全流程數據能源管控系統開發與應用

王曉雪 祝樹海 李亞娜 王念軍 白 雪

1.前言

近年來，智能制造和綠色發展已成為中國鋼鐵行業高質量發展的兩大主題。2022年1月，工信部、國家發展改革委、生態環境部聯合發布《關于促進鋼鐵工業高質量發展的指導意見》。作為綱領性文件，《意見》提出到2025年，鋼鐵工業基本形成布局結構合理、智能化水平高、綠色低碳可持續的高質量發展格局，并指出要大力發展智能制造，突破一批智能制造關鍵共性技術，打造一批智能制造示范工廠，推進由制造向“智造”轉型，為行業高質量發展提供了根本遵循。優化能源管理、實現能源調控智能化、系統降低能源消耗，直接關系鋼鐵企業的高質量發展。鋼鐵企業建立完善的能源信息采集、整合、存儲的大數據平臺，并在此基礎上進行有效地數據分析、優化控制，最終實現能源流、物質流協同優化，具有非常重要的意義。

鞍鋼集團朝陽鋼鐵有限公司（以下簡稱朝陽鋼鐵）對企業能源生產和管控開展了深入調研，發現以往的能源生產以經驗操作、人工采集數據為主，智能模型應用較少，能源管理信息交互不暢，人機協同能力差，存在管控功能單一，管而不控等問題。因此，決定大力開展數字化、智能化建設，打破傳統產線邊集控模式，補強能源基礎自動化和信息化水平，充分利用物聯網、大數據、人工智能等先進信息技術，構建全流程數據精益能源管控系統，創新構建智能化能源管控平臺。通過采集和整合電、水、煤氣、蒸汽、空氣等能源流數據，以及生產計劃、生產實績等物質流數據，打造了能源流、物質流和信息流三流合一、協同優化的能源集控和大數據平臺，搭建了“智能化作業—集約化操作—智慧化管控”體系構架，實現企業提高勞動生產率和降低綜合能耗的目標。

2.能源管控業務流程

朝陽鋼鐵能源介質源、網、荷、儲全流程管控，以“數據”為中心，實現業務數據化、數據資產化、資產價值化。包括能源的事前管理、事中管理和事后管理（見圖1）。

圖1 朝陽鋼鐵能源全流程管控示意圖

2.1 能源事前管理

主要是能源計劃管理。能源計劃編制是能源管理的重要組成部分，包括能源介質平衡計劃和能源指標計劃。只有科學準確地制定能源計劃才能合理分配能源資源，提高能源利用率，減少耗散。生產計劃和能源計劃協同優化是能源事前管理的重要部分，是物質流-能源流-信息流三流協同優化的具體體現。

2.2 能源事中管理

主要指能源平衡調度，起到呈上啟下的作用，是能源管控的重要環節。能源調度對上是對能源計劃的有效執行，是計劃-調度-控制的核心環節。對下為能源集控操作提供指導意見，將能源生產與能源其他環節有機結合到一起。

2.3 能源事后管理

主要指能源結算管理、能源指標管理及能耗評價管理等。實施能源事后管理的前提就是要有準確的能源計量數據。通過能源介質平衡實現“數據不落地”的結算方式，減少人工干預的不確定性。

3.智能化能源管控平臺的功能設計

3.1 系統架構設計

朝陽鋼鐵能源數據精益管控系統，采用先進工業互聯網架構，運用云、邊、端協同的模式，實現通訊類型統一化、多維數據融合化、基礎設施虛擬化以及系統橫縱一體化（見圖2）。

圖2 朝陽鋼鐵能源數據精益管控系統平臺技術架構

（1）邊緣層：實現數據集中采集、操作集中控制、協議集中轉換；數據源包括儀表、PLC、PCS、MES和ERP系統和計量數據。

（2）IaaS層：實現系統服務器的虛擬化、并行計算和基礎網絡資源。

（3）PaaS層：實現大數據平臺以及微服務和模型，數據精益管控系統大數據中臺數據存儲由時序數據存儲、對象數據存儲、關系數據存儲以及數倉列式存儲組成。時序數據存儲保存現場計量儀表采集上來的高頻時序數據；對象數據存儲中保存文件和圖片、視頻數據；關系型數據存儲里面保存低頻價值高的關系型數據。將這些多源異構數據進行清洗、整合和分類存儲，在大數據中臺建立主數據管理、元數據管理、數據資產目錄、數據質量校核等數據治理功能，從而形成標準的能源大數據API接口，形成標準數據視圖，消除數據孤島，實現全維度數據融合，并通過智能工藝優化模型、能源智能優化模型等進行生產深度協同，進而實現基于“三流”耦合的能源與主工序協同管控。生產計劃和實績，數倉列式存儲數據庫中包括用于OLAP多維數據，用于提高查詢的性能。另外，工業機理、數據分析得到的模型都部署在Paas層，作為工業企業能源管控的知識沉淀，形成行業知識圖譜，為SaaS層的智能應用提供模型、算法和知識庫的支撐；通過物能級配、信息融合、控制協同，加強能源和關鍵工序生產的協同，提高系統能效。該模式成為鋼鐵行業智能工廠場景突破性實踐。

（4）SaaS層：利用“數據+機理+知識”相結合的技術，實現各類業務的智能應用，包括能流圖、安全+經濟指標運行監視、需量監控、能耗分析等。實現全流程能源業務知識圖譜化和共享，結合深入主工序開發的單體設備能耗優化模型、工序能耗評價優化模型、綜合能耗評價優化模型等，全系統多層次的在線能效計算，采用鐵素流與能源流協同優化的思路，實現“自平衡、自檢查、自組織、自優化”，降低能耗成本。

3.2 系統主要功能

（1）智能化作業：對577臺單體設備進行自動化改造，減輕操作工作量，實現了28個站所室集中優化，操作室集中化率達到96%。對站所室自動控制系統和能源計量表改造，實現生產數據實時上傳，通過能流圖、生產運行圖等可視化方式，對能源生產、存儲、消耗、外送等全流程數據進行跟蹤、監視、預警，包括工藝監控、潮流監控、生產監控、視頻監控等。

（2）集約化操作：按照“生產全流程集中操控+站所無人值守”的模式設計，即現場站所室無人值守，81名操作人員從煤氣、粉塵等操作崗位中得到解放，實現全流程生產在數智中心遠程操控，員工人身安全得到本質化保障。打破組織邊界，通過工序、作業區、崗位的縱向及橫向融合，實現管理集中化、一體化，對下實現站所室自動控制系統的遠程控制，對上實現基礎設備、生產過程數據的實時傳遞，成為生產與管理之間的重要系統和橋梁。遠程控制系統既要保證生產控制的穩定運行，也要保證數據的及時性、可靠性和安全性。由于電力和動力系統在建設標準和要求上存在差異，因此分為動力集控和電力集控兩大功能。

（3）安全生產+經濟運行評估：制定安全生產+經濟運行雙指標在線監控和評價體系，實現事中有報警，事后有考核的管理機制。其中，安全生產指標包括各主要能源生產機組的操作參數、設備參數等。如制氧機出口、氧壓機出口流量、壓力等；經濟運行指標包括各主要用戶的單耗，主要耗能設備的運行指標等。“安全生產+經濟運行”每一項指標都會制定動態判異的標準，既含單指標判異規則，又包含多指標關聯判異規則。當指標出現異常時，在監控頁面會實時報警，提示調度人員進行及時調整和優化，“每日在線”生成的調度運行雙指標評價日報，會分析雙指標運行異常的原因。另外，在生成評價日報的同時，生成調度人員的績效考核日報。通過雙指標的在線評價和事后分析，提升了對調度和能源管理的過程管控能力。

（4）能源流預測及調度優化：系統提供的煤氣供需預測、煤氣-蒸汽-電耦合優化等分析、評價、預測和優化功能，通過對能源流數據特征的提取，結合生產計劃和現場工況進行能源流供需關系的預測，可以有效提高能源供需預測精度和時長。根據供需關系預測結果進行動態優化調度策略的制定，將供需關系的不平衡出現幾率降低到最小，同時提升多能流的協同優化能力，實現多能流綜合運行經濟最優化，并為能源調度平衡提供智能化手段和依據，實現科學調度、提高能源效率、降低能源成本。

（5）能源消耗日清日結：優化完善一、二、三級能源計量儀表，對計量數據進行有效處理。通過能源介質自動平衡，能源指標自動計算，實現能源結算日清日結。“數據不落地”，減少能源統計過程中的人工干預，提高能源數據的真實性和適用性，為能源指標對標分析、績效分析提供準確數據。

（6）水效評價優化：通過事前預測、事中監控與調度、事后分析，覆蓋水管理的全流程管控。主要功能包括事前預測——給排水預測（根據水質、水位、生產及檢修計劃等預測各循環水系統給水、排水時間；事中監控與調度——水流圖管理（水種涵蓋生產新水、生活水、消防水、排水、二次回用水等），給水優化調度（建立公司給水、回水的水平衡模型，對未來一段時間各水處理系統的合理化運行提出調節建議）；事后分析——水質管理（對水質數據統計分析并進行預警）；公司級水耗分析（含日分析、月分析，出具相應評估報告）；生產廠水耗分析（結合水質、水溫、水壓、秏水量、生產及檢修情況綜合評估）。

3.3 管理創新

（1）創新升級生產管理模式。由原來的縱向管理，即由調度中心指揮協調，操作管理分散在發電、余熱、供電、給水、燃氣和制氧六個作業區，通過數據精益能源管控系統，將系統升級為由數智中心集中統一管理的扁平式、集約化的生產運行體系。

（2）創新調度管理模式，實現調度從“解決可見問題”向“避免不可見問題”轉變。過去能源平衡主要是依據能源管網參數變化，這樣的做法往往是進行被動調整，更大程度要靠調度人員的經驗和能力，這就不可避免會造成管網壓力波動頻繁，造成能源放散損失。一旦涉及到多能流時，又容易顧此失彼，很難綜合考慮進行操作。

（3）創新能源管理模式，由被動監測向主動監控模式轉變。過去技術手段不足，管控意識不強，能源管理僅僅側重于結果，缺乏對細節的分析以及對過程的管控，很多問題“說不清，管不了”，屬于粗放式管理模式。通過系統提供的水效評價診斷功能，輔助能源管理從粗放式向精細化轉變。實踐中結合生產工藝和設備參數進行能效診斷，并提供專家優化策略，進一步提升了能源發生和使用的過程管控能力。

（4）創新生產系統與能源系統的協調模式，從能源系統被動地適應生產系統向二者相互作用轉變。系統提供的電力需量監控和優化功能及能源計劃協同優化模塊功能，都會提供生產計劃的優化建議，反作用于生產系統，提高公司整體效益。

（5）創新作業模式，兼工種、跨專業作業成為常態。各操作崗位可實現兼工種作業，如電站的機、爐、電崗位、供電的運行電工與檢修電工崗位、燃氣的TRT與干法除塵崗位、制氧操作與空壓機崗位、給水的泵站操作工與除鹽水崗位等。同時集控中心的能源調度崗位也直接參與生產操作，調度長增加了“倒班作業長”的管理職責。

3.4 技術創新

以冶金流程工程學、熱力學等理論做支撐，從物質流、能源流協同優化角度出發，采用大數據+機理+知識驅動相結合的方式，針對朝陽鋼鐵能源管控的痛點在理論、技術、應用三個層面上進行自主創新。

（1）全維度的數據融合：采集全流程能源管理相關數據，數據源包括儀表、PLC、PCS、MES和ERP系統。將這些多源異構數據進行清洗、整合和分類存儲，進行統一的主數據和元數據管理，形成標準數據視圖，消除數據孤島，實現全維度數據融合，為系統的智能應用提供堅實的數據基礎。

（2）鋼鐵企業能源知識圖譜化：對采集的制度文件、操作規程、標準等非結構數據進行結構處理，梳理出企業已形成顯性的知識。從海量數據中進行挖掘和知識認知，實現隱性知識顯性化。將二者有機融合在一起，實現全流程能源業務知識圖譜化和共享，重點是建立不同場景的動態專家知識庫，為能源管控應用提供“智慧大腦”。

（3）多能源介質耦合優化：建立復雜工況下多時空尺度能源流預測模型，特別是針對異常工況的識別、判斷和特征提取，進而進行深度學習，實現對未來狀態的準確預判。通過對趨勢的預測，實現多能源流的耦合優化調度，最終實現穩定管網壓力、減少放散、滿足供應和綜合價值最大化。

（4）物質流-能量流協同優化：利用“數據+機理+知識”相結合的技術，建立全系統多層次的在線能效、水效計算、評價和動態優化。從系統節能的角度出發，分析生產組織、工藝設計、產品質量、設備狀態等因素對能耗的影響，采用物質流與能量流協同優化的思路，利用專家知識實現全系統的能耗優化，降低能耗成本。

（5）電力需量監控優化：建立設備-工序-公司電力系統電耗分析和負荷預測模型，依據鋼鐵主流程的生產計劃、設備計劃預測電力系統的負荷變化，結合自發電的預測量，預測各電力配送關口的需量。預測需量出現異常時，系統自動制定生產計劃優化方案并推送給生產調度，構建能源生產協同一體化優化計劃，實現電力需量持續優化。

4.結語

朝陽鋼鐵實現全流程數據精益能源管控系統，針對鋼鐵行業能源生產集約化程度低、能源管理數字化和智能化水平低、能量流與物質流協同優化手段不足等共性問題，將企業設備、控制系統、信息系統和智能系統進行縱向集成，打破原有的五級架構，橫向上實現專業融合。如燃氣、供電、發電、給水、制氧等協調管控，通過智能化的能源流分析、預測和多介質耦合優化，實現能源介質之間系統化的平衡優化。從企業縱深角度上，通過系統間的協同生產計劃、設備檢修、調度、財務等各類數據，實現能源在全公司范圍內的價值最優化，從而在三個維度上建立了一套完整的基于能源價值和鋼鐵產品價值綜合優化的能源管控體系，為鋼鐵行業能源生產管控開拓一個全新的思路。系統的應用，不僅讓原有的操作人員遠離現場的危險環境，還大幅降低人員成本、提高生產管控效率、提高人員勞動效率，為能源集約化生產、數字化管控、操檢調度合一、智能化分析預測和優化，以及能源管控降本增效，發揮了重大作用。噸鋼綜合能耗降低1%，年創效2046萬元，同時，減少CO2排放量約3.9萬噸/年，環境效益顯著，社會效益巨大，為行業推廣起到了很好的示范效應。