大型綜合能源站智能管控關鍵技術研究

李 兵，趙 陽，石祥建，楊 玉，劉 文

(南京南瑞繼保電氣有限公司，江蘇 南京 211102)

0 引言

機場、園區(qū)等區(qū)域一般同時具備冷熱電等多種用能需求，是多能互補綜合能源站建設的重要場景。綜合能源涉及冷熱電等多種能源形式及發(fā)電、供熱、制冷、蓄能等多種設備，關于其智能化監(jiān)控系統(tǒng)的設計尚無統(tǒng)一標準。部分項目嘗試在統(tǒng)一平臺實現集中監(jiān)控[1]，但缺乏優(yōu)化調控及智能運維等高級應用功能。相關學者針對綜合能源系統(tǒng)的運行優(yōu)化開展了大量研究，但主要集中在模擬仿真階段。

本文結合某大型機場綜合能源站的深化設計及建設實踐，提出系統(tǒng)智能化管控架構及優(yōu)化調度、智能運維等技術，實現工程化應用，可為其他項目的設計、建設提供借鑒。

1 智慧能源站總體架構

一般而言，能源站涉及的監(jiān)控系統(tǒng)主要包括以下幾類。

①能源生產工藝過程監(jiān)控系統(tǒng)，如制冷監(jiān)控系統(tǒng)、供熱監(jiān)控系統(tǒng)、電力監(jiān)控系統(tǒng)等。

②能源站建筑管理相關的系統(tǒng)，包括建筑設備監(jiān)控系統(tǒng)、照明監(jiān)控系統(tǒng)、安全防范系統(tǒng)、火災報警系統(tǒng)等。

③按相關標準設計的能源計量管理系統(tǒng)，以滿足能源分項計量要求。

目前，大部分能源站的上述系統(tǒng)均為獨立設計，各系統(tǒng)之間存在信息孤島，未能實現跨系統(tǒng)的聯(lián)動以及能源站的智能化運行。因此，本文從能源站智能化運行需求出發(fā)，對上述系統(tǒng)進行合理優(yōu)化，以實現集中監(jiān)控、優(yōu)化調度與智能運維的目標。

在集中監(jiān)控層面，將制冷監(jiān)控、供熱監(jiān)控、電力監(jiān)控、建筑設備監(jiān)控及能源計量管理系統(tǒng)深度集成于能源站綜合監(jiān)控系統(tǒng)。此類系統(tǒng)所有的功能由綜合監(jiān)控系統(tǒng)實現。其他專業(yè)系統(tǒng)，如安全防范、火災自動報警等以互聯(lián)方式實現信息交互。此類系統(tǒng)具有完整的系統(tǒng)架構，保持系統(tǒng)獨立運行，與綜合監(jiān)控系統(tǒng)通過外部接口進行信息交互，實現信息互通、共享和聯(lián)動。能源站綜合監(jiān)控系統(tǒng)架構如圖1所示。

圖1 能源站綜合監(jiān)控系統(tǒng)架構

通過圖1系統(tǒng)的整合，可在綜合監(jiān)控系統(tǒng)實現以下功能。

①對能源生產工藝過程、能源站內建筑設備的集中監(jiān)視與遠程控制功能。

②視頻、安防與生產監(jiān)控的智能聯(lián)動功能。

③結合能源計量數據，實現對系統(tǒng)及設備能效的在線分析功能。

④在常規(guī)控制基礎上，形成對能源站能源生產運行的智能調度決策功能。

部分能源站制冷、供熱監(jiān)控系統(tǒng)在設計時采用與建筑設備監(jiān)控系統(tǒng)(building automation system，BAS)類似的、以直接數字控制器(direct digital controller，DDC)實現過程控制的方式。運行實踐表明，該方式存在以下問題。

①BAS以空調為主。此類設備控制要求明確，設備之間一般沒有聯(lián)系，采用1個DDC可實現對附近幾臺設備的控制。但大型能源站涉及的設備形式較多、工藝流程復雜，并且上下游存在關聯(lián)。DDC中一般為固化的控制邏輯，難以實現能源站復雜的控制邏輯。

②為節(jié)約建設成本，各DDC與網絡控制器之間一般采用RS-485現場總線通信方式，通過網絡控制器匯集該總線鏈路上的所有DDC中的數據，并上傳到監(jiān)控后臺。在網絡控制器連接的DDC數量較多時，通信性能較慢，部分情況下監(jiān)控后臺延時達5～10 s。由于空調控制過程緩慢，上述延時沒有影響。但能源站控制過程較快，上述延時對用戶的實時監(jiān)控會造成影響。

③市場主流的DDC產品一般沒有串口通信模塊，在接入能源站冷水機組、燃氣鍋爐等設備時，需要額外增加通信設備。這增加了中間環(huán)節(jié)。

綜合上述對比，在進行能源站供冷、供熱控制系統(tǒng)設計時，宜直接采用可編程邏輯控制器(programmable logic controller，PLC)型式。以制冷系統(tǒng)為例，采用PLC方式的能源站控制系統(tǒng)架構如圖2所示。

圖2 能源站控制系統(tǒng)架構

圖2中，輸入/輸出(input/output，I/O)擴展柜主要用于接入離主機房較遠的冷卻水等系統(tǒng)。I/O與控制器、控制器與后臺之間均采用以太網通信方式，實時性能較高，并可實現控制邏輯的在線修改與更新。

2 運行監(jiān)控功能設計

2.1 基礎控制功能

能源站涉及的主要設備控制邏輯如下。

①冷水機組。

根據冷凍水進出水溫度及流量計算系統(tǒng)總供冷量。根據每臺冷水機組的效率曲線計算系統(tǒng)的總效率，進而以總體效率最高為原則決定單機負荷率及開啟臺數。一次冷凍水泵和冷卻水泵的運行臺數與冷水機組保持一致。

②冷卻水系統(tǒng)。

冷卻水泵配有變頻器，平時可根據管路特性曲線調至40～50 Hz之間的某固定頻率定頻運行。當夜間室外氣候條件較好、冷卻水溫降低、冷水機組供冷能力增加時，可調高水泵頻率，以增加機組的供冷量。

冷卻塔組與冷水機組對應運行。當冷卻塔出水溫度高于某一溫度時，與冷水機組對應的冷卻塔風機全部開啟。當冷卻塔出水溫度低于該溫度時，則逐步減少對應冷卻塔風機開啟臺數。當冷卻塔風機全部關閉，但冷卻塔出水溫度低于該溫度且冷水機組仍在運行時，開啟冷卻水供回水之間的混水閥。

③冷凍水系統(tǒng)。

根據每臺水泵的效率曲線計算水泵組的等效效率曲線，以總體效率最高為原則決定單臺水泵的開啟臺數。單臺水泵變頻運行時，根據系統(tǒng)選定的壓力點(系統(tǒng)壓力最不利點)進行頻率調節(jié)。

④冷水機組與水/冰蓄冷裝置的聯(lián)合運行。

為利用峰谷電價實現節(jié)能運行，冷水機組與蓄冷系統(tǒng)的運行方式一般可包括以下5種：冷水機組單獨供冷；冷水機組單獨蓄冷；蓄冷裝置單獨供冷；冷水機組供冷、蓄冷裝置蓄冷；冷水機組與蓄冷裝置聯(lián)合供冷。運行時，系統(tǒng)根據負荷情況進行閥門及機組的切換控制。

2.2 優(yōu)化調度決策

目前，大部分能源站運行時，系統(tǒng)模式切換主要依賴人工經驗，缺乏自動調度決策。為實現能源站的智能運行，首先通過人工智能算法建立了短期與超短期負荷預測模型。其中，短期負荷預測主要對未來1～2 d的冷負荷進行預測，而超短期負荷預測主要對未來若干小時內的冷負荷進行預測。在此基礎上，本文建立制冷系統(tǒng)的優(yōu)化調度模型[2-4]。

與常規(guī)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度模型[5-6]不同的是，對于供電設備如發(fā)電機組等，可以直接采用發(fā)電功率作為自控系統(tǒng)的控制變量，而供冷系統(tǒng)的冷負荷無法作為控制系統(tǒng)可執(zhí)行的變量。因此，優(yōu)化建模時，應采用供水溫度、冷水機組運行臺數、主機與蓄冷運行模式等控制系統(tǒng)可直接執(zhí)行的參數作為優(yōu)化決策變量。

以冷水機組為例，根據運行原理對其I/O關系進行建模，可得：

(1)

其對應運行限制為：

(2)

(3)

則冷水機組溫度流量模型可以表示為：

(4)

3 系統(tǒng)性監(jiān)測與智能運維

目前，能源站的運行主要以關注設備的運行安全狀態(tài)為主，對設備的能效缺乏在線監(jiān)測，并且無法及時發(fā)現系統(tǒng)及設備能效的異常。因此，本文以暖通空調系統(tǒng)為例[7-8]，建立了如圖3所示的暖通系統(tǒng)診斷體系。

圖3 暖通系統(tǒng)診斷體系

對于系統(tǒng)能效的評價主要通過與國家或行業(yè)相關標準的約束值、引導值[9]作比較的方式進行。如民航行業(yè)MH/T 5112—2016 《民用機場航站樓能效評價指南》中對相關指標的描述。暖通系統(tǒng)指標參考值如表1所示。

表1 暖通系統(tǒng)指標參考值

對于設備能效的評價，為使相關指標更具針對性，采用建立設備動態(tài)基準值的方式進行。以冷水機組為例，影響冷水機組能效比(coefficient of performance,COP)的因素較多，包括冷水機組類型、制造水平、壓縮機和制冷劑種類、充裝量等內部因素，以及外部冷凍水溫度和流量、冷卻水溫度和流量、負荷率等外部因素。考慮制造水平、制冷劑種類等因素運行時不可調整，因此建模輸入參數變量主要包括冷水機組制冷量、冷凝器進水溫度、蒸發(fā)器出水溫度等。利用剛投運時實測運行數據或廠家性能試驗數據作為訓練數據集，采用支持向量機(support vector machine,SVM)建立正常工況下機組COP基準值模型。

SVM回歸表達式如下[10]。

(5)

采用高斯徑向基核函數(radial basis function,RBF)，其計算式如下。

(6)

將原始數據歸一化處理之后，構成訓練樣本。通過SVM算法進行訓練后獲得模型，將測試數據集經歸一化處理后構成輸入向量并代入所建模型，得到COP基準值。測試數據表明，大部分工況下的模型預測相對誤差在±5%以內，最大相對誤差小于±7.5%。該結果表明，本文所建冷水機組COP基準值模型能很好地表征冷機不同工況下的COP，可用于冷水機組能效比基準值的確定。

在診斷與評價水泵時，可根據廠家提供的性能曲線進行診斷[11]。具體實現方式為：將水泵流量與頻率的實時值代入廠家給定的性能曲線，確定當前實時工況對應的名義揚程與名義效率。若實際揚程與名義揚程的偏差超過5%或實際效率與名義效率的偏差超過5%，則表明設備的實際運行性能與理論性能存在偏差。

4 結論

本文根據大型能源站智能化運行、管控與運維需要，提出了1種智能化管控架構；結合系統(tǒng)工藝流程控制與智能化運行需要，設計了主要設備的控制邏輯；提出了基于負荷預測的系統(tǒng)運行優(yōu)化決策模型，所產生的決策可直接作用于控制系統(tǒng)。

此外，針對系統(tǒng)及設備能效性能在線監(jiān)測的需要，本文建立了相應的能效應達值模型。該模型可以實現系統(tǒng)及設備能效異常的在線預警，并在某機場大型能源站得到應用。