CN101339431B - 动态物耗能耗的实时控制方法 - Google Patents

Abstract

一种动态物耗能耗的实时控制方法，步骤为：第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，在PI实时数据库环境下存入PI实时数据库；第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，保存到分析数据的关系数据库；第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，得到符合物料平衡数据；第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用。本发明能够得出多个产品和整个生产链上的能耗情况，以根据实时采集的数据来动态观测出产品的每一步消耗能量的情况。

Description

动态物耗能耗的实时控制方法 

技术领域

本发明涉及的是一种信息处理技术领域的控制方法，具体地说，涉及一种动态物耗能耗的实时控制方法。 

背景技术

当前，在用于企业生产的过程控制的综合自动化系统中，节能降耗、提高经济效益、生产过程优化运行、优化控制与优化管理是企业综合自动化的主要目的。流程工业的原料连续地投入，成品连续地产出，工艺运行也在不断的变化之中，产品的成本消耗只能按某一时段(通常为月)，由各级生产统计人员读取进出物流的累计值、公用工程的消耗量，有时还需要进行必要的人工处理和工序间的人为摊派，人工完成进出工厂的物料平衡和工程内部各产品的物耗分配，进行能耗控制，这个能耗是该时段产品的实际能耗的平均值。 

离散工业(装配工业)和过程工业的成本核算和控制的区别是，前者有详尽而确定的明细表，即BOM(Bill of Material，物料表)表，而后者只能提供消耗指标的一个大致范围。过程工业单位产出的物料和公用工程的消耗处于不断变化的过程之中，这种消耗从而引起成本的变化又是跟非价值型的参数(温度、压力、反应程度、回流比等)相关联的，具有多变量、强耦合、非线性、时变性等显著特点。因此，在会计期末(月末)，按产品归集或摊派费用和消耗，进行成本核算时，已经是一种事后的行为，企业能耗流的控制永远落后于实际发生的时间，无法实现动态的控制。为了解决这一技术问题，有必要采取一种动态物耗能耗的控制方法，实时监测生产过程中的耗能情况。 

经对现有技术文献的检索发现，申请号为200710036786.2，发明名称为“基于AR(p)预测模型的过程工业生产过程动态成本控制方法的中国专利申请文件中揭示了一种在网络、数据库等信息技术的支持下的冶金生产过程中的动态成本控制方法，该方法包括：经数据校正后以实时数据库为基础信息、ERP(EnterpriseResourcePlanni ng，企业资源计划)数据与关系数据库一起核算动态成本，建立一个p阶的AR模型预测模型，然而，在该专利文献中并没有从生产的投入和产出上考虑产品的能耗，具体到每一个产品的能耗如何确定，变量如何选择，也没有提出相应的控制方法。 

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种动态物耗能耗的实时控制方法。本发明的方法针对过程工业中从生产的投入和产出上考虑产品的能耗，并且对企业能耗流进行控制。 

本发明是通过以下技术方案实现的： 

第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置DCS(Distributed Control System，集散控制系统)及计量基站、电器基站的实时数据在PI实时数据库环境下存入PI实时数据库；其中，实时采集数据时，不需经过校正的数据，按时段读入动态物耗能耗控制的关系数据库中，如计量表故障可辅以人工参数修正； 

第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，将实验室分析结果通过人工录入的方法保存到分析数据的关系数据库； 

第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，工艺装置中各流股的流率数据、在线分析仪数据和实验室分析数据按时段采集，进行数据校正处理，得到物料的平衡数据，该平衡数据包括校正后的流率和组分数据；进行数据平衡后，不需要修正的数据，包括原材料当前价格在内的来自ERP财务系统的数据一并按时段读入； 

第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，自动进行采集数据的读入过程，并从分析数据的关系数据库中读取不需要进行校正的分析数据，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用。 

所述第一步中的时段，可按用户定义，在连续型流程工业中，为便于物耗能耗控制的比较，一般采用轮班，即：一天三班运转制，作为基本时段定义，也可以按常规的日、月、年的时段进行选择。 

所述第一步中的实时采集数据中不需经过校正的数据包括：进入生产过程的原材料、消耗的电度量、水量和气量。 

所述第三步中的数据校正的方法的步骤为： 

对系统内过程拓扑结构中的气、固、液三相的流率测量数据和组分数据进行 冗余性分析，进行动态数据校正模型； 

所述的动态数据校正模型，其目标函数为： $\underset{\hat{X}}{\min }{(\hat{X}-X)}^T{Q}^{-1}(\hat{X}-X),$ 约束方程为： $S.t.S\hat{X}+T=C,$ 其中， 

为测量数据的校正值向量，X为测量数据向量，Q为测量数据的方差-协方差矩阵，S为校正值的系数矩阵，T为未测量数据的系数矩阵，C为常数矩阵。 

所述第四步中的物耗能耗控制为： 

(1)预先设定在过程工业中生产的产品数为i个，所消耗的中间产品为j个，所消耗的外购产品为k个，以其中1≤i≤n，1≤j≤n，其中n为产品的总个数； 

(2)根据所述过程工业中多个产品的生产数据，提取每个产品消耗的各种中间产品的中间使用数据X_ij，所述每个产品的最终使用数据Y_i，以及所述每个产品的总产出Z_i，则基于中间使用、最终使用和总产出之间的关系如下： 

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{1j}+Y_1=Z_1\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{nj}}+Y_n=Z_n\end{array}\right.$

(3)在所述多个产品的生产数据中，分离出所述每个产品消耗的各种中间产品的中间投入数据X′_ji，所述每个产品的增加投入数据N_i，以及所述每个产品的总投入数据X_i，则基于中间投入、增加投入和总投入之间的关系如下： 

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X^{\′}}_{j1}+N_1=X_1\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X^{\′}}_{\mathrm{jn}}+N_n=X_n\end{array}\right.$

(4)预定i×j的矩阵A为所述每个产品对所述中间产品的直接消耗系数矩阵，i×j的矩阵B为所述每个产品对所述外购产品的直接消耗系数矩阵，其中矩阵A中的任意元素a_ij表示生产第j种产品所消耗的中间产品的数量，矩阵B中的任意元素b_ij表示生产第j种产品所消耗的外购产品的数量，则 

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{AX}+Y=X\\ \mathrm{BX}=Z\end{array}\right.$

在上述关系式中，X为所述每个产品的总产量列向量，Y为所述每个产品的商品量列向量，Z为所述每个产品的外购产品的消耗列向量。 

所述第四步中每个产品对所述中间产品的完全消耗系数矩阵为(I-A)^-1，所 

述每个产品对所述外购产品的完全消耗系数矩阵为B(I-A)^-1。满足， 

$\left\{\begin{array}{c}{(I-A)}^{-1}Y=X\\ B{(I-A)}^{-1}X=Z\end{array}\right.$

附图说明

本发明的动态物耗能耗的实时控制方法针对过程工业中从生产的投入和产出上考虑产品的能耗，对企业能耗流进行控制。而现有技术的物耗能耗核算，是一种事后的行为，企业能耗流的控制永远落后于实际发生的时间，无法实现动态的控制。本发明针对这一技术问题，采取的动态物耗能耗的实时控制方法，将每个产品所消耗的中间产品和外购产品通过矩阵转化为能耗流的直接消耗和间接消耗，得出多个产品和整个生产链上的能耗情况。本发明的实际应用表明，可以根据实时采集的数据，动态观测出产品的每一步能量的实时消耗情况。 

图1某流程型企业产品工艺流程的数学模型拓扑图。 

具体实施方式

图2动态物耗能耗信息图。 

以下结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。 

本实施例以某焦化厂的生产数据为基础，进行基于列昂惕夫矩阵法的动态物耗能耗控制。 

对于装置性企业的车间或中间产品成本消耗，是会计核算体制所必须的，但多半会有摊派平均、此消彼长的情况发生，以此为基础进行方案比较往往产生局部最佳而非全局最优的情况。完全消耗系数的建立将对以中间产品为基础的消耗(成本)计算前移到工厂边界上，为全局寻优提供了合理的平台。 

列昂惕夫(W.Leontief)矩阵的结构如表1所示。 

表1列昂惕夫(W.Leontief)矩阵结构图 

具体的控制包括以下步骤： 

第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置DCS(Distributed Control System，集散控制系统)及计量基站、电器基站的实时数据在PI实时数据库环境下存入PI实时数据库；其中，实时采集数据时，不需经过校正的数据按时段读入动态物耗能耗控制的关系数据库中，如计量表故障可辅以人工参数修正； 

第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，将实验室分析结果通过人工录入的方法保存到分析数据的关系数据库； 

第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，工艺装置中各流股的流率数据、在线分析仪数据和实验室分析数据按时段采集，进行数据校正处理，得到物料的平衡数据，该平衡数据包括校正后的流率和组分数据；进行数据平衡后，不需要修正的数据，包括原材料当前价格在内的来自ERP财务系统的数据一并按时段读入； 

第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，自动进行采集数据的读入过程，并从分析数据的关系数据库中读取不需要进行校正的分析数据，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用。 

所述第一步中的时段，可按用户定义，在连续型流程工业中，为便于物耗能耗控制的比较，一般采用轮班，即：一天三班运转制，作为基本时段定义，也可以按常规的日、月、年的时段进行选择。 

所述第一步中的实时采集数据中不需经过校正的数据包括：进入生产过程的原材料、消耗的电度量、水量和气量。 

所述第三步中的数据校正的方法的步骤为： 

对系统内过程拓扑结构中的气、固、液三相的流率测量数据和组分数据进行冗余性分析，进行动态数据校正模型； 

所述的动态数据校正模型，其目标函数为： $\underset{\hat{X}}{\min }{(\hat{X}-X)}^T{Q}^{-1}(\hat{X}-X),$ 约束方程为： $S.t.S\hat{X}+T=C,$ 其中， 

为测量数据的校正值向量，X为测量数据向量，Q为测量数据的方差-协方差矩阵，S为校正值的系数矩阵，T为未测量数据的系数矩阵，C为常数矩阵。 

所述第四步中的物耗能耗控制为： 

(1)预先设定在过程工业中生产的产品数为i个，所消耗的中间产品为j个，所消耗的外购产品为k个，以其中1≤i≤n，1≤j≤n，其中n为产品的总个数； 

(2)根据所述过程工业中多个产品的生产数据，提取每个产品消耗的各种中间产品的中间使用数据X_ij，所述每个产品的最终使用数据Y_i，以及所述每个产品的总产出Z_i，则基于中间使用、最终使用和总产出之间的关系如下： 

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{1j}+Y_1=Z_1\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{nj}}+Y_n=Z_n\end{array}\right.$

(3)在所述多个产品的生产数据中，分离出所述每个产品消耗的各种中间产品的中间投入数据X′_ji，所述每个产品的增加投入数据N_i，以及所述每个产品的总投入数据X_i，则基于中间投入、增加投入和总投入之间的关系如下： 

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X^{\′}}_{j1}+N_1=X_1\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X^{\′}}_{\mathrm{jn}}+N_n=X_n\end{array}\right.$

(4)预定i×j的矩阵A为所述每个产品对所述中间产品的直接消耗系数矩阵，i×j的矩阵B为所述每个产品对所述外购产品的直接消耗系数矩阵，其中矩阵A中的任意元素a_ij表示生产第j种产品所消耗的中间产品的数量，矩阵B 中的任意元素b_ij表示生产第j种产品所消耗的外购产品的数量，则 

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{AX}+Y=X\\ \mathrm{BX}=Z\end{array}\right.$

在上述关系式中，X为所述每个产品的总产量列向量，Y为所述每个产品的商品量列向量，Z为所述每个产品的外购产品的消耗列向量。 

所述第四步中每个产品对所述中间产品的完全消耗系数矩阵为(I-A)^-1，所 

述每个产品对所述外购产品的完全消耗系数矩阵为B(I-A)^-1。满足， 

$\left\{\begin{array}{c}{(I-A)}^{-1}Y=X\\ B{(I-A)}^{-1}X=Z\end{array}\right.$

使用本实施例对某焦化厂的物耗能耗进行比较，结果见表2和表3。 

表2 采集某焦化厂2006.12.12早班与12.13早班100#净化气外部物料完全消耗和成本比较。 

表3采集某焦化厂2006.12.12早班与12.13早班20万吨/年甲醇外部物料完全消耗和成本比较。 

从表1和表2中可以看出，任意时效的物耗和公用工程消耗、消耗的涨落因价格不同对总成本大小的贡献、班与班中间的消耗和成本差异等等。有了动态能耗流模型，可以进一步研究如何通过改变工艺运行的策略和修正工艺操作的指标 来减少原料和公用工程的消耗，降低生产成本。从实时数据经能耗流模型后直接得到各产品对各种原材料和公用工程的完全消耗系数，实现计算自动化，为优化计算时目标函数和约束条件的编写提供方便。

Claims (3)

1.一种动态物耗能耗的实时控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置DCS及计量基站、电器基站的实时数据在PI实时数据库环境下存入PI实时数据库；其中，实时采集数据时，不需经过校正的数据按时段读入动态物耗能耗控制的关系数据库中；

第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，将实验室分析结果通过人工录入的方法保存到分析数据的关系数据库；

第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，工艺装置中各流股的流率数据、在线分析仪数据和实验室分析数据按时段采集，进行数据校正处理，得到物料的平衡数据，该平衡数据包括校正后的流率和组分数据；进行数据平衡后，不需要修正的数据，包括原材料当前价格在内的来自ERP财务系统的数据一并按时段读入；

数据校正的方法的步骤为：对系统内过程拓扑结构中的气、固、液三相的流率测量数据和组分数据进行冗余性分析，进行动态数据校正模型，

所述的动态数据校正模型的目标函数为：

约束方程为：

其中，

为测量数据的校正值向量，X为测量数据向量，Q为测量数据的方差-协方差矩阵，S为校正值的系数矩阵，T为未测量数据的系数矩阵，C为常数矩阵；

第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，自动进行采集数据的读入过程，并从分析数据的关系数据库中读取不需要进行校正的分析数据，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用；

其中物耗能耗控制为：

①预先设定在过程工业中生产的产品数为i个，所消耗的中间产品为j个，所消耗的外购产品为k个，其中1≤i≤n，1≤j≤n，其中n为产品的总个数；

②根据所述过程工业中多个产品的生产数据，提取每个产品消耗的各种中间产品的中间使用数据X_ij，所述每个产品的最终使用数据Y_i，以及所述每个产品的总产出Z_i，则基于中间使用、最终使用和总产出之间的关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{1j}+Y_1=Z_1\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{nj}}+Y_n=Z_n\end{array}\right.$

③在所述多个产品的生产数据中，分离出所述每个产品消耗的各种中间产品的中间投入数据X′_ji，所述每个产品的增加投入数据N_i，以及所述每个产品的总投入数据X_i，则基于中间投入、增加投入和总投入之间的关系如下：

$\left\{\begin{array}{c}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X^{\′}}_{j1}+N_1=X_1\\ \underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{X^{\′}}_{\mathrm{jn}}+N_n=X_n\end{array}\right.$

④预定i×j的矩阵A为所述每个产品对所述中间产品的直接消耗系数矩阵，i×j的矩阵B为所述每个产品对所述外购产品的直接消耗系数矩阵，其中矩阵A中的任意元素a_ij表示生产第j种产品所消耗的中间产品的数量，矩阵B中的任意元素b_ij表示生产第j种产品所消耗的外购产品的数量，满足：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{AX}+Y=X\\ \mathrm{BX}=Z\end{array}\right.;$

其中，X为所述每个产品的总产量列向量，Y为所述每个产品的商品量列向量，Z为所述每个产品的外购产品的消耗列向量；每个产品对所述中间产品的完全消耗系数矩阵为(I-A)^-1，所述每个产品对所述外购产品的完全消耗系数矩阵为B(I-A)^-1，满足：

$\left\{\begin{array}{c}{(I-A)}^{-1}Y=X\\ B{(I-A)}^{-1}X=Z\end{array}\right..$

2.根据权利要求1所述的动态物耗能耗的实时控制方法，其特征是，第一步中的时段，按用户定义，在连续型流程工业中，为便于物耗能耗控制的比较，采用轮班，即：一天三班运转制，作为基本时段定义，或者按常规的日、月、年的时段进行选择。

3.根据权利要求1所述的动态物耗能耗的实时控制方法，其特征是，所述的第一步中的实时采集数据中不需经过校正的数据包括：进入生产过程的原材料、消耗的电度量、水量和气量。

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