CN103185003B - 用于最优化泵送系统的能量效率的方法和设备 - Google Patents

Abstract

一种用于最优化泵送系统的能量效率的方法和设备，所述泵送系统包括至少一个控制储存器内的流体水平的泵。所述方法包括系统识别阶段和能量效率最优化阶段。系统识别阶段包括确定泵的泵特征、以一系列流率状态操作所述泵、确定一组数据点以及计算能量效率最优化特征。能量效率最优化阶段包括确定当前静扬程值、为泵控制参数选择值以及基于所述泵控制参数操作泵。

Description

用于最优化泵送系统的能量效率的方法和设备

技术领域

本发明涉及控制储存器内的流体水平的泵，尤其涉及优化泵送过程的能量效率。

背景技术

泵广泛地用于工业和市政应用中。泵的典型应用是通过根据对泵送过程设定的要求传送流体来注满或排空储存器例如水箱。通常，这种应用基于感测两个表面水平来进行：高表面水平和低表面水平。

例如，在废水存储系统中，在达到储存器的高表面水平时泵可以启动，并且相应地在处于低表面水平时泵可以停止。储存器的满或空通常借助于安装到储存器中的外部低水平传感器和外部高水平传感器来检测。在这样的应用中通常使用定速泵。

然而，这样的应用的能量效率会很差。出于安全原因定速泵会尺寸过大。这会不必要地增大泵送任务的能量消耗。当尝试遵守泵送过程的安全要求时会难以避免尺寸过大。另外，在泵送任务期间泵送过程的静扬程（static head）会变化。由于上述理由，实际上不可能在泵送系统定速操作的情况下实现最小的能量消耗。

例如，可以通过最优化泵送过程和/或泵送系统部件来提高能量效率。也可以通过使用对泵操作的高能效控制、例如通过使用变速驱动器来提高能量效率。

美国专利公布US 2010/0312400 A1公开了一种用于优化泵装置的能量效率的方法和系统。在该公布中，泵送操作的能量效率以术语“能量消耗”（此术语在文献中也被称为能量消耗率E_s）来量化，术语“能量消耗”表示用于传送单位体积的流体所需要的能量（或功率）的量。所述方法设法求得下述转速，在该转速下所得到的泵送系统的能量消耗为最小。专利公布US 2010/0312400 A1中公开的方法和系统利用了用于确定泵装置的能量消耗特征的临时安装的或永久性的流传感器。

然而，流传感器昂贵并且容易发生故障。该美国专利公布所公开的方法在选择最优转速时也没有考虑变化的过程参数、例如泵送期间变化的静扬程的影响。实际上，系统特征的变化会对泵系统的能量消耗特征和能量消耗最小值的位置有影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种方法和用于实现该方法的设备以减缓上述缺点。本发明的目的通过下述方法和设备实现，所述方法和设备的特征在于独立权利要求中所述的内容。本发明的一些实施方式在从属权利要求中公开。

通过使用所公开的方法可以提高传统定速泵送系统的能量效率。另外，所公开的方法也可以用来改进已配备有变频器的变速驱动泵送系统的操作和能量效率。

在所公开的方法中，首先识别泵送过程。基于所识别的过程，可以形成能量效率最优化特征。泵送系统最优化特征可以例如通过作为泵的转速和泵送系统的静扬程的函数的泵送系统的能量消耗率来表示。在接下来的段落中，术语“静扬程”用于泵为提供流需要克服的系统静扬程。

最优化特征于是可以用于例如通过基于当前静扬程调整泵的转速来使能量消耗最小化。所述方法可以例如用于补偿可能的泵的尺寸过大。此外，该方法可以用于使泵的转速适配于变化的静扬程。

通过使用所公开的方法，可以在不使用任何额外的传感器例如流率（flow rate）传感器或压力差传感器的情况下执行泵送过程识别。因此，所公开的方法的实现可以只需要安装变频器，或可替换地如果变频器已经控制泵送系统操作、则所公开的方法的实现可以只需要在变频器内安装新的固件。泵送系统内的其他变化都不是必须需要的。系统识别和转速最优化两者都可以是全自动的操作。

附图说明

接下来，将参照附图借助于优选实施方式来对本发明进行更详细的描述，在附图中：

图1a和图1b示出泵特征的示例；

图2a和图2b示出用于排空储存器的示例性实施方式；

图3示出仿真的能量消耗率曲线；

图4示出所公开方法的实施方式中使用的转速斜坡曲线图；

图5a和图5b以线性斜坡速度曲线图和一组恒定转速示出示例性储存器排空应用的仿真的能量消耗和持续时间；

图6示出系统特征曲线和泵尺寸过大对操作点位置的影响；

图7a和图7b以不同转速曲线图示出单个储存器排空应用的能量消耗和持续时间；以及

图8a和图8b以不同转速曲线图示出表示为能量消耗率幅度的仿真结果。

具体实施方式

可通过使用能够适配于不同系统特征和操作情况的方法来提高传统定速或变速泵送系统的能量效率。在接下来的段落中公开了一种用于优化泵送系统的能量效率的方法，所述泵送系统包括至少一个控制储存器的流体水平的泵。所公开的方法可以补偿泵可能的尺寸过大。该方法还可以在例如注满或排空储存器期间使泵的操作适配于变化的静扬程。

除增加用于控制泵的变频器之外，利用该方法未必需要对现有的传统的定速系统做任何其他主要的修改。如果泵送系统的操作已经由变频器控制，则更新该变频器的固件就足够了。

系统识别和转速最优化二者都可以是全自动的操作。

所公开的方法包括两个阶段：系统识别阶段和能量效率最优化阶段。在系统识别阶段中，首先识别泵送过程。所述系统识别阶段可以是欧洲专利申请EP 2 354 556 A1[1],[2]中所公开的方法的修改版本。例如，泵送过程可以通过下述操作被识别：确定泵的泵特征，以一系列流率状态操作泵，以及确定一组数据点，其中所述组中的数据点包含关于系统扬程和上述系列内的流率的信息。通常，泵特征可以在制造商公布的泵的数据手册中找到。

基于上述泵特征和一组数据点，可以计算能量效率最优化特征。所述最优化特征可以例如由作为转速和静扬程的函数的能量消耗率来表示。

系统识别阶段之后，可以执行能量效率最优化阶段。在此阶段中，可以通过基于静扬程调整泵的泵控制参数例如转速或转矩，来将最优化特征用于使能量消耗最小化。

当前静扬程例如可以基于当前系统扬程值来确定。于是，可以至少基于最优化特征和当前静扬程值来选择用于使能量消耗最小化的泵控制参数的值。

最终，可以基于泵控制参数操作泵。例如，变频器可以基于所选择的转速来控制泵。

泵的泵特征和一般性能可以由作为恒定转速n₀下的流率Q的函数的效率η、轴功率消耗P以及扬程H的特征曲线来表示。图1a和图1b示出泵特征的示例。图1a示出泵QH特征曲线，其中，标称转速下的泵的总扬程表示为流率的函数。图1b示出泵QP特征曲线，其中，标称转速下的泵轴功率消耗表示为流率的函数。

因为变频器驱动的泵可以以各种转速操作，所以可能需要将泵特征曲线转换为瞬时转速。这可以使用如下相似定律（affinity law）来执行：

$Q=\frac{n}{n_0}{Q}_0,---\left(1\right)$

$H={\left(\frac{n}{n_0}\right)}^2{H}_0,$ 以及(2)

$P={\left(\frac{n}{n_0}\right)}^3{P}_0,---\left(3\right)$

其中，Q是流率，H是泵扬程，P是泵轴功率消耗，n是转速，并且下标₀表示例如已公布的特征曲线中给出的初始值。这些带有相关速度n₀的泵QH特征曲线和泵QP特征曲线可以例如作为泵特征被存储于变频器中。

为了使能量消耗最小化，可以基于描述所讨论的泵送系统的系统特征的一组数据点和泵特征来计算能量效率最优化特征。

泵送系统的系统特征也可以取决于泵送系统的其他部件，例如储存器和管道。泵送系统的系统特征可以由下述曲线描述，该曲线表示针对泵设定的垂直流体提升要求（即，静扬程H_st）和依赖流率的流损失（即，动扬程H_dyn）对系统扬程的影响。

静扬程H_st是用于垂直流体提升要求的项，该项例如可以包括泵送系统中两个储存器的流体水平之间的垂直距离并且可能包括流体流的起点与终点之间的环境压力差。

动扬程H_dyn描述依赖流率的流损失对系统扬程的影响。在牛顿液体的情况下，动扬程与泵的流率Q具有平方关系，该平方关系通常使用针对流损失的变量k来描述。

由此，所计算出的系统特征可以作为流率的函数来描述针对泵设定的扬程要求。此要求在后面被称为系统扬程H_sys，并且所述系统扬程可以以如下方式计算：

H_sys＝H_st+H_dyn,其中(4)

H_dyn＝k·Q².(5)

包括有泵和连接储存器的互连管道的双储存器泵送系统可以被认为是典型的泵送过程。在注满或排空储存器的过程中，所述储存器中至少之一的流体水平通过根据过程要求传送流体而变化。

在这种情况下，系统特征曲线可以表示两个储存器的流体水平之间的垂直距离对系统扬程的影响以及管道中的依赖流率的流损失对系统扬程的影响。随着流体从一个储存器被传送到另一个储存器，流体水平会变化，从而引起静扬程的变化。因此，这会影响注满或排空储存器的过程中泵送系统的能量效率最优化特征。

因为很少精确地知道系统特征，所以计算能量效率最优化特征可以包括计算系统特征。为了确定系统特征，可以以一系列流率状态操作泵。当在一系列状态内操作泵时，可以采集一组数据点。泵的流率例如可以在系统识别阶段中启动时逐渐增加，以扫描过足够量的不同流率状态。上述数据点例如可以包含关于系统扬程和上述系列内的流率的信息。在某些情况下，上述信息可以从传感器、例如压力传感器和流传感器直接获得。

可替换地，可以估计流率和扬程。泵特征曲线使得可以以无传感器的方式估计泵操作点位置和效率。例如，确定一组数据点可以包括首先确定泵的转速和转矩。转速和轴转矩的估计可以从变频器得到。于是可以基于转速和转矩来确定泵的功率。例如，可以基于估计的转速n_est（以rpm为单位）和估计的轴转矩T_est来确定估计的泵功率P_est。

$P_{\mathrm{est}}=\frac{\mathrm{\π}}{30}{n}_{\mathrm{est}}{T}_{\mathrm{est}}---\left(6\right)$

可以基于泵功率、泵特征以及转速来确定流率和/或系统扬程。

例如，可以首先通过使用等式6确定泵轴功率。然后可以使用估计的泵功率、泵QP特征曲线、估计的转速以及相似定律确定流率。例如，当泵轴功率为已知时，可以根据图1b确定由泵产生的流率。然后可以例如基于流率、泵QH特征曲线、转速以及相似定律来确定系统扬程。针对泵操作位置的基于模型的估计方法是公知的[3,4]，因此在本公开内容中不再进一步讨论。

可替换地，可以通过利用压力测量和泵特征曲线来估计泵的操作点。该估计过程几乎与图1b中示出的一致，但是改为使用测量的扬程和给定的QH曲线来估计流率（见图1a）。基于QH曲线的方法已用于变频器中[4,5]。

然后可以基于泵特征和系统特征计算泵的能量效率最优化特征。例如能量效率最优化特征可以表示为作为静扬程和泵的转速的函数的每传送的流体体积的能量消耗，即能量消耗率。

系统识别阶段完成之后，可以执行能量效率最优化阶段。在能量效率最优化阶段期间，能量消耗可以被自动地最优化和监视。能量效率最优化阶段包括为实现最小能量消耗而选择泵控制参数的值。能量效率最优化阶段中的泵控制参数可以例如是泵的转速或转矩。例如，可以基于至少最优化特征和当前静扬程值来选择泵控制参数。例如，可以以与系统识别阶段期间静扬程的值类似的方式来确定当前静扬程值。

最终，可以基于泵控制参数来操作泵，从而使能量消耗最小化。

图2a和图2b示出排空储存器的示例性实施方式，其中泵在流体水平上升至上限时启动、并且在流体水平到达下限时停止。

图2a示出泵送系统，其中泵20用于将流体从下储存器21泵送到上储存器22。假设上储存器22内的流体水平保持不变。换句话说，泵20控制下储存器的流体水平。在所公开的方法中变频器23操作泵20。系统的静扬程在下储存器被排空时增大。这引起最高能效转速的变化。然后使用变频器23来最优化泵送系统的能量效率。

上储存器22内的流体水平保持不变的假设简化了对系统特征的确定，这是因为这样静扬程H_st只受下储存器内的流体水平的变化的影响。静扬程H_st在范围H_st，1…H_st，2内变化。

然而，如果其他储存器系统具有静扬程H_st的典型操作范围H_st，1…H_st，2，那么所公开的方法也可应用于该系统。为了利用等式4和等式5，变量k在泵系统操作期间也应该保持不变。在图2a中，这意味着在泵送系统中不应该有控流阀，或现有阀在正常的泵送系统操作期间不应改变k。

图2b示出静扬程的上限和下限情况下的系统特征曲线（分别以H_st，2和H_st，1标识的虚线）。如果以不变的转速驱动泵，那么静扬程的变化会改变泵操作点的位置（见箭头B）。

根据所公开的方法，首先在系统识别阶段中识别过程。对于系统识别阶段，泵特征被输入到变频器。变频器也在一系列流率状态内操作泵。

图2b还示出实施方式的系统识别阶段。系统识别阶段被分为两段。

在第一段中，在水平面到达高水平指示器24时泵20自动地启动。例如，当收到启动信号时，变频器23使泵20的流率缓慢地逐渐增加至泵的标称转速。这在图2b中示出为段A。在第一段期间，转速和转矩估计（n_es1，i,T_est，1，i）的样本被存储。在图2b中，这些样本用圆圈表示。

在系统识别阶段的第二段（图2b中的段B），泵20以不变的转速运行直到下水平指示器25（图2a中）发出泵20应该被停止的信号。在图2a中的下水平指示器25给变频器23发出停止泵送的信号的时刻对转速和转矩估计进行采样。

因为在实施方式中转速和转矩二者的估计都可以从变频器23获得，所以变频器23可以用于在系统识别阶段的第一段和第二段期间确定一组数据点。该组中的数据点包含关于系统扬程和所述系列内的流率的信息。利用例如以上公开的估计方法为每个存储的数据点形成流率Q_est，i和扬程H_est，i的估计。数据点可以保存于变频器的控制器的存储器中。

在采集到足够量的数据之后，可以基于泵特征和该组数据点计算能量效率最优化特征。

在本实施方式中，变频器23计算能量效率最优化特征。基于泵特征和系统特征计算能量效率最优化特征。系统特征表示静扬程（H_st，2，H_st，2）的限制和流率对系统扬程（变量k）的影响。基于一组流率和系统扬程的值计算系统特征。

在系统识别阶段的第一段期间，静扬程H_st处于其最低水平并且可以被认为近似恒定。因此，可以根据存储的转速和转矩的估计(n_es1，i,T_est，1，i)计算系统特征参数H_st，1和k。该计算例如可以通过使用最小二乘和单纯形方法来完成，其可以使以下等式最小化：

$S=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(H_{\mathrm{est},1i}-H_{\mathrm{st},1}-k\·Q_{\mathrm{est},1i}^2)}^2.---\left(7\right)$

相应地，在系统识别阶段的第二段期间，静扬程H_st随着储存器的表面水平下降而变化。当到达低表面水平时，静扬程处于其上限H_st,2，因此对泵操作点（现在Q_est,2,H_est,2）的位置有影响。因为表示流摩擦损失的变量k被假设为保持不变，静扬程的上限H_st,2可以计算如下：

$H_{\mathrm{st},2}=H_{\mathrm{est},2}-{\mathrm{kQ}}_{\mathrm{est},2}^2---\left(8\right)$

因为静扬程的上限H_st,2和下限H_st,1连同表示流摩擦的变量k现在都为已知，所以对于本实施方式，系统特征被充分地识别，以计算能量效率最优化特征。

在本实施方式的能量效率最优化的任务中，目标是使泵送任务即排空或注满储存器的总能量消耗最小化。能量效率最优化自动地补偿由尺寸过大的泵引起的过多的能量消耗。泵的转速也自动地根据当前静扬程进行调整。

可以基于识别的系统特征针对一系列从H_st,1到H_st,2的静扬程值形成表示作为流率Q和转速n的函数的能量消耗率E_s的一组曲线。能量消耗可以计算如下:

$E_s=\frac{P}{{\mathrm{\η}}_{\mathrm{dt}}\·Q},---\left(9\right)$

其中P是泵功率消耗，且η_dt是电动机和变频器的组合效率（即，传动系统效率）。如果传动系统效率值不容易获得，为了简单起见可以在计算中忽略传动系统效率值，这是因为泵效率通常对泵送能量效率具有主要影响。泵功率消耗P可以利用泵QP特征曲线、系统特征以及相似定律来定义。

图3示出对具有范围为H_st,1=5m至H_st,2=10m的静扬程的过程计算的仿真能量效率曲线。本公开稍后会对仿真本身进行更详细的讨论。曲线以作为转速（以rpm为单位）的函数的能量消耗率（例如以Wh/m³为单位）的形式表示能量效率。如图3所示，每个能量效率曲线具有单个导致最小能量消耗率的转速。因此，可以形成能量效率最优化特征的表，该表包含针对每个静扬程的能量效率最优化转速或其他控制参数值。

在形成能量效率最优化特征后，系统识别阶段完成，并且可以执行能量效率最优化阶段。

实际上，用户可以有针对最小转速和最大转速的给定的系统限制。这些限制可以是例如下述因素的结果：被泵送的流体在管道内的最小允许流速，空穴现象的风险或可用于排空（或注满）储存器的最大时间。在选择所使用的转速时会考虑这些限制。如果最优转速n_opt小于最小允许速度n_min，则选择最小允许转速n_min。相应地，如果最优转速n_opt超过最大速度n_max，则选择最大转速n_max。

图2a和图2b的实施方式中能量效率最优化阶段的优化的操作如下。高水平指示器24以信号告知泵20的启动。变频器23启动，并且基于最小静扬程H_st,1和可能的约束条件（即n_min和n_max）来选择最优的转速以供使用。

变频器23通过使用泵QP特征曲线和QH特征曲线、相似方程和识别的k（见等式8）周期性地确定当前静扬程值H_st,i。然后变频器23基于至少最优化特征和当前静扬程值为泵控制参数选择能量消耗最小化值，并且基于该泵控制参数操作泵。最终，当储存器为空时，低水平指示器25发信号使泵20停止。

除所进行的转速最优化之外，变频器23可以计算并存储每个泵送任务的总能量消耗。这种以趋势为形式的信息可以用于检测操作状态的变化。例如，在污水系统中，泵推动器或管道系统的机械磨损和堵塞会降低泵送能量效率，从而导致与正常状态相比更高的能量消耗。变频器23可以用于基于比较当前能量消耗和存储的信息来检测泵状态和性能的下降。

使用MATLAB软件对所公开的方法在储存器排空应用中的实现进行了仿真。图3示出基于仿真确定的能量效率曲线。曲线以能量消耗率的形式表示能量效率，所述能量消耗率在这里表示为作为转速（以rpm为单位）的函数的、每传送体积的流体的能量消耗。

在仿真中，泵将流体从较低储存器传送至较高储存器，从而产生始于5米且最终终于10米的静扬程H_st。取值为0.0149的常数k用于表示流损失因子。在仿真中，储存器的横截面面积为0.75m²，这意味着大约3.75m³的水在单个储存器排空任务期间被传送。泵由感应电动机和变频器驱动，其对结果能量消耗率E_s的影响在各仿真中通过针对传动系统效率选择η_dt=1（等式9）而被忽略。

在仿真中，具有255mm叶轮（impeller）的Sulzer（苏尔寿）APP22-80离心泵的泵特征被用于将流体传送到较高储存器的泵。与过程相关的泵特征使得当静扬程H_st为5米并且泵以1450rpm被驱动时泵在其最佳效率点操作（BEP）。所得到的能量效率曲线指示在排空储存器期间泵的最优转速在815rpm至1155rpm之间。恒定转速仿真通过使用范围为1000rpm至1450rpm的一组恒定转速来进行。相比较，还进行了基于系统的静扬程H_st和最优转速表的线性速度斜坡的仿真。图4示出使用的转速斜坡曲线图。

在单个储存器排空任务期间，与使用恒定转速相比，使用受静扬程H_st影响的斜坡形转速曲线图看起来提供了进一步的能源节约。图5a和图5b介绍了不同转速分布下关于能源消耗和持续时间的结果。图5a示出所提出的线性斜坡速度曲线图和1000rpm至1450rpm之间的一组恒定转速的能量消耗。图5b示出当使用所提出的线性斜坡速度曲线图和一组恒定转速时，单个储存器排空任务的持续时间。

结果清晰地表明在转速1450rpm处的泵操作在能源效率方面不可取——如果过程允许在更小转速处的泵操作。另一方面，泵的转速必须足够高以使得泵不在低效率和小流率的区域内操作，这是因为低效率和小流率会增加排空储存器的能量消耗和持续时间。在图5中的恒定转速1000rpm处可看到高能量消耗和长持续时间的示例。

结果也示出针对此应用的最优恒定（固定）转速是1050rpm，其中每个被排空的储存器的能量消耗大约为161Wh。以此转速，储存器以307秒被排空。

与1050rpm的恒定转速相比，使用线性斜坡速度参考值每排空的储存器以约11Wh（7%）减小了能量消耗，使得能量消耗为150Wh。另一方面，排空储存器的时间也更长，为341秒。

通过使用类似的仿真过程研究尺寸过大对泵操作的影响以及所公开的方法对尺寸过大的补偿，所述仿真过程中直径为265mm的更大的叶轮被用于泵。与之前测试相比较，使用更大的叶轮导致流率增大了12%并且泵产生的扬程增大了8%。图6示出具有最小静扬程和最大静扬程的系统特征曲线，以及泵尺寸过大对位于泵曲线和系统扬程曲线的交点处的操作点位置的影响。初始的泵QH特征曲线以虚线绘制，并且尺寸过大泵的QH曲线以点划线绘制。两个系统特征曲线（由H_st,1和H_st,2指示）都以实线绘制。图6示出尺寸过大如何使泵操作点位置更远离由圆圈表示的最佳效率点BEP地移动。

再次确定不同静扬程的泵能量消耗率，以计算最优转速表。该表用于确定储存器排空期间泵的最优转速曲线图。图7a示出不同转速曲线图的情况下单个储存器排空任务的能量消耗的结果。图7b示出相同转速曲线图的情况下单个储存器排空任务的持续时间的结果。

上述结果清晰地示出用允许对泵操作进行高能效控制的变频器升级定速及尺寸过大的泵的益处。与图5的结果比较，1450rpm处的能量消耗为265Wh，因为泵尺寸过大而高出25Wh（10%）。此差值随着转速的减小而减小：在此系统的最优恒定转速1025rpm，能量消耗大约为每个被排空的储存器167Wh（比之前的情况多6Wh）。以此速度，储存器以286秒被排空。

与1025rpm的恒定转速相比，使用范围为从790rpm到1115rpm的线性速度斜坡参考值每被排空的储存器减小能量消耗约10Wh（6%），使得能量消耗为157Wh。另一方面，排空储存器的时间更长，为318秒。

为更好地比较图5和图7介绍的结果，图8a和图8b中将结果作为平均能量消耗率幅度给出。图8a示出恰当尺寸的泵的结果。图8b示出尺寸过大的泵的结果。

对于本领域的技术人员来说，显然本发明的原理可以以多种方式实现。本发明及其实施方式不限于上述示例，而是可以在权利要求的范围内变更。

参考文献

[1]T.Ahonen,J.Tamminen,J.Ahola,EP2354556A1,307B2,Methodin connection with a pump driven with a frequency converter and afrequency converter，2011年8月10日。

[2]T.Ahonen,J.Tamminen,J.Ahola,和J.“Frequency-Converter-Based Hybrid Estimation Method for theCentrifugal Pump Operational State”,IEEE Transactions on IndustrialElectronics，2011年11月18日发表于IEEE Xplore中。

[3]B.Ohlsson,U.Windecker，S.Zahrai,US6,918,307B2,Device,System and Method for On-line Monitoring of Flow Quantities,2005年7月19日。

[4]T.Ahonen,J.Tamminen,J.Ahola,J.Viholainen,N.Aranto,和J.“Estimation of Pump Operational State With Model-BasedMethods”,in Energy Conversion and Management Journal,2010年6月。

[5]ABB ACS800Pump Application Program（ABB ACS800泵应用程序）。

Claims (13)

1.一种用于最优化泵送系统的能量效率的方法，所述泵送系统包括至少一个控制储存器的流体水平的泵，所述方法包括系统识别阶段和能量效率最优化阶段，其中所述系统识别阶段包括：

确定所述泵的泵特征，

以一系列流率状态操作所述泵，

确定一组数据点，其中，所述组中的数据点包含关于系统扬程的信息以及关于所述系列内的流率的信息，

基于所述泵特征和所述一组数据点计算能量效率最优化特征，以及

其中，所述能量效率最优化阶段在所述系统识别阶段之后被执行，并且包括：

确定当前静扬程值，

基于至少所述最优化特征以及所述当前静扬程值为泵控制参数选择能量消耗最小化值，

基于所述泵控制参数操作所述泵。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算能量效率最优化特征包括：

基于所述流率和所述系统扬程的值的集合计算下述系统特征，所述系统特征表示针对所述泵设定的垂直流体提升要求对所述系统扬程的影响以及所述流率对所述系统扬程的影响，以及

基于所述泵特征和所述系统特征计算所述泵的能量效率最优化特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述能量效率最优化特征表示作为所述静扬程以及所述泵的转速的函数的、所述泵传送的每体积的能量消耗。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述能量效率最优化特征表示作为所述静扬程以及所述泵的转速的函数的、所述泵传送的每体积的能量消耗。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定一组数据点包括：

确定泵的转速和转矩，

基于所述转速和所述转矩确定所述泵的功率，

基于所述功率、所述泵特征和所述转速确定所述流率。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述确定一组数据点包括：

基于所述流率、所述泵特征和所述转速确定所述系统扬程。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述确定所述流率包括：

基于所述功率、泵QP特征曲线、转速和相似定律确定所述流率。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，所述确定所述系统扬程包括：

基于所述流率、泵QH特征曲线、转速和相似定律确定所述系统扬程。

9.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其中，所述确定一组数据点包括：

确定泵的转速和转矩，

基于所述转速和所述转矩确定所述泵的功率，

基于所述功率、所述泵特征和所述转速确定所述流率。

10.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述能量效率最优化阶段中的所述泵控制参数是所述泵的转速。

11.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，在所述系统识别阶段中操作所述泵包括使所述泵的所述流率在启动时逐渐增加。

12.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述方法包括：

计算泵送任务期间的当前能量消耗，

存储关于所述当前能量消耗的信息，以及

基于所述当前能量消耗与所存储的信息之间的比较检测泵状态和性能的下降。

13.一种用于最优化泵系统的能量效率的设备，所述泵系统包括至少一个控制容器的流体水平的泵，所述设备针对系统识别阶段包括：

用于确定所述泵的泵特征的装置，

用于以一系列流率状态操作泵的装置，

用于确定一组数据点的装置，其中所述组中的数据点包含关于系统扬程以及所述系列内的流率的信息，

用于基于所述泵特征以及所述一组数据点计算能量效率最优化特征的装置，以及，

所述设备针对在所述系统识别阶段之后执行的能量效率最优化阶段包括：

用于确定当前静扬程值的装置，

用于基于至少所述最优化特征和所述当前静扬程值为泵控制参数选择能量消耗最小化值的装置，

用于基于所述泵控制参数操作所述泵的装置。