[发明专利]一种空压机集群优化控制系统在审
申请号: | 201410828007.2 | 申请日: | 2014-12-25 |
公开(公告)号: | CN104635684A | 公开(公告)日: | 2015-05-20 |
发明(设计)人: | 赵博;于立业;黄霜梅;李勇;徐化岩;梁青艳 | 申请(专利权)人: | 冶金自动化研究设计院 |
主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418 |
代理公司: | 北京华谊知识产权代理有限公司 11207 | 代理人: | 刘月娥 |
地址: | 100071 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 空压机 集群 优化 控制系统 | ||
技术领域
本发明属于气动系统节能领域,特别是提供了一种空压机集群优化控制系统,对空压机设备进行在线分析并提供集群优化控制方法。
背景技术
在现代化大型工业企业中,压缩空气是仅次于电力的第二大动力能源。随着能源的日益紧张,企业已建立集中式空压站或系统改造实现全厂空压机的集中监控,在一定程度上,提高了压缩空气管网的稳定性,但管网的损耗率仍然很高,单位单耗仍有下降的空间。
在集中式空压站的主控室或企业能源运行中心,其优化控制体现在对所有空压机设备的集中监视,可对原始监测数据进行实时报警,可对历史数据进行趋势分析、故障分析,可对空压机设备实现远程启停控制等。然而,控制并未考虑空压机设备寿命、启停阶段能耗等因素,也没有从系统角度考虑压缩空气用户的需求变化,使得空压机集群运行方式调整过于滞后。
中国专利局2012年06月06日公布的昆山能捷科技服务有限公司申请的专利《空压机群节能控制系统》(CN101042580,是专利),公开了工业气动系统中的一种空压机群节能控制系统,可实时监测空压站内的管网及空压机组的参数并进行优化控制、显示报警,实现对整个空压机系统进行全面的管理。该专利的不足之处在优化控制方法未考虑压缩空气管网、空压机设备检修等因素的影响。
关于空压机群的优化控制专利,大多是侧重于空压机群的集中监控,缺少对实时监控数据的深度挖掘,且集群控制方案多很少考虑压缩空气管网平衡的影响。
现有的空压机集群控制系统,如用于压缩空气用户多的大型工业企业,存在如下不足之处:一是缺少对整个压缩空气管网的压力流量的监视、损耗分析,缺少生产计划信息,对需求变化反应能力差;二是缺少对空压机设备运行的能效分析,缺少其检修计划信息,集群优化控制方案的可执行性差;三是缺少空压机运行模型、集群优化控制模型,其控制方案难以保证满足所有约束并实现最优。
发明内容
本发明的目的在于提供一种空压机集群优化控制系统,解决了上述背景技术的三点不足,实现了在满足压缩空气用户需求变化情况下的空压机集群能耗最小,在保证了空压机设备的正常运转前提下提高设备效率、延长设备寿命,可在一定程度上降低能源消耗、节约生产运行成本。
发明的技术方案
本发明包括数据采集模块,空压机能耗模型、管网分析及预测模块、设备运行分析模块、优化控制模块4个服务端模块,客户端模块;数据采集模块部署在数据采集服务器上,4个服务端模块部署在应用服务器上,客户端模块部署在客户机上;数据采集服务器和应用服务器之间通过以太网连接,应用服务器和客户机之间通过以太网连接。4个服务端模块之间通过进程间消息调用进行数据信息交换,数据采集模块和服务端模块之间通过网络消息调用进行数据信息交换,客户端模块通过网络消息连接服务端模块。如图1所示。各模块的具体功能如下所述:
数据采集模块:本系统需要的数据包括空压机集群的生产运行数据、压缩空气管网上各用户处的流量/压力数据、用户的生产计划数据、空压机集群的检修计划数据。数据采集模块负责采集以上四种数据,根据其所在系统(如监控系统、ERP系统等)提供的接口,对前两种数据进行实时采集,对于仅有瞬时流量的数据点可进行积分运算得到小时累计流量,对后两种数据可以定期采集或触发采集,并保存至历史数据库,支持Oracle、SQL Server以及文本文件等。
空压机能耗模型:对集群中的每一台空压机建立能耗模,包括空压机电耗分段函数、最小排气压力函数,具体建模过程如下:
在某一周期T内,对第i个空压机站的第j台空压机,平均产气速度为
1)计算电耗Wij,空压机在不同工作状态(启动、加载、卸载)时,耗电量不同,计算方式不同,运用数理统计方法拟合耗电量加载时耗电量和平均产气速度的关系因此
其中,对于一台空压机,W启ij和W卸ij基本为定值,可通过对输入功率(或者电流、电压)积分计算获得。
2)运用数理统计方法拟合产气速度vij与最小排气压力p空ij的关系φij:
p空ij=φij(vij)
空压机能耗模型主要用于总产气量预测、集群优化控制方案制定。
管网分析及预测模块:包括压缩空气管网监视与报警、损耗分析、总需求预测功能,主要是对压缩空气的使用情况进行分析,进而得到压缩空气总需求量的实绩值和预测值。
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