全流程数据能源管控系统开发与应用

王晓雪 祝树海 李亚娜 王念军 白 雪

1.前言

近年来，智能制造和绿色发展已成为中国钢铁行业高质量发展的两大主题。2022年1月，工信部、国家发展改革委、生态环境部联合发布《关于促进钢铁工业高质量发展的指导意见》。作为纲领性文件，《意见》提出到2025年，钢铁工业基本形成布局结构合理、智能化水平高、绿色低碳可持续的高质量发展格局，并指出要大力发展智能制造，突破一批智能制造关键共性技术，打造一批智能制造示范工厂，推进由制造向“智造”转型，为行业高质量发展提供了根本遵循。优化能源管理、实现能源调控智能化、系统降低能源消耗，直接关系钢铁企业的高质量发展。钢铁企业建立完善的能源信息采集、整合、存储的大数据平台，并在此基础上进行有效地数据分析、优化控制，最终实现能源流、物质流协同优化，具有非常重要的意义。

鞍钢集团朝阳钢铁有限公司（以下简称朝阳钢铁）对企业能源生产和管控开展了深入调研，发现以往的能源生产以经验操作、人工采集数据为主，智能模型应用较少，能源管理信息交互不畅，人机协同能力差，存在管控功能单一，管而不控等问题。因此，决定大力开展数字化、智能化建设，打破传统产线边集控模式，补强能源基础自动化和信息化水平，充分利用物联网、大数据、人工智能等先进信息技术，构建全流程数据精益能源管控系统，创新构建智能化能源管控平台。通过采集和整合电、水、煤气、蒸汽、空气等能源流数据，以及生产计划、生产实绩等物质流数据，打造了能源流、物质流和信息流三流合一、协同优化的能源集控和大数据平台，搭建了“智能化作业—集约化操作—智慧化管控”体系构架，实现企业提高劳动生产率和降低综合能耗的目标。

2.能源管控业务流程

朝阳钢铁能源介质源、网、荷、储全流程管控，以“数据”为中心，实现业务数据化、数据资产化、资产价值化。包括能源的事前管理、事中管理和事后管理（见图1）。

图1 朝阳钢铁能源全流程管控示意图

2.1 能源事前管理

主要是能源计划管理。能源计划编制是能源管理的重要组成部分，包括能源介质平衡计划和能源指标计划。只有科学准确地制定能源计划才能合理分配能源资源，提高能源利用率，减少耗散。生产计划和能源计划协同优化是能源事前管理的重要部分，是物质流-能源流-信息流三流协同优化的具体体现。

2.2 能源事中管理

主要指能源平衡调度，起到呈上启下的作用，是能源管控的重要环节。能源调度对上是对能源计划的有效执行，是计划-调度-控制的核心环节。对下为能源集控操作提供指导意见，将能源生产与能源其他环节有机结合到一起。

2.3 能源事后管理

主要指能源结算管理、能源指标管理及能耗评价管理等。实施能源事后管理的前提就是要有准确的能源计量数据。通过能源介质平衡实现“数据不落地”的结算方式，减少人工干预的不确定性。

3.智能化能源管控平台的功能设计

3.1 系统架构设计

朝阳钢铁能源数据精益管控系统，采用先进工业互联网架构，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（见图2）。

图2 朝阳钢铁能源数据精益管控系统平台技术架构

（1）边缘层：实现数据集中采集、操作集中控制、协议集中转换；数据源包括仪表、PLC、PCS、MES和ERP系统和计量数据。

（2）IaaS层：实现系统服务器的虚拟化、并行计算和基础网络资源。

（3）PaaS层：实现大数据平台以及微服务和模型，数据精益管控系统大数据中台数据存储由时序数据存储、对象数据存储、关系数据存储以及数仓列式存储组成。时序数据存储保存现场计量仪表采集上来的高频时序数据；对象数据存储中保存文件和图片、视频数据；关系型数据存储里面保存低频价值高的关系型数据。将这些多源异构数据进行清洗、整合和分类存储，在大数据中台建立主数据管理、元数据管理、数据资产目录、数据质量校核等数据治理功能，从而形成标准的能源大数据API接口，形成标准数据视图，消除数据孤岛，实现全维度数据融合，并通过智能工艺优化模型、能源智能优化模型等进行生产深度协同，进而实现基于“三流”耦合的能源与主工序协同管控。生产计划和实绩，数仓列式存储数据库中包括用于OLAP多维数据，用于提高查询的性能。另外，工业机理、数据分析得到的模型都部署在Paas层，作为工业企业能源管控的知识沉淀，形成行业知识图谱，为SaaS层的智能应用提供模型、算法和知识库的支撑；通过物能级配、信息融合、控制协同，加强能源和关键工序生产的协同，提高系统能效。该模式成为钢铁行业智能工厂场景突破性实践。

（4）SaaS层：利用“数据+机理+知识”相结合的技术，实现各类业务的智能应用，包括能流图、安全+经济指标运行监视、需量监控、能耗分析等。实现全流程能源业务知识图谱化和共享，结合深入主工序开发的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等，全系统多层次的在线能效计算，采用铁素流与能源流协同优化的思路，实现“自平衡、自检查、自组织、自优化”，降低能耗成本。

3.2 系统主要功能

（1）智能化作业：对577台单体设备进行自动化改造，减轻操作工作量，实现了28个站所室集中优化，操作室集中化率达到96%。对站所室自动控制系统和能源计量表改造，实现生产数据实时上传，通过能流图、生产运行图等可视化方式，对能源生产、存储、消耗、外送等全流程数据进行跟踪、监视、预警，包括工艺监控、潮流监控、生产监控、视频监控等。

（2）集约化操作：按照“生产全流程集中操控+站所无人值守”的模式设计，即现场站所室无人值守，81名操作人员从煤气、粉尘等操作岗位中得到解放，实现全流程生产在数智中心远程操控，员工人身安全得到本质化保障。打破组织边界，通过工序、作业区、岗位的纵向及横向融合，实现管理集中化、一体化，对下实现站所室自动控制系统的远程控制，对上实现基础设备、生产过程数据的实时传递，成为生产与管理之间的重要系统和桥梁。远程控制系统既要保证生产控制的稳定运行，也要保证数据的及时性、可靠性和安全性。由于电力和动力系统在建设标准和要求上存在差异，因此分为动力集控和电力集控两大功能。

（3）安全生产+经济运行评估：制定安全生产+经济运行双指标在线监控和评价体系，实现事中有报警，事后有考核的管理机制。其中，安全生产指标包括各主要能源生产机组的操作参数、设备参数等。如制氧机出口、氧压机出口流量、压力等；经济运行指标包括各主要用户的单耗，主要耗能设备的运行指标等。“安全生产+经济运行”每一项指标都会制定动态判异的标准，既含单指标判异规则，又包含多指标关联判异规则。当指标出现异常时，在监控页面会实时报警，提示调度人员进行及时调整和优化，“每日在线”生成的调度运行双指标评价日报，会分析双指标运行异常的原因。另外，在生成评价日报的同时，生成调度人员的绩效考核日报。通过双指标的在线评价和事后分析，提升了对调度和能源管理的过程管控能力。

（4）能源流预测及调度优化：系统提供的煤气供需预测、煤气-蒸汽-电耦合优化等分析、评价、预测和优化功能，通过对能源流数据特征的提取，结合生产计划和现场工况进行能源流供需关系的预测，可以有效提高能源供需预测精度和时长。根据供需关系预测结果进行动态优化调度策略的制定，将供需关系的不平衡出现几率降低到最小，同时提升多能流的协同优化能力，实现多能流综合运行经济最优化，并为能源调度平衡提供智能化手段和依据，实现科学调度、提高能源效率、降低能源成本。

（5）能源消耗日清日结：优化完善一、二、三级能源计量仪表，对计量数据进行有效处理。通过能源介质自动平衡，能源指标自动计算，实现能源结算日清日结。“数据不落地”，减少能源统计过程中的人工干预，提高能源数据的真实性和适用性，为能源指标对标分析、绩效分析提供准确数据。

（6）水效评价优化：通过事前预测、事中监控与调度、事后分析，覆盖水管理的全流程管控。主要功能包括事前预测——给排水预测（根据水质、水位、生产及检修计划等预测各循环水系统给水、排水时间；事中监控与调度——水流图管理（水种涵盖生产新水、生活水、消防水、排水、二次回用水等），给水优化调度（建立公司给水、回水的水平衡模型，对未来一段时间各水处理系统的合理化运行提出调节建议）；事后分析——水质管理（对水质数据统计分析并进行预警）；公司级水耗分析（含日分析、月分析，出具相应评估报告）；生产厂水耗分析（结合水质、水温、水压、秏水量、生产及检修情况综合评估）。

3.3 管理创新

（1）创新升级生产管理模式。由原来的纵向管理，即由调度中心指挥协调，操作管理分散在发电、余热、供电、给水、燃气和制氧六个作业区，通过数据精益能源管控系统，将系统升级为由数智中心集中统一管理的扁平式、集约化的生产运行体系。

（2）创新调度管理模式，实现调度从“解决可见问题”向“避免不可见问题”转变。过去能源平衡主要是依据能源管网参数变化，这样的做法往往是进行被动调整，更大程度要靠调度人员的经验和能力，这就不可避免会造成管网压力波动频繁，造成能源放散损失。一旦涉及到多能流时，又容易顾此失彼，很难综合考虑进行操作。

（3）创新能源管理模式，由被动监测向主动监控模式转变。过去技术手段不足，管控意识不强，能源管理仅仅侧重于结果，缺乏对细节的分析以及对过程的管控，很多问题“说不清，管不了”，属于粗放式管理模式。通过系统提供的水效评价诊断功能，辅助能源管理从粗放式向精细化转变。实践中结合生产工艺和设备参数进行能效诊断，并提供专家优化策略，进一步提升了能源发生和使用的过程管控能力。

（4）创新生产系统与能源系统的协调模式，从能源系统被动地适应生产系统向二者相互作用转变。系统提供的电力需量监控和优化功能及能源计划协同优化模块功能，都会提供生产计划的优化建议，反作用于生产系统，提高公司整体效益。

（5）创新作业模式，兼工种、跨专业作业成为常态。各操作岗位可实现兼工种作业，如电站的机、炉、电岗位、供电的运行电工与检修电工岗位、燃气的TRT与干法除尘岗位、制氧操作与空压机岗位、给水的泵站操作工与除盐水岗位等。同时集控中心的能源调度岗位也直接参与生产操作，调度长增加了“倒班作业长”的管理职责。

3.4 技术创新

以冶金流程工程学、热力学等理论做支撑，从物质流、能源流协同优化角度出发，采用大数据+机理+知识驱动相结合的方式，针对朝阳钢铁能源管控的痛点在理论、技术、应用三个层面上进行自主创新。

（1）全维度的数据融合：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。

（2）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”。

（3）多能源介质耦合优化：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。

（4）物质流-能量流协同优化：利用“数据+机理+知识”相结合的技术，建立全系统多层次的在线能效、水效计算、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，采用物质流与能量流协同优化的思路，利用专家知识实现全系统的能耗优化，降低能耗成本。

（5）电力需量监控优化：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。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。

4.结语

朝阳钢铁实现全流程数据精益能源管控系统，针对钢铁行业能源生产集约化程度低、能源管理数字化和智能化水平低、能量流与物质流协同优化手段不足等共性问题，将企业设备、控制系统、信息系统和智能系统进行纵向集成，打破原有的五级架构，横向上实现专业融合。如燃气、供电、发电、给水、制氧等协调管控，通过智能化的能源流分析、预测和多介质耦合优化，实现能源介质之间系统化的平衡优化。从企业纵深角度上，通过系统间的协同生产计划、设备检修、调度、财务等各类数据，实现能源在全公司范围内的价值最优化，从而在三个维度上建立了一套完整的基于能源价值和钢铁产品价值综合优化的能源管控体系，为钢铁行业能源生产管控开拓一个全新的思路。系统的应用，不仅让原有的操作人员远离现场的危险环境，还大幅降低人员成本、提高生产管控效率、提高人员劳动效率，为能源集约化生产、数字化管控、操检调度合一、智能化分析预测和优化，以及能源管控降本增效，发挥了重大作用。吨钢综合能耗降低1%，年创效2046万元，同时，减少CO2排放量约3.9万吨/年，环境效益显著，社会效益巨大，为行业推广起到了很好的示范效应。