基于智能调度与平衡策略的压缩空气站运行效率提升研究

摘 要：【目的】针对工业自动化和智能制造背景下的压缩空气站运行效率低和能耗高的问题，优化压缩空气站布局与动力匹配，搭建能源效率管理平台，建立能源绿色配置的数字化管控系统。【方法】采用现代智能传感技术，结合理论分析，对压缩空气站的运行状态进行实时监测，并采集相关数据。通过搭建能源效率管理平台，实现对压缩空气站的集中管理和动态监控。应用自动模糊匹配控制技术，实现压缩空气站动力的自动匹配和实时调节。同时，开发数据无线传输和远程控制应用程序，实现对压缩空气站的远程监控和控制。【结果】通过搭建能源效率管理平台，对压缩空气站实现了运行状态的有效监控和管理，提高了压缩空气站的动力匹配效率。【结论】实时调节策略的实施，优化压缩空气站的运行效率。数据实时采集和无线传输技术的应用为远程控制提供了可靠的数据支持。研究成果促进了压缩空气站运行效率的提升和企业能耗的降低。

关键词：压缩空气站；能源效率；智能传感；数字化管控

中图分类号：TH455；TH411；TP272" 文献标志码：A" 文章编号：1003-5168（2025）01-0022-06

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.01.004

Research on Improving the Efficiency of Compressed Air Stations Based on Intelligent Scheduling and Balancing Strategy

LI Dongfang1 HUANG Zengyang2 ZENG Yanping3 FU Wentao2 LIN Haibin2 LUO Fangzan1" ZHU Huiyi1 CHEN Xuyang1

（1.School of Mechanical and Electrical Engineering， Quzhou College of Technology， Quzhou 324000， China;

2.Quzhou Academy of Metrology and Quality Inspection， Quzhou 324000， China;

3.Zhejiang Sunhi-Mach Co.，Ltd.， Quzhou 324000， China）

Abstract：[Purposes] In response to the efficiency and energy consumption issues of compressed air stations in industrial automation and intelligent manufacturing context， this paper optimizes the layout and power matching of compressed air stations， builds an energy efficiency management platform， and establishes a digital control system for energy-efficient resource allocation.[Methods] Using modern intelligent sensing technology and combined with theoretical analysis， the operating status of the compressed air station is monitored and the data are collected in real time. By building an energy efficiency management platform， the compressed air station can be centrally managed and dynamically monitored. The study applies automatic fuzzy matching control technology to achieve automatic matching and real-time regulation of the compressed air station's power. At the same time， a data wireless transmission and remote control application is developed to enable remote monitoring and control of the compressed air station.[Findings] By building an energy efficiency management platform， the effective monitoring and management of the operating state of the compressed air station is realized， and the power matching efficiency of the compressed air station is improved. [Conclusions] The implementation of the real-time adjustment strategy optimizes the operational efficiency of the compressed air station. The successful application of real-time data acquisition and wireless transmission technology provides reliable data support for remote control. The research results together contributed to the improvement of the operational efficiency of compressed air stations and the reduction of enterprises' energy consumption .

Keywords： compressed air stations; energy efficiency; smart sensors; digital controls

收稿日期：2024-10-08

基金项目：浙江省教育厅一般科研项目（Y202455816）；衢州市科技攻关竞争性项目（2023K266）；衢州职业技术学院校级科研创新团队项目（XKCTD202206）；衢州职业技术学院新一批校级研究所（中心）项目（QZYJS202107）。

作者简介：李东方（1986—），男，硕士，副教授，研究方向：智能制造装备技术、绿色产业高质量发展。

0 引言

压缩空气是工业中常用的能源介质。压缩空气系统由气源系统、冷却循环水系统、储气罐、用气设备等组成，能直接为生产线提供清洁无污染的空气动力，被广泛应用于采矿业、机械制造业、冶金业、土木工程、石油化学工业及国防工业中。工业和信息化部最新发布的《关于开展2021年工业节能监察工作的通知》中提出，将对钢铁、石化化工、有色金属、建材等重点行业的压缩空气站用户企业实施能效提升专项整治，促进企业节能降耗［1］。压缩空气站能耗占全国工业耗电总量的十分之一左右，节能潜力巨大，国家对压缩空气站的运行效率和能耗提出更高要求。以提高压缩空气站运行效率和降低企业能耗为目标，基于自动模糊匹配控制技术构建能源效率管理平台，旨在为企业提供一个高效、节能、环保的压缩空气站运行解决方案。衢州拥有巨化集团、华友钴业、仙鹤纸业、衢州元立等高能耗用气企业，年耗电量已达100亿kW·h，因此，需要对压缩空气站开展能源效率管理工作。传统的能源效率管理仅通过使用节能型空压机，忽略了整个压缩空气站运行的节能。在实际生产中，压缩空气站因超压泄漏、压力损失、调节滞后等造成的能源损耗要占压缩空气总能耗的30%以上［2］。根据《衢州市国民经济和社会发展统计公报》中的数据，“十三五”期间，衢州市万元生产总值能耗下降率呈现逐年降低趋势，总体上由6.5%降至1.5%，预计未来两年，衢州市万元生产总值能耗将会上涨约2%。我国压缩空气站能源数字化管控技术起步较晚、普及程度不高，多采用电气连锁、自动加卸载、恒压变频等控制技术对空压机进行集中控制，但未对整个压缩空气站能源配置进行有效管控。在实际生产中，压缩空气站的运行仍存在以下问题：一是负载变化大、存在压力脉动、电动机频繁启停、电流冲击大，设备故障频发；二是流量和压力调节采用溢流调节、电阻耗能、闸门节流等方法，空载运行时间长、超压泄漏量大；三是工况调节滞后，需要人工查表、定时记录、手动控制，耗时较长，调控滞后；四是供气量与生产线需求不匹配、管线布局不合理，同时受大流量测试技术限制，导致难以形成与压缩空气站动力匹配技术，运行效率低、压力损失大、能耗极高。因此，要实现自动化控制与匹配，降低能耗，提高运行效率和能源利用率，实现节能降耗已经成为当下亟须攻克的技术难题。

1 国内外研究现状

国内外学者对压缩空气站的能源效率管理进行广泛研究。Terrill等［3］提出一种基于热响应的非侵入式测量压缩空气管道泄漏率的新方法。Sampedro等［4］提出一种基于热力学动态行为的控制系统建模方法。Dib等［5］对压缩空气膨胀、压缩的热力学性能进行研究，并优化了压缩空气储能系统。Eras等［6］提出一种新的用于评估压缩空气系统能源性能的六步骤局部能源基准方法，对空压机能源效益评估系统进行分析，建立并验证了能耗测量和核实的基线方法及其有效性和适用性。Mousavi等［7］指出空气压缩机系统对制造业的能源消耗和效率产生巨大的影响，验证了系统能耗建模有效性和动态特性。Espindola等［8］采用能源强度及能耗比法对压缩机节能进行分析。为消除系统动态运行和传感器高敏感性对动力匹配的影响，提出一种自动模态匹配控制方法。Abela等［9］设计并实现了一种气动自动化中的能量监控网络物理系统。Bhowmik等［10］研究了电池和压缩空气存储系统混合动力机组的综合状态变量，提出一种模糊整定动态PI大功率调节策略。

国内学者在压缩空气站的能源效率管理方面取得了一定的研究成果。Shi等［11］设计出一种用于评估和测量气动系统功率的方法。裴利星［12］和张建平［13］分别利用合同能源管理技术对现有的矿机用空压机进行集中控制。袁小庆［14］设计了一种空压机站集散式控制系统。臧垒等［15］开发了一款压缩空气站监控自动化系统，实现了对润滑油压力、水温油温信号、转速信号、压缩空气压力信号等参数在线监测。孙薇［16］对如何优化原始结构设计和电气控制进行研究，提高空气压缩机运行效率，并降低负荷波动。刘铠诚等［17］采用分布式压缩器储能系统控制技术，优化了压缩空气站运行。李婷［18］优化了压缩空气流体管路的设计，实现压缩机站的安全高效运行。钮惠祥［19］通过筹划空气压缩机站，实现备用机共享、集中管理、高效运维、统一调度、降低能耗、节能环保的目的。李奇等［20］基于大型空气压缩机站系统硬件构成，开发并优化了组态应用软件，提高了系统整体的稳定性。赵欣儒等［21］利用压缩空气站供应及余热能源收集再处理联控技术，有效解决了压缩空气供应系统能源消耗过大问题。雷明［22］利用智能集控技术开展空压机站管理，实现空压机站的全域数据监控，提高管理工作效率，并降低运行成本。

综上所述，国内外对压缩空气站的研究主要集中在水、油、天然气等能源计量，对压缩空气能进行计量的研究相对很少。基于此，本研究设计并开发出一款集智能监测、远程调控、实时调节、自动匹配、能源计量等功能于一体的压缩空气站能源绿色配置数字化管控系统，实现用气耗能企业能源绿色配置，提高能源利用率，并降低成本，增强企业综合竞争力，为实现能源领域碳中和目标贡献力量。

2 能源管控主要研究内容与方法

以提高压缩空气站运行效率和降低企业能耗为目标，采用理论分析和智能传感监测方法，对实时获取的失稳压缩空气站运行状态数据进行分析，优化布局与动力匹配，搭建压缩空气站能源效率管理平台，形成能源绿色配置数字化管控系统，从而实现数据实时采集、状态远程监控、动力自动匹配、能耗科学计量，提高压缩空气站运行效率和降低企业能耗。

2.1 能源效率管理平台搭建

采用大流量气体测试技术、传感技术和远程智能校准控制模型开发压缩空气能源效率管理平台的硬件系统，通过实时获取气源质量、管网泄漏、压力损失、冷凝水量、气量消耗等能源数据，为后续动力负载自动匹配和实时调节策略的实现提供基础数据支持。

根据系统所需的技术特点，合理设计硬件框架结构。选用孔板法流量测试技术，合理选择孔板材料和孔径范围、传感器种类和数量，并确定压力范围，利用BIM三维系统技术优化测试点位布局。评估压缩空气站总流量，并选择合适的储气罐，通常用体积V来表示，见式（1）。

[V=patQavH0f⋅Δω] （1）

式中：[pat]为罐体内压力；[Qav]为估算压缩空气站总容量；[H0]为安德逊系数；[f]为气流脉动频率；[Δω]为压缩空气站的压力损失。

根据气动设备生产需求，确定压缩空气流量[Qx]、流速[vx]，并计算出孔板直径[d]，见式（2）。

[d=4Qxπαε（2⋅Δp⋅ρ1）12] （2）

根据《用安装在圆形截面管道中的差压装置测量满管流体流量》（GB/T 2624—2006）标准规定和实际经验，β取0.6，从而确定管道直径[D]，见式（3）。

[D=d/β] （3）

压缩空气站总流量[Qav]见式（4）。

[Qav=π4⋅C⋅（1-β4）-1/2⋅ε⋅d2⋅（2⋅Δp⋅ρ1）12] （4）

式中：[α=C⋅（1-β4）-1/2=4Qxπd2（2⋅Δp⋅ρ1）12]；[ε=[（k⋅τ2k-1）（1-β41-β4⋅τ2k）（1-τ（k-1）/k1-τ）]12]；[C=0.596 1+0.026 1β2-0.216 β8+0.005 21（106βRed）0.7+[0.018 8+0.006 3（19 000 βRed）]β3.5（106βRed）0.3。]

根据流量计量公式，系统硬件搭建时会用到温度、湿度、压力、压差、电流、电压、振动等传感器。通过对比选出的主控制芯片（可采用C8051F单片机）、高精度传感器、AD等主要器件，绘制出PCB板构建硬件电路。对测试平台进行充压试验和数据采集功能评估，保证平台运行可靠性和有效性。利用工业编程软件，开发调试完成监测平台系统软件设计。在合作企业进行现场应用，验证其对压缩空气站运行状态监测、运行效率分析、能源计量等功能的实现效果。

2.2 自动模糊匹配控制技术和实时调节策略实现

利用传感技术对信号进行实时采集、传输、反馈和智能模态处理，快速查询、对比动力消耗、气源质量等关键参数，实现对压缩空气站运行状态的实时评价和调节，形成压缩空气站动力自动模态匹配技术。根据动力自动模糊匹配方法的基本原理，对压缩空气站运行状态参数、工况条件等进行评估。首先，建立运行参数、工况条件集合和匹配度集；其次，确定匹配因素的权重向量，并根据隶属函数建立模糊关系矩阵；最后，得到综合匹配向量。基于模糊理论原理构建动态权重机制的综合模糊匹配的控制模型过程如下：设归一化指标权重为W，当压缩空气站运行参数中出现m个异常指标的监测值越过了预警值，将其异常指标序号集合记为A；监测值在正常范围内的指标为n个，将这样的序号集合记为B。对超过预警值或异常指标的权重值进行调整，见式（5）。

[wi=wi0+1-k∈Awk0wi0]" "[i∈A] （5）

对其他的监测值正常范围内的指标权重进行调整，见式（6）。

[wj=wj0+1-k∈Bwk0wj0]" "[j∈B] （6）

重调整机制保持式（7）中匹配指标体系权重的整体平衡性。

[i∈Awi+i∈Bwj=1] （7）

在压缩空气站的综合匹配指标中，假设指标监测值越过了其对应报警值的有k个，则其集合记为C。按式（8）对淘汰匹配指标的权重进行修正。

[wi=ewi0x-αβ-α]" " [i∈C]" "（8）

式中：β为修正因子；x为淘汰匹配指标的监测值。

通常为淘汰报警的界限值，对模糊综合匹配模型进行表示，见式（9）。

[Bi=Ai·Ri=Ai Ai1·Ri1Aij·Rij] （9）

式中：Bi为模糊综合集合；Ai和Aij分别为相应条件的权重集合；Rij为模糊关系矩阵。

压缩空气站的匹配度集可分为四个等级，即好、较好、一般、较差。其中，“好”和“较好”状态意味着无需调节，“一般”和“较差”意味着需要对系统进行进一步调节。根据模糊运算理论，通过动态模糊综合运算，最终确定相应的匹配矩阵，根据隶属度最大原则，确定设备的综合状态匹配结果为“很好”。基于神经网络的匹配系统如图1所示。

2.3 数据实时采集、无线传输与远程控制实施

采用高精度传感器技术实时采集压力、温度、压差等数据，并通过有线或无线通信方式实现监测数据的远程传输。采用工业互联网技术监测各个子系统数据链接方式，基于无线自组织网络的终端及无线自组织网络的算法和协议，将各子系统获得的数据通过网络传输技术上传到系统服务器，糅合各子系统的大量数据和站内控制过程，实现压缩空气站供气流程工业数据分析能力，对数据进行处理挖掘，最终能把先进的自动模糊匹配控制技术和能耗管理、能源计量系统的数据库相互关联，便于控制策略对数据的调配和使用。基于软件即服务（Software-as-a-Service）开发出适用于空压机（站）能源绿色配置数字化管控场景的远程控制应用程序APP，如图2所示。

3 结语

通过搭建能源效率管理平台，实现了对空压机（站）运行状态的集中扁平化管理和动态监控。该平台能实时获取关键能源数据，为动力负载自动匹配和实时调节策略的实现提供了基础数据支持；通过自动模糊匹配控制技术，实现了对压缩空气站运行状态的实时评价和调节；能快速查询和对比动力消耗、气源质量等关键参数，提高了压缩空气站的运行效率；通过高精度传感器技术，实现了对压缩空气站关键参数的实时采集；无线通信方式的引入，实现了监测数据的远程传输；远程控制应用程序APP的开发，为压缩空气站的远程控制提供了便利。

未来，可进一步提升系统的智能化水平，提高系统的自适应能力和预测维护能力，以实现更高效和可持续的能源管理。

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