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钢铁联合企业数字化网络化能源管控系统开发与应用

2022-07-15 10:37:17

来源:鞍钢股份有限公司、东北大学

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一、研究背景与问题

近年来,在国家供给侧改革的新形势下,尤其是新的互联网技术、信息技术的飞速发展,以新技术开发为支撑、以绿色发展为约束、以智能化发展为方向、以效益最大化为目标已经成为钢铁行业发展和国家调控的重点方向。其中数字化、网络化、智慧化能源管控系统的开发应用已成为新的引领方向,能源效率、能源成本的深度分析将成为钢铁企业精细化管理的主要内容,而国内目前运行的企业能源中心已无法支撑能源集约化和精细化的管理需求,急需在工业互联网支撑下,开展钢铁企业智慧能源管控系统开发与应用研究。

鞍钢股份鲅鱼圈钢铁分公司于2008年9月10日建成投产,同年完成能源管理中心建设,实现能源数据的在线监测和统计报表打印等功能。受当时技术条件的制约,能源中心功能单一,不能实现在线管控与优化,数据分散、缺乏系统整合、共享和利用,能源管理和生产管理完全分离,各自为政,智能化程度低,完全依靠人工经验进行协调生产。以上问题严重制约了鲅鱼圈钢铁分公司的能源管理提升,能耗指标处于全国中下游水平,项目实施前,2017年鲅鱼圈分公司能耗指标达到600kgce/t钢以上。2017年项目组在经过大量的国内外信息调研基础上,形成项目可行性研究报告;鞍钢集团公司多次组织专家论证,决定以鲅鱼圈钢铁分公司为试点,对能源管理中心进行全方位技术升级改造。2018年初,自筹资金1.2亿元,率先放行了“钢铁企业数字化网络化智慧能源管控系统开发与应用”项目。作为首批两化融合项目,以“集约化、数字化、网络化、智能化”为目标,采用产、学、研合作模式进行联合攻关,按着“顶层设计”、“分步实施”、“重点突破”、“全面提升”的总体原则进行强力推进,项目实施以来取得了预期效果。

二、解决问题的思路与技术方案

1、建设思路

针对钢铁企业能源管控中心功能单一,管而不控,无法满足能源管理数字化、网络化、智能化发展需要的问题,充分利用大数据、云计算、人工智能、知识图谱、5G等新一代信息技术,基于鞍钢“精钢”工业互联网平台实现能源生产全站所室远程操控,物质流、能源流、信息流全维度数据融合,能源知识显性化、模型化、图谱化,全系统能耗动态评价优化,多时空尺度能源流预测及耦合优化,生产与能源计划调度一体化优化,全流程碳排放核算与分析等能源全生命周期智能服务,通过云边端协同的方式建立适用于具有自感知、自分析、自决策、自优化控制能力的钢铁企业智能化能源管控系统及工业软件,达到实时全面了解钢铁企业能源全生命周期管理和应用现状,诊断能源应用各环节出现的异常问题,预知能源流产生和消耗的变化趋势,提出能源综合优化方案的目的。

2、技术方案

钢铁企业能源智能管控系统采用先进的工业互联网架构,运用云、边、端协同的模式,实现通讯类型统一化、多维数据融合化、基础设施虚拟化以及系统横纵一体化。整体系统平台架构设计如下图所示:


图1 能源智能管控系统技术架构


(1)全站所室远程集控。远程集控技术在平台中为重中之重,是系统运行的基础保障,其承担三项重点任务:一是保证现场操控的安全稳定;二是实现集控中心对现场站、所的远程控制;三是要为计划调度管理模块和智能优化模块提供基础数据。

远程集控模块按照业务划分为电力集控、动力集控两部分,模块功能包括:动力操控、电网操控、趋势查询、故障报警、历史查询等功能。

为保障系统的控制安全、网络安全、供电安全、数据安全,并从根本上实现本地站所室的无人化,远程集控模块研发和应用了“多工业协议通讯转换”、“虚拟化+分布式负载均衡策略”、“工业控制网络安全防护”、“小型发电机组冗余危急遮断控制”、“高、焦、转三种煤气混合的自动调节”、“制氧机组自动变负荷控制”、“移动点巡检”等核心技术,实现了系统的实用、精准可靠和安全稳定,大幅提高了生产效率和劳动效率。

(2)全维度数据融合。采集全流程能源管理相关数据,数据源包括仪表、PLC、PCS、MES和ERP系统。将这些多源异构数据进行清洗、整合和分类存储,进行统一的主数据和元数据管理,形成标准数据视图,消除数据孤岛,实现全维度数据融合,为系统的智能应用提供坚实的数据基础。

(3)钢铁企业能源知识图谱化。对采集的制度文件、操作规程、标准等非结构数据进行结构处理,梳理出企业已形成显性的知识。从海量数据中进行挖掘和知识认知,实现隐性知识显性化。将二者有机融合在一起,实现全流程能源业务知识图谱化和共享。重点是建立不同场景的动态专家知识库,为能源管控应用提供“智慧大脑”。

(4)全系统能耗在线评价优化。利用“数据+机理+知识”相结合的技术,建立单体设备能耗优化模型、工序能耗评价优化模型、综合能耗评价优化模型,实现全系统多层次的在线能效计算、评价和动态优化。从系统节能的角度出发,分析生产组织、工艺设计、产品质量、设备状态等因素对能耗的影响,采用铁素流与能源流协同优化的思路,利用专家知识实现全系统的能耗优化,降低能耗成本。

(5)多能源流预测及多介质耦合优化。建立复杂工况下多时空尺度能源流预测模型,特别是针对异常工况的识别、判断和特征提取,进而进行深度学习,实现对未来状态的准确预判。通过对趋势的预测,实现多能源流的耦合优化调度,最终实现稳定管网压力、减少放散、满足供应和综合价值最大化。

(6)电力系统负荷预测及需量优化控制。 建立设备-工序-公司电力系统电耗分析和负荷预测模型,依据钢铁主流程的生产计划、设备计划预测电力系统的负荷变化,结合自发电的预测量,预测各电力配送关口的需量。对于预测需量出现异常时,系统自动制定生产计划优化方案并推送给生产调度,构建能源生产协同一体化优化计划,实现电力需量持续优化。

(7)全流程碳排放核算和分析。建立碳排放核算模型,实现在线进行公司级和工序级多口径碳排放核算,为进一步实现精准统计企业碳排放量提供有效手段。通过碳排放影响因子关联分析,明确企业碳排放变化的主要影响因素,为降低碳排放提供决策支撑。

(8)开发一体化钢铁企业智能化能源管控工业软件。 以工业互联网平台为基础,以数据为核心、知识为动力,开发一套适用于钢铁企业智能化能源管控全过程的工业智能软件。将技术、知识、经验等资源固化到可移植复用的工业微服务组件库和软件中,为钢铁企业能源各级管理者、操作者提供一站式解决方案。

三、主要创新性成果

本项目入选2019年工信部百家大数据优秀案例、2019年度智能制造优秀解决方案、2020年度国家工业技术节能装备推荐目录。项目在开展过程中共完成发明专利授权6项、受理6项、新型专利授权6项,软件著作权3项、国家标准3项、企业标准7项,论文13篇。由多位院士和专家组成的辽宁省金属学会技术成果评价委员会对本项目技术成果给予了高度评价,项目整体达到国际先进水平,前三项创新点达到国际领先水平:

1、 该项目自主研发了多能流预测和多介质耦合优化技术,实现了复杂工况下的煤气、蒸汽、电力等多能源介质在线动态协同优化,进一步降低了能源消耗。

2、建立了实用、精准可靠、安全稳定的能源智能自动化管控系统。包括:多介质能源(煤气、蒸汽、电、水、氩氮氧)智能自动化调控、能源计划与调度、能源供需智能分析与优化,以及企业能源互联网平台,通过开发小型发电机组冗余危急遮断控制、混合煤气在线智能调控、制氧机组自动变负荷控制等关键技术,实现了鲅鱼圈钢铁分公司6大作业区、37个站所室的能源管控系统的数字化、网络化、智能化,确保公司高效平稳安全运行。

3、该项目自主研发了钢铁联合企业全流程碳排放在线核算分析系统,实现了在线计算和关联分析,为进一步减碳提供了重要数据依据。

4、该项目自主研发了针对钢铁生产系统能耗优化为目标的分析、调度、评价、预测、预警等多功能的数据模型,运用了大数据和机理相结合的技术,从系统节能的角度出发,成功实现了在鲅鱼圈钢铁分公司的全流程能耗在线分析、评价及动态优化。




四、应用情况与效果

“钢铁联合企业数字化网络化能源管控系统开发与应用”项目开始于2016年1月,并于2017年正式立项放行,2018年底完成全部项目建设内容,2019年在鞍钢股份有限公司鲅鱼圈钢铁分公司能源中心正式上线运行。项目按照自动化运行、集约化操控和数字化管理三个层次,建立基于大数据和知识驱动的智慧能源管理系统,通过采集和整合电、水、煤气、氧气、蒸汽等能源流数据,生产计划、生产实绩等物质流数据,打造能源流、物质流和信息流三流合一、协同优化的能源大数据平台,为钢铁企业能源管理提供特征提取、规律分析、优化决策一站式大数据服务。系统充分运用“大数据+机理”的手段,提供能耗评价分析、能效影响分析、平衡预测分析和耦合优化分析服务,达到实时全面了解企业能源全生命周期管理和应用现状,诊断能源应用各环节出现的异常问题,预知能源流产生和消耗的变化趋势,提出能源综合优化方案,进而有效降低能源介质放散损失,提高能源介质的相互转化效率,降低企业能源成本,实现能源价值最大化。项目通过自主开发小型发电机组冗余危机遮断控制技术、高-焦-转三种煤气混合热值自动调节技术、“全流程能耗能效管理”、“能源流预测及优化调度管理”、“全流程碳排放管理”、“水介质透明化管理”、“能源业务知识图谱”等多项关键核心技术,通过项目的实施,实现了鲅鱼圈钢铁分公司六大作业区、37个站所室的能源管控系统的数字化、网络化、智能化,从人员管理、设备运行、优化操作等方面多管齐下,大幅降低鲅鱼圈分公司能源生产的人工成本及能源成本,精简岗位操作人员131人,有效降低了煤气、水、氧等能源消耗,提高了煤气系统和余热余能系统的自发电量,减少了月度节本电费的支出,运行两年合计创效33478.1万元。

该技术整体移植到鞍钢本部,项目正在调试运行,按本部产量1800万t钢计算,年可实现经济效益2.53亿元。同时该项目正在向朝阳钢铁、本钢、酒钢集团和攀钢集团等同类钢铁企业推广应用,已完成技术交流及合作框架协议的编制,同行业对该项技术表示认可,项目的实施可以带来更大规模的经济效益。