企业智慧能源管控系统架构设计与探讨

郝 飞，郑 狄，陈素君，庄怀东，陈根军，唐 浩

（1.南京南瑞继保电气有限公司，江苏南京 211102；2.首钢京唐钢铁联合有限责任公司，河北唐山 063210）

1 冶金企业能源管理概况

冶金企业的能源管理经历了单机设备与工序级的能源管理、基于能源介质平衡的能源管理两个主要阶段[1]，并向着基于全流程优化与系统节能思想的能源管理方向发展。能源管理包括能源在线监测、重要耗能设备的能效分析和参数调整、工序及生产过程的优化控制、一体化软件集成平台、多能源介质管理及优化分析等。然而，由于能源系统要为生产工艺及流程服务，能源系统的建模、参数的在线优化、能耗设备的优化控制、能源介质的优化调度都不能随意按照优化目标来进行；生产及作业计划的调整、检修时间的不确定、误工时间的粗放管理都增加了能源系统优化的难度。因此，钢铁行业需要在“工业4.0”和“智能制造2025”的体系框架下，开展企业智慧能源体系及示范工程的建设，以跨界思维突破原来能源系统“重监视管理，轻优化调度”的管理模式，提升能源系统的综合利用效率。

智慧能源是将先进信息和通信技术、智能控制和优化技术与现代能源供应、储运、消费技术深度融合，通过数字化、自动化、信息化、互动化、智能化、精确计量、广泛交互、自律控制等功能，实现能源的优化决策及广域协调[2]。其中，自动化、信息化、数字化和精确计量是能源系统的基本特征，也是实现智慧能源的基本要素。智慧能源通过信息物理系统（CPS，Cyber Physical Systems）实现系统各主体间的信息互动，促进“信息互联”和“两化深度融合”，实现能源系统运行和调控的互动化、智能化、自律控制和广泛交互，见图1。

图1 智慧能源基本特征之间的关系

本文根据冶金企业智慧能源的实际需求，借鉴电力、交通、化工、能源互联网等领域先进技术和经验[3-6]，对企业智慧能源的建设方案进行探索，并给出智慧能源的设计思路和系统方案；同时，以钢铁企业为主要研究对象，提出了基于能源路径的多能源介质、多目标、多模态的优化导航技术，并对其关键技术进行研究和论述，旨在优化管控系统的体系架构，促进智慧能源相关理念和技术的应用实践。

1 智慧能源的发展

1.1 发展概述

制造流程工业能源系统的发展可以划分为模拟化、数字化、虚拟化、智能化4个阶段，见图2。

图2 钢铁智慧能源技术的发展

在模拟化阶段，制造流程工业暴露出能源管控深度不足、计量精度不够、数据处理频度过长、决策支持强度待提升、缺乏一体化多应用支持平台、能源管理体系不健全等问题。

在数字化阶段，制造流程工业通过数字化手段提升了生产、设备、调度、决策等各环节的管控力度，达到控制精准、管理到位的目的，并为实现生产全流程闭环控制与智能化管理打下基础。

虚拟化阶段，旨在实际系统和人工系统之间建立健康的评估反馈机制，搭建一座信息交互的桥梁，并不断促进两类系统的融合。在这一阶段，通过优化控制、培训学习等手段的具体实现，形成了能源系统中的平行管理系统、平行评估系统和平行培训系统，加强了调度运行人员对钢铁企业生产流程、能源系统的运行特征及智能化调度的深刻认识和实践。

而在智能化阶段，智能控制、智能决策和智能调度是其三大实现方式，需要采用新技术、跨界思维和不同行业先进理念，在云平台技术、数据驱动、知识自动化、先进控制策略、智能运维和全流程系统优化的基础上，构建适合钢铁企业全流程的智能化管理体系和管控系统。

1.2 发展方向

1.2.1 一体化协同管控

一体化协同管控立足于智慧能源本身，关注制造流程、生产过程、能源管理，整合生产、能源、物流、销售、财务等资源。横向将物流管理、生产调度、环保监测、安防监控等信息进行整合，实现各个中心间的协同和信息主体的互动响应；纵向采集各工艺系统、设备、用能用户的数据，实现一体化的集中监控和智慧监盘、能源调度的知识决策分析、基于能源路径的优化导航、精细化的能源管理，提高全息感知和多专业交互能力。

以某钢铁企业为例，该企业整个能源中心的数据包括了主体生产工艺的过程控制数据、动力能源系统的计量数据、巡检调度的流程化数据、物流管理中心的运输和存储数据、ERP系统的生产订单及合同数据，因此需要建立一体化的协同管控平台把各个环节的数据管好、用好，发挥数据本身的最大价值，提升能源中心的协作能力，见图3。

图3 一体化协同管控

1.2.2知识型调度管控

人工决策严重依赖高水平、经验型的工作者，操作决策具有主观性和差异性。知识决策源自于知识自动化的发展，旨在通过机器实现基于知识自动处理的建模、控制、优化及调度决策的理论、方法和技术，其包括了数据归集、知识获取、知识表示、知识重组、知识关联和知识推理。从统计机器学习、强化学习、深度学习、学习控制到平行控制，知识自动化领域获得了快速的发展，也推进了知识决策支持技术的不断进步。

钢铁企业只有实现具有智能的知识自动化系统，发展适合自身需求的知识决策支持技术，才能提升钢铁制造工业化水平，解决工业生产高效化和绿色发展的核心问题。某钢铁企业采用数据驱动、知识决策、多智能体等人工智能技术，对能源系统进行建模、推理和控制。结合现有多种机器学习的优点，充分利用了平行控制和平行管理的理论和特点，建立多类型的人工系统或专家系统，如燃气专家系统、供水专家系统、蒸汽专家系统、供电专家系统等，把数据和经验知识化、规则化、智能化，为实现基于能源路径的多能源介质、多目标、多模态的优化导航体系打下基础。

1.2.3 多能源介质的综合优化

多种能源介质的优化分析是以各个子系统的优化分析结果为基础，采用分层递阶的控制结构进行逐层优化分解。以上述钢铁企业为例，其具体实现步骤包括：

1）建立各工序的工序能耗模型。该企业主工序主要可分为焦化、石灰窑、烧结、球团、高炉、喷煤、铁水预处理、转炉、钢包精炼、RH精炼、CAS精炼、连铸、加热炉、热轧、冷轧、热处理等。据此建立各个工序的能耗模型，能耗模型中要涵盖本工序所需要的主要能源介质及具体的数量，并将物料也作为能耗模型中的一部分。

2）建立能量需求模型和回收能量模型。把各个工序需要的能量需求综合起来，建立平衡关系，确定能量回收利用模型。

3）建立焦炉煤气、高炉煤气、转炉煤气循环利用中关键设备的数学模型，并进行动态仿真，了解相关关键量测点的变化，如：建立煤气柜的数学模型，分析计算煤气流量的波动、分析煤气柜位的变化趋势和管网压力波动情况。

4）分介质能源优化分析。结合生产工艺流程和各种能源介质的流程网络模型，分别通过对煤气介质、蒸汽介质、电力能源的优化分析，蒸汽—水的调控分析得到分介质的优化分析结果。

5）多种能源介质的综合优化分析。采用分层递阶的优化调度算法，根据介质关联度，将介质分为燃气、蒸汽—电、技术气体—压缩空气、水4种介质。对这4种介质，可以先单独建立优化和调配方案和制定优化算法，然后在按照它们彼此间的关系建立分级递阶协调求解。综合优化程序框图见图4。

图4 综合优化程序框图

2 智慧能源的实践路径

钢铁企业智慧能源的技术发展不仅需要充分挖掘自身潜力，还需要借鉴其他行业的技术成果为我所用，进行融合创新，实现信息互联，打造钢铁行业完全自主化的智慧调控与服务平台。对内降本增效、对外互通互联，充分利用电力市场改革、综合能源快速发展的契机，有效促进能源和信息深度融合，实现多能协同供应和能源的综合梯级利用。

2.1 智慧能源的设计思路

钢铁企业智慧能源的设计思路包括智慧能源导航路径生成、智慧能源优化导航、智慧能源互动响应、智慧能源智能化控制4个方面，见图5。

图5 智慧能源的设计思路

1）智慧能源导航路径生成：借助高德地图，建立不同能源介质的能源路径图，基于CPS建模理念将数字化地图和流程网络模型融入到能源系统中，实现能源系统的信息化和网络化建模和动态展示。

2）智慧能源优化导航：借鉴无人驾驶技术，优化能源系统的导航模式，建立实时态导航，提高调度员的运行调度水平；通过历史反演导航模式对历史事件的发生和处理进行评估分析，总结经验和教训，增强系统的应急处理能力；结合能源短期供需预测预测数据，形成能源系统未来态研究场景，合理安排能源供应路径和数量，进一步提高能源的利用效率。

3）智慧能源互动响应：借助云服务，结合云技术、大数据处理分析，通过手机App，在移动作业、智能运维、指标管理考核等方面建立标准化作业流程、智能化和互动化的运维手段、实时监督的能源管理考核指标体系，实现能源各级人员工作的流程化、智能化和自律控制。

4）智慧能源智能化控制：借鉴智慧电厂经验，基于无人值守的实际需求，建立能源区域、管网和主要设备的三维模型，结合视频监控，提高钢铁企业重要安全区域的数字化和自动化水平。

2.2 智慧能源的系统方案

基于钢铁企业智慧能源的设计思路，为了实现相关技术的应用和创新，在自主知识产权的能源管控平台的基础上，在平台软件、支撑技术上进行深度的研究和开发[7-11]，形成了“1个中心+6种支撑技术”的软件体系架构。

“1个中心”为一体化全景数据采集和分析中心，实现各类能源数据的采集、存储、分析、归集、展示和管理，充分利用数据中心的多元数据，建立信息能源系统与大数据平台，将数学模型、统计分析融入到大数据分析中，结合生产管理经验开发专家系统或智能制造系统，通过不断地模拟和学习，提升系统的实用化和智能化，提高整个能源系统的运维水平。

“6种支撑技术”分别为能源介质流程网络建模与仿真、统计分析与知识决策、专家系统支持与服务、智慧能源管理、三维GIS服务与展现、云服务架构支持，为实现智慧能源导航路径生成、优化导航、互动响应、智能化控制提供技术支撑：1）能源介质流程网络建模与仿真将能源系统连接起来，形成智慧能源的导航路径，其结合厂区的能源系统实际位置布局，力求真实准确地反映能源的实际路径。2）在表现方式上，其结合最新的展示技术，融合三维GIS服务与展现，体现出不同能源的特征，并为优化导航打下基础。3）统计分析与知识决策、专家系统支持与服务共同为智慧能源优化导航服务，通过不同用户的应用场景分析，构建实时优化导航、历史反演评估、未来态优化导航、平行态优化导航4种导航模式，并覆盖煤气系统、蒸汽系统、电力系统、供气系统、水系统等能源介质。4）智慧能源管理将能源导航路径、网络化模型、设备能效和参数优化、能源介质产消预测、能源系统优化调度等内容有机结合起来，并通过数字化和网络化的手段进行展示和集成，满足智慧能源广泛交互和自律控制的要求。5）在云服务架构下，通过开发手机App软件，增强能源系统的实时互动，打通上下游及不同专业之间的信息壁垒，实现互联互通和流程化作业。

2.3 能源优化导航的实现方法

钢铁企业的智慧能源要充分利用钢铁企业的生产流程多层次性、多尺度性、有序性和混沌性的特点，建立基于能源路径的多能源介质、多目标、多模态的优化导航，实现基于能量流网络仿真的钢铁工业多能源介质优化调配[12]。为了实现这一目标，围绕智慧能源的优化导航，对其关键技术进行研究和探讨，分别从能源路径的构建、综合运行驾驶舱、知识决策、优化导航4个主要方面进行论述，力求改变现在能源系统的现状，融入更多的跨界思维和理念，在智能制造的框架上，提升能源系统的技术应用深度和广度。

2.3.1 能源路径的构建

钢铁智慧能源导航路径简称为 “能源路径”，是实现优化导航的基础，要能反映不同能源介质的能量流、物质流和信息流，要把能源系统中的生产、传输、转换、缓冲、消耗等各个环节连接起来，形成一个完整的能源路径；并能够根据设备状态和测量数据实现动态连接和网络拓扑着色。同时，能源路径是各种能源介质传输的通道，也受到压力、平衡、检修和计划等诸多约束。这些参数或信息都需要在能源路径中通过定义状态颜色来进行渲染。因此，需要引入冶金流程工程学中的流程网络理论[13]，将钢铁制造流程中性质不同的各种工序，按照“流”“网络”“流程网络”进行划分，将复杂网络结构简单化、立体化，明确流程网络中的发生节点、终止结点、汇集结点、中间结点；同时，通过连结器将上述结点连接起来，通过“程序”将能源系统中各种形式的序、规则、策略和途径的集合形式化，通过数据驱动整个网络的高效运行。

在智慧能源中需要完成煤气、蒸汽、电力、水和技术气体等子系统的能源路径构建，因此需要采用一种能反映不同“流”的通用的拓扑模型，实现人机界面模型、工艺设备物理模型、数据库模型的统一管理和维护，为各种能源介质的优化导航提供最真实的能源路径。文献[14]提供了一种钢铁企业能源系统流程网络建模方法，实现了基于流程网络的图模库一体化建模和拓扑分析，解决了能源介质优化分析中的“连接”问题[14]。文献[15]通过拓扑分析、管网仿真等技术将能源系统网络化、数字化，并将其应用到煤气系统的建模、网络分析、供需分析和优化调度，取得了较好的应用效果，值得借鉴[15]。

2.3.2 综合运行驾驶舱

综合运行驾驶舱提供能源系统运行监视和预警、信息挖掘、辅助决策与控制，服务于系统关键运行和调度决策。在与各种能源介质的能源路径、实时数据和决策信息相结合的基础上，通过综合运行驾驶舱的人机界面能对能源系统的状态进行监控和决策，为优化导航提供一站式全景操控场所，将智能调度的运行监控、管理维护、分析决策相融合，利用现代计算机图形技术、动画现实技术等可视化技术，将复杂的调度需求通过动态、灵活、实物化的方式进行展示系统运行状态与警示，并支持灵活控制和智能调度，为智慧能源的可测、可视、可控和可愈提供人机界面和操控基础[16]。为了实现智慧能源的优化导航，需要建立能源系统的综合运行驾驶舱，纵向按照能源发生、传输、转换、缓冲、消耗5个环节，横向按照安全指标、优质指标、经济指标、环保指标4个维度进行指标的分类和构建；结合知识自动化的数据驱动理念，通过3大驱动引擎（运行KPI引擎、决策分析引擎、运行操作引擎），将数据、计算、优化、流程有机结合起来，实现“前端监控”与“后端优化”的实时互动。

2.3.3 优化导航的实现

能源路径的构建解决了能源系统的 “路”的问题，综合运行驾驶舱提供了一辆可以满足无人驾驶的“车”，知识决策是一个通过数据和事件驱动的“引擎”，优化导航的实现要借鉴高德地图中的目标设定、多路径规划、多目标导航、分析预警、信息推送、路况实时播报等功能，将冶金流程工程学与节能系统理论结合起来，把系统性的建模技术、网络的软件化、多维场景的人机界面展示、多尺度的能源预测、专家系统和知识决策、多能源介质的优化调度等方面研究成果真正利用起来，建立基于能源路径的多能源介质、多模态、多目标的优化导航体系，推动智慧能源管理的发展和应用实践：1）多能源介质。应包括煤气、蒸汽、电力、水、技术气体等能源系统，采用基于流程网络的图模库一体化建模技术，实现各种能源介质的网络化建模，完成能源路径的构建。2）多目标。根据各种能源介质的优化分析需求，建立多目标优化模型，例如最小运行成本、最大发电、生产优先、放散最小、能耗最小、能效最高等，可以充分利用以往的研究成果，通过智慧能源的管控平台提供的云服务架构，实现边界控制和多源计算。3）多模态。按照时间维度分为实时态、历史反演、未来态、平行态4种能源的运行场景，并通过数据中心构建各个模态的数据集合，保证各种模态下优化导航的可达性。

2.4 案例分析

以某钢铁企业煤气系统实时态导航为例，简述优化导航的具体实现过程。

1）首先建立煤气系统的流程网络模型，通过管网将相关的工序和设备都连接起来，形成了能源产、输、配、用的完整网路，实现网络化煤气系统，完成能源路径的构建，其中包括了4种不同的种类的煤气：焦炉煤气、高炉煤气、转炉煤气、天然气，并以不同的拓扑颜色进行区分。

2）工序设备和管网的建模，并能够根据当前的运行状态进行管网仿真，以评估操作后管网的压力、节点流量和供给用户的煤气参数的变化。

3）对于包含多种煤气的管网仿真需要对混合后的煤气的热值、成分等信息有精确的测量，这样仿真的结果才可用。

4）在煤气系统发生一个事件扰动时，如“20 min后#1高炉休风”，在这样的一个简单的运行场景中，优化导航利用后台软件提供丰富的知识决策引擎进行计算分析，具体流程为：（1）获取未来要发生的扰动事件，获取方式一般是来自于设备的计划数据，包括作业计划、检修计划、临时事故处理计划等；（2）选择优化目标“煤气不足调整”，重新进行煤气的优化分配，此时需要知道能源路径中相关设备在未来一段时间内的煤气发生和消耗情况，因此需要获取到超短期负荷预测结果，进行多周期的滚动优化，以判断如何进行相应的煤气消耗量调整；（3）调度员根据知识决策信息进行综合判断，提前通知相关方；（4）操作前调度员可以保存当前操作界面到能源管理断面（EMSCASE），这样所有的模型、数据都被存储到一个文件中；（5）操作后系统运行稳定，调度员再保存一个EMSCASE，为事后就做研究分析和评估提供研究场景；（6）调取保存的EMSCASE断面到研究态，进行优化操作和培训，提高调度水平。在这里引入了EMSCASE的管理，将扰动时刻的发生时刻、处理过程和评估结果，按照时间断面保存到数据中心，可以通过历史反演进行重现，并可以进行进一步的分析和研究。

3 结论与展望

综上所述，可以得出以下结论：1）智慧能源的发展首先要具有“物理分布、逻辑统一”的全新架构自主知识产权的软件平台，需要构建统一的支撑平台，具备数据采集、数据处理、分析存储、平衡分析、优化调度、基础能源管理等基本功能；可以整合多能源系统数据资源，挖掘信息和数据价值，全面提升智慧能源信息处理和智能决策能力，实现 “全业务信息感知、全系统协同控制、全过程在线决策、全时空优化平衡、全方位负荷调度”的愿景。2）平台要支持能源系统流程网络建模、机理建模和数据建模手段，具有能源系统管网建模和仿真功能，为能源路径的构建和优化导航打下基础。3）要具备完全自主化的集成能力，从硬件平台、操作系统、关系数据库、实时数据库、软件平台、功能应用等都可以灵活配置和即插即用。4）要建立基于能源路径的多能源介质、多目标、多模态的能源系统优化导航体系，需要知识决策、专家经验和优化调度算法作为后台的驱动引擎，需要进行不断的收集、积累和创新，需要更多人去关注和研究。5）要以全流程能源系统的理念对能源系统进行设计，要充分挖掘自身潜力，在智能制造的框架下，以跨界思维借鉴其他行业的技术成果，促进能源管控的技术发展和融合创新，形成完整全面、实用高效的智慧能源管理体系和技术应用。