工艺空调数据管理在降低卷烟企业综合能耗的应用

苗 强 曹 凯

（山东中烟工业有限责任公司青岛卷烟厂，山东 青岛 266101）

·节能与环保·

工艺空调数据管理在降低卷烟企业综合能耗的应用

苗 强 曹 凯

（山东中烟工业有限责任公司青岛卷烟厂，山东 青岛 266101）

从空调工艺流程入手，对工艺空调进行系统分析，以车间需求拉动为导向，通过对大量空调运行数据的挖掘，利用方差分析工具与回归分析，识别出制冷机效率、新风利用、空调开机预热时间等环节存在的节能空间。并进行DO E实验设计，建立相应控制模型，实现开机智能推送，新风自动调节，加以信息化集成与精益看板固化，实现空调综合能耗下降的目标。

数据管理；DO E实验；卷烟厂；工艺空调；综合能耗；节能

一、前言

在节能减排已成为我国的基本国策下，烟草行业积极履行社会责任，2013年，国家局推进精益管理，青岛卷烟厂在山东中烟的领导下，积极响应精益管理与双增双节，将能源管理作为重点工作。

空调系统作为辅助生产的主要耗能设备，占青岛卷烟厂辅助生产耗能的70%，降低空调系统单耗可以实现企业效益和社会效益双赢。在卷烟企业中，卷烟生产过程的工艺和生产材料对环境温湿度的要求标准都很高，加湿不均匀、相对湿度的不足或湿度的高低波动等因素都会直接影响到卷烟生产工艺过程以及最终的卷烟成品，我国卷烟生产企业从上世纪80年代引进工艺空调设备以来，就对车间实行恒温恒湿控制，但是伴随而来的是卷烟单耗增加问题，空调能耗量占到卷烟单耗的30%，降低空调系统单耗成为了紧迫任务。

在经年累月的生产过程中，烟草企业积累了大量的空调使用数据，充分有效地利用这些数据，对于烟草行业的节能减排具有重要意义。以下从空调工艺流程入手，对工艺空调进行系统分析，以车间需求拉动为导向，通过对大量空调运行数据的挖掘，利用方差分析工具与回归分析，识别出制冷机效率、新风利用、空调开机预热时间等环节存在的节能空间。

二、项目背景

青岛卷烟厂有工艺空调45台，负责保证生产期间，生产区域的温湿度工艺指标。目前，卷包空调系统涉及制冷系统、热力系统、冷却循环水系统，空调主机控制虽然采用了PID自动调节，并通过C/S构架搭建空调精准控制系统，以SIEMENS的PCS7系统为框架，通过信息管理层、过程控制层、设备控制层三层级管理，利用精准温湿度控制、温湿度串级控制与变参数自动整定控制，实现空调节能运行。但是对于空调运行时间、系统间启停配合等操作，仍以经验操作为主。

由于空调系统受室外空气温湿度影响大，同时结构复杂，涉及系统庞大，因此空调系统节能还存在着以下需求和挑战：1.合理的生产组织安排，减少等待的浪费。2.采取节能新举措，降低空调系统耗能。3.优化空调各运行参数，寻求最佳运行模式。仅仅依靠设备的控制功能来实现机组的运行，已经无法同时满足温湿度控制和节能减排的双重需求。如何从空调的工艺流程出发，通过挖掘隐藏在大量历史数据背后的规律来实现节能减排的目的，是烟草行业空调管理部门亟待解决的一个问题。

三、研究内容

利用空调控制系统累积的数据进行分析管理，进一步提高空调运行效率，降低能源消耗。

首先从空调工艺流程入手，对全系统进行分析，以车间需求拉动为导向，分析耗能工艺环节的能源消耗，针对每一个耗能环节进行现场写实与系统分析，识别出制冷机效率、新风利用、空调开机预热时间等环节存在的隐形浪费（图1）。

对于制冷机效率，通过实验数据，进行DOE相应曲面设计（图2），并进行回归分析，寻找到最佳负荷状态点，并通过电子看板进行固化，实现开机数量推荐模式；对于新风利用，结合室外温湿度变化对于能耗的影响，寻找到不同工况下的新风最佳采用量，并以自控系统进行固化，实现新风的自动调节；而对于空调开关机时间，则是对10年的历史数据进行分析，寻找到最佳值。

图1 空调工艺详细流程图

图2 效率与送风机频率、送风比焓查的曲面图

本文以空调机组运行水电费为研究对象，建立空调使用情况与水电费消耗模型（以下简称能耗模型），结合现场装置实际运行数据，找出影响水电费消耗的关键操作参数（优化用的决策变量）和关键能耗点（优化目标），为进行大量模拟提供依据。为了减少实验次数，同时不影响分析的准确性，通过均匀设计的实验设计方法列出关键操作参数实验表，利用已建立的能耗模型进行模拟，产生用于BP神经网络训练和预测的数据，然后采用B P神经网络对模拟数据进行训练和预测，找出关键操作参数与能耗的非线性映射关系，接着在已训练好的BP神经网络模型基础上，对不同操作组合情况下的能源消耗进行预测（图3）。项目还运用可视化看板、标准作业、信息化集成等措施，并以TsPM系统为支撑进行固化，实现PDCA闭环持续改进（图4）。

项目最终通过看板管理实现制冷机开台面的最优控制，并以标准作业（SOP）固化操作过程。通过现场调试与改进，实现了新风阀依据室外空气温湿度的自动调节。通过跨部门合作与沟通机制的优化，减少了开机预热时间，通过空调开机预热时间的智能消息推送，降低了等待的浪费。并且通过精益项目的实施，调动了一线员工的积极性，不仅使员工的工作技能有了很大提高，也使得对精益思想的理解更加深入，对精益工具的使用更加娴熟，使团队成员各方面能力有了全面提升，项目最终不仅为企业提高了经济效益，同时也减少了二氧化碳排放量，提高了社会效益，担负了社会责任。

图3 空调机组运行模型构建流程

图4 TsPM系统设备开台面控制看板

四、实际应用效果与创新点

通过该项目的实施，将其方法推广至全厂，实现了空调系统能耗整体下降，节能效果明显，2014年空调系统万支卷烟综合能耗为0.75kg标煤/万支。通过项目的实施及效果验证，2015年空调系统万支卷烟综合能耗下降为0.73kg标煤/万支。

本项目以价值流系统分析为突破口，通过对大量历史数据的分析与现场写实调研，成功寻找到隐形的浪费与效率的浪费两个重要方面。该项目有如下特点：

1.通过优化组织控制流程，建立互动通讯机制，实现空调机组运行的需求拉动模式。2.通过DOE实验设计，运用回归分析寻找到最佳设备运行参数。3.运用信息化手段，对10年数据进行分析，以大数据为支撑，效果更明显。4.管理流程优化与设备运行效率提升的有机结合。

五、结语

通过现场写实，建立了空调系统开关机需求拉动供应模式，以大数据做支撑，寻找空调系统最佳预热时间与关机时间。同时基于线性回归分析，寻找到设备运行中的最佳效率点，并与系统匹配，通过对新风的利用采用信息化自动控制，实现新风采用量随室外新风温湿度变化而调整模式，此为新风控制的创新模式。

[1]胡世鹏,吴小林,马利敏,方传统,李奇,张丽红.基于BP神经网络和遗传算法的天然气脱水装置能耗优化[J].天然气工业,2012,11:89-94+123-124.

[2]刘长俊.基于遗传BP神经网络技术的大型公建能耗分析模型的研究与应用[D].广西大学,2012.

[3]杨宏韬,张德江,李秀兰,王秀英.遗传神经网络能耗预测模型在钢铁企业中的应用[J].长春工业大学学报(自然科学版),2007,S1:186-189.

[4]陈焕新,刘江岩,胡云鹏,李冠男.大数据在空调领域的应用[J].制冷学报,2015,04:16-22.

[5]孙冬梅.公共建筑采暖空调系统能耗预测方法研究[D].重庆大学,2009.

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