、工質(zhì)溫降、煙水溫差等參數(shù)的偏差影響，并可視化展示、排序、報警、對應(yīng)提示改進性操作措施。實際運行換熱效率平均提高15%4大氣污染物排放預(yù)測預(yù)調(diào)變工況運行條件下，在線實時執(zhí)行以下功能：鍋爐出口氮氧化物、二氧化硫排放濃度的實時預(yù)測。盡早法、推遲法、強風(fēng)后吹法、混合法配風(fēng)方式的判斷。預(yù)測排放濃度與在線檢測排放濃度的比對，以及操作項參數(shù)的偏差對比、關(guān)聯(lián)參數(shù)的相關(guān)度排序、操作修正措施推薦。根據(jù)鍋爐每天負荷計劃預(yù)測環(huán)保成本經(jīng)濟性。選擇一定變工況出力范圍，采集歷史數(shù)據(jù)庫中的鍋爐與煙氣治理系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、物料平衡數(shù)據(jù)和能源數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立低氮燃燒、爐內(nèi)脫硫操作參數(shù)與其鍋爐出口氮氧化物、二氧化硫排放濃度的軟測量模型，對鍋爐出口大氣污染物排放濃度進行實時計算，縮短污染物爐前脫除工藝的滯后時間。輸出一二次風(fēng)門開度、脫硫劑用量、脫硫劑顆粒粒徑、脫硫劑純度、脫硫效率等操作指導(dǎo)參數(shù)。確保達標排放，污染物脫除效率提高25%二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能源管控大數(shù)據(jù)應(yīng)用功能清單序號功能名稱實施內(nèi)容具體方法效益預(yù)期5鍋爐動力站負荷預(yù)控調(diào)度站總熱負荷的預(yù)測分臺鍋爐熱負荷的安全經(jīng)濟分配總負荷加權(quán)臺平均預(yù)測值與各臺鍋爐最大可達到出力的偏差分析。每臺鍋爐可達到出力與加權(quán)臺平均熱負荷的偏差分析，可視化展示限制出力因子的影響度排序。在總熱負荷相同條件下，全站/分臺鍋爐單位綜合煤耗預(yù)測值、實際值的比對分析。采集歷史數(shù)據(jù)庫中的氣候環(huán)境、作業(yè)產(chǎn)量、設(shè)備產(chǎn)能、工藝能耗、供熱標準、用熱面積、耗熱強度等數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立鍋爐熱負荷軟測量模型，預(yù)測輸出鍋爐站所總熱負荷數(shù)值、分臺鍋爐熱負荷數(shù)值。生成鍋爐計劃負荷延續(xù)時間圖、煤耗微增率分布時間圖，并列顯最大負荷、平均負荷、最低負荷等數(shù)據(jù)。鍋爐站所運行煤耗降低20%6熱用戶適用定額動態(tài)優(yōu)化蒸汽采暖、溫水采暖、涂裝烘干、生活熱水、產(chǎn)汽自用等用戶動態(tài)預(yù)測母管、分汽缸、分支、用戶的實時負荷定額。動態(tài)預(yù)測母管、分汽缸、分支、用戶的累積耗熱量定額。各項定額值與實際值的比較。各項完成偏差的報警及原因分析。采集季節(jié)氣候、產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品合格率、熱指標先進值、用熱面積、等數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立熱用戶用熱定額軟測量模型，預(yù)測輸出熱力管網(wǎng)干線、分支、用戶端的用熱負荷定額數(shù)值和時期累積耗熱定額數(shù)值，對應(yīng)比對不同單元的實際用熱負荷、耗熱量，可視化進行實績偏差分析，并進行用熱負荷、耗熱總量與單位用熱指標的動態(tài)排序、報警。降低需求側(cè)用熱損耗15%二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用能源管控大數(shù)據(jù)應(yīng)用功能清單序號功能名稱實施內(nèi)容具體方法效益預(yù)期7熱力系統(tǒng)汽水損耗監(jiān)控優(yōu)化熱力系統(tǒng)汽水損耗可分為正常損耗和非正常損耗。開放式用熱導(dǎo)致無法工質(zhì)回收的情況屬于正常損耗，如鍋爐吹灰、鍋爐排污、水龍頭等；由于外漏引起的損耗屬于非正常損耗。具體內(nèi)容如下：汽水損失率計算凝結(jié)水回水率計算汽水損耗異常偵測、識別、報警采集給水流量、給水壓力、補水流量、補水壓力、補水箱水位、供汽流量、蒸汽壓力、供水流量、供水壓力、回水壓力、回水流量等參數(shù)，進行數(shù)據(jù)清洗、濾波和標準化，對熱力系統(tǒng)進行汽水損耗工況分析，進行多維變量異常偵測，識別異常點，生成汽水損耗點具體位置、是否正常、工質(zhì)數(shù)量等報告、報警。汽水損失率控制在1%以下8熱力系統(tǒng)用能平衡與效率優(yōu)化熱能利用不平衡率的計算系統(tǒng)整體、各環(huán)節(jié)熱能利用率的計算熱能利用率關(guān)聯(lián)參數(shù)的相關(guān)度排序及可視化展示、提效操作措施指導(dǎo)采集熱力系統(tǒng)汽水工質(zhì)的流量、壓力、溫度等參數(shù)，進行數(shù)據(jù)清洗、濾波和標準化，對熱力系統(tǒng)的熱能利用率指標以及影響參數(shù)進行相關(guān)性分析計算，并根據(jù)相關(guān)系數(shù)的結(jié)果以及參數(shù)在能源設(shè)備的不同位置，可視化展示相關(guān)性分析結(jié)果，并報警。熱能利用率整體提高3%目錄一、現(xiàn)狀分析二、能管大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用三、具體應(yīng)用功能三、具體應(yīng)用功能大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求分析限制能源利用總量、優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)、控制能耗用量增速、提升能源利用效率是新時代高質(zhì)量發(fā)展的重要方面，響應(yīng)國家能源管理不斷精細化、體系化、規(guī)范化、創(chuàng)新化的趨勢要求，自發(fā)、分期、持續(xù)建設(shè)增強自身能源管控能力，在線監(jiān)測、計量配備、集中監(jiān)控、數(shù)據(jù)集成、實績報表、組織管理等方面的軟硬件基礎(chǔ)業(yè)已扎實。經(jīng)現(xiàn)場調(diào)研，目前能管中心還急需在能源平衡、預(yù)測、調(diào)度、報警、診斷等優(yōu)化、分析、決策層面進行功能增強。比如：跨業(yè)務(wù)域關(guān)聯(lián)分析操作條件對耗能數(shù)量的影響分析操作條件對用能效率的影響分析用能鏈上能耗影響因素相關(guān)性分析相關(guān)性分析時滯分析操作變量之間的時滯計算操作變量與用能步序、用能效率之間的時滯計算實時分析氮氧化物排放濃度的軟測量二氧化硫排放濃度的軟測量爐排床溫的軟測量軟測量質(zhì)量控制蒸汽品質(zhì)的直接控制回水水質(zhì)的評估處理操作優(yōu)化生產(chǎn)用能模式的自動識別和計算模式識別參數(shù)尋優(yōu)能耗強度的優(yōu)化分析工藝效率的優(yōu)化分析工序耗能的優(yōu)化分析換熱器優(yōu)化換熱器效率的實時評估換熱器性能評估清洗周期優(yōu)化優(yōu)化清洗周期避免清洗不到位減少過度清洗異常預(yù)警操作參數(shù)異常分析和預(yù)警品質(zhì)參數(shù)異常分析和預(yù)警單指標異常分析多指標異常分析生產(chǎn)用能模式分析關(guān)鍵指標組合異常分析和預(yù)警三、具體應(yīng)用功能鏈條爐爐排燃燒運行優(yōu)化1鍋爐熱負荷、系統(tǒng)運行/試驗數(shù)據(jù)聚類分析生產(chǎn)工況劃分生產(chǎn)工況辨識模型遺傳算法尋優(yōu)實時采集當(dāng)前工況數(shù)據(jù)最優(yōu)工藝參數(shù)實時推薦

采集鍋爐熱負荷、系統(tǒng)運行/試驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建爐排燃燒優(yōu)化大數(shù)據(jù)特征模型，以鍋爐當(dāng)前燃燒效率動態(tài)最優(yōu)為目標，量化分析煤層厚度、煤粒粒徑、爐排速度、爐床溫度、爐膛出口溫度、給煤速率、飛灰含碳量、爐渣含碳量等參數(shù)的偏差影響，并可視化展示、排序、報警、對應(yīng)提示改進性操作措施。爐排燃燒優(yōu)化模型三、具體應(yīng)用功能過量空氣系數(shù)在線診斷2

采集鍋爐熱負荷、系統(tǒng)運行/試驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建最佳過量空氣系數(shù)大數(shù)據(jù)特征模型，以鍋爐熱效率/凈效率動態(tài)最優(yōu)為目標，量化分析送風(fēng)量、風(fēng)煤比、風(fēng)箱爐膛差壓、排煙溫度、送風(fēng)機電流、引風(fēng)機電流以及煙氣上下游沿程區(qū)段位置含氧量（如爐膛出口、煙道、空預(yù)器、電除塵）等參數(shù)的偏差影響，并可視化展示、排序、報警、對應(yīng)提示改進性操作措施。自動生成最佳氧量運行基準曲線圖。研究方法實現(xiàn)過程分類模型的數(shù)據(jù)源建立分類模型形成操作樣本庫參數(shù)尋優(yōu)聚類分析待優(yōu)化目標強相關(guān)變量整理利用聚類結(jié)果，建立SVM分類模型，并對模型的分類效果進行評估。整理歷史數(shù)據(jù)，首先經(jīng)過預(yù)處理和標準化，然后用主成分降維，最后進行聚類分析，輸出聚類結(jié)果。將與目標對應(yīng)的強相關(guān)的操作參數(shù)導(dǎo)入操作樣本庫中，以此作為參數(shù)尋優(yōu)的樣本。操作樣本庫生成原始數(shù)據(jù)主成分降維聚類結(jié)果輸出SVM分類器分類結(jié)果評估在操作樣本庫中，搜索不同目標參數(shù)的最優(yōu)值，以及對應(yīng)的強相關(guān)的操作變量的取值。進而可以實現(xiàn)基于優(yōu)化目標的推薦操作參數(shù)。三、具體應(yīng)用功能受熱面清潔狀態(tài)綜合評估3

采集鍋爐煙氣/汽水工質(zhì)數(shù)據(jù)、換熱管束狀態(tài)數(shù)據(jù)、在線化學(xué)儀表數(shù)據(jù)、燃煤量、燃料成分等，構(gòu)建受熱面清潔系數(shù)大數(shù)據(jù)特征模型，實時計算鍋爐換熱效率、受熱面清潔系數(shù)，以鍋爐當(dāng)前換熱效率動態(tài)最優(yōu)為目標，量化分析水汽品質(zhì)、受熱面金屬壁溫、汽水溫度、工質(zhì)溫降、煙水溫差等參數(shù)的偏差影響，并可視化展示、排序、報警、對應(yīng)提示改進性操作措施。邊際條件工況1工況n工況2……….多元線性回歸模型可調(diào)變量1可調(diào)變量2可調(diào)變量3可調(diào)變量n自定義目標變量1目標變量2目標變量3目標變量n自定義輸入輸出影響因子排序目標變量預(yù)測熱負荷優(yōu)化操作指導(dǎo)異常診斷操作仿真生產(chǎn)預(yù)警三、具體應(yīng)用功能大氣污染物排放預(yù)測預(yù)調(diào)4

采集歷史數(shù)據(jù)庫中的鍋爐與煙氣治理系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、物料平衡數(shù)據(jù)和能源數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立低氮燃燒、爐內(nèi)脫硫操作參數(shù)與其鍋爐出口氮氧化物、二氧化硫排放濃度的軟測量模型，對鍋爐出口大氣污染物排放濃度進行實時計算，縮短污染物爐前脫除工藝的滯后時間。輸出一二次風(fēng)門開度、脫硫劑用量、脫硫劑顆粒粒徑、脫硫劑純度、脫硫效率等操作指導(dǎo)參數(shù)，實現(xiàn)對污染物排放濃度的超前預(yù)控調(diào)整。研究方法實現(xiàn)過程原始數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練模型預(yù)測數(shù)據(jù)采集從原始數(shù)據(jù)中導(dǎo)出操作變量以及污染物排放濃度作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的輸入和輸出。不斷用新增的輸入和輸出對模型進行再訓(xùn)練，以保證模型的預(yù)測精度。接入操作參數(shù)數(shù)據(jù)軟測量采集相關(guān)操作參數(shù)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行計算；實現(xiàn)對污染物排放濃度的軟測量，指導(dǎo)脫污操作。導(dǎo)入運行數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、物料平衡數(shù)據(jù)和能源數(shù)據(jù)。模型輸入模型輸出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練三、具體應(yīng)用功能鍋爐動力站負荷預(yù)控調(diào)度5

采集歷史數(shù)據(jù)庫中的氣候環(huán)境、作業(yè)產(chǎn)量、設(shè)備產(chǎn)能、工藝能耗、供熱標準、用熱面積、耗熱強度等數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立鍋爐熱負荷軟測量模型，預(yù)測輸出鍋爐站所總熱負荷數(shù)值、分臺鍋爐熱負荷數(shù)值。生成鍋爐計劃負荷延續(xù)時間圖、煤耗微增率分布時間圖，并列顯最大負荷、平均負荷、最低負荷等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)供給超前響應(yīng)需求的預(yù)控調(diào)度。輸入數(shù)據(jù)作業(yè)產(chǎn)量設(shè)置產(chǎn)能工藝能耗鍋爐站所總熱負荷數(shù)值分臺鍋爐熱負荷數(shù)值輸出數(shù)據(jù)氣候環(huán)境作業(yè)產(chǎn)量設(shè)置產(chǎn)能工藝能耗未來數(shù)據(jù)氣候環(huán)境深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練訓(xùn)練預(yù)測數(shù)據(jù)輸出實現(xiàn)鍋爐動力站熱負荷的預(yù)測輸入三、具體應(yīng)用功能熱用戶適用定額動態(tài)優(yōu)化6

采集季節(jié)氣候、產(chǎn)品數(shù)量、產(chǎn)品合格率、熱指標先進值、用熱面積、等數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立熱用戶用熱定額軟測量模型，預(yù)測輸出熱力管網(wǎng)干線、分支、用戶端的用熱負荷定額數(shù)值和時期累積耗熱定額數(shù)值，對應(yīng)比對不同單元的實際用熱負荷、耗熱量，可視化進行實績偏差分析，并進行用熱負荷、耗熱總量與單位用熱指標的動態(tài)排序、報警。工況劃分與識別三、具體應(yīng)用功能熱力系統(tǒng)汽水損耗監(jiān)控優(yōu)化7

采集給水流量、給水壓力、補水流量、補水壓力、補水箱水位、供汽流量、蒸汽壓力、供水流量、供水壓力、回水壓力、回水流量等參數(shù)，進行數(shù)據(jù)清洗、濾波和標準化，對熱力系統(tǒng)進行汽水損耗工況分析，進行多維變量異常偵測，識別異常點，生成汽水損耗點具體位置、是否正常、工質(zhì)數(shù)量等報告