CN103207601B - 工厂生产车间能源管理监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了工厂生产车间能源管理监测方法，生产车间中包括M台生产线，每条生产线使用N台耗电设备，包括以下步骤：对每台耗电设备布设一个监测点，动态获取每个监测点的监测数据，得到具有M行N列的动态监测数据矩阵A；设定一个时间监测周期t，把t均分成k份；在对生产线和耗电设备进行分析的基础上，预先设定预设矩阵α，通过求解监测数据矩阵A和预设矩阵α的乘积得到监测目标矩阵β；将得到的监测目标矩阵β与预先设定的标准值β_N进行比较；步骤五、通过异常点检测算法，得到异常点P_1～u；步骤六、将异常点P_1～u的数据修改为标准数据，重新开始动态获检测数据。本发明的方法能够实现工业企业对能源管理的监管。

Description

工厂生产车间能源管理监测方法

技术领域

本发明涉及电力系统控制技术领域，尤其是在能源管理监测，有助于工业企业对工厂设备能源管理的监管。

背景技术

工业设备的耗能在我国电力能源耗能中占有相当大的一部分，而工业设备耗能又主要是设备中的电机、照明设备、加热设备等。这些设备在运行过程中工况可能不是经济的耗能工况。如果通过动态监测，对监测结果进行针对性节能改造，是针对耗能特点，采取一些技术：直流配电、动态增容、无功补偿、电网储能、SF6回收替代、智能电表、节能变压器、自耦变压器等改进。最终达到合理使用能源的效果。但是在耗电设备群中，首先需要判断出，哪些设备可能存在不经济的耗电状况。

如果耗电设备的数量不多，通常是通过给每个设备安装智能电表，再通过有线或无线的方式实时动态地收集智能电表测得的每个耗电设备的数据参数，在计算机设备上进行比对分析，发现异常耗电设备。

而对于庞大的耗电设备群，其中的耗电设备过多。通过计算机设备分析比对实时更新着的庞大数据，是不现实的。因此必须对采集到的大量数据进行有针对性的分析处理。

发明内容

本发明要解决的技术问题：在能保证监测效果的前提下，尽可能减少监测点的成本，需优化监测点的布置方案以及有效地算法，从而达到能源监测的目的，并能够取得好的节能效果。

本发明的一个目的是，将采集来的耗电设备的大量数据进行分类分组处理，通过分类分组的方式尽快找到异常耗电设备。

为解决上述问题，本发明提供了一种工厂生产车间能源管理监测方法，所述生产车间中包括M台生产线，每条生产线使用N台耗电设备，该方法包括以下步骤：

步骤一、对每台耗电设备布设一个监测点，动态获取每个监测点的监测数据，得到具有M行N列的动态监测数据矩阵A；

步骤二、设定一个时间监测周期t，把t均分成k份；

步骤三、在对生产线和耗电设备进行分析的基础上，预先设定k种预设矩阵α₁、α₂……α_k，通过求解监测数据矩阵A和k种预设矩阵α₁、α₂……α_k的乘积得到监测目标矩阵β₁、β₂……β_k，

步骤四、将得到的监测目标矩阵β₁、β₂……β_k与预先设定的标准值β_1N、β_2N……β_kN进行比较，如果β_i，i＝1～k中的任一值，与标准值β_iN的差的绝对值大于预先设置的阈值δ_i，则中断动态获取每个监测点的检测数据，而转向只监测由监测目标矩阵β_i内的数据表示的所有耗电设备的监测点；

步骤五、将各监测点的检测数据按电压U、电流I、相位φ、以及各次谐波的含量进行采集，通过异常点检测算法，得到异常点P_1～u，u不大于监测目标矩阵β_i内的数据表示的所有耗电设备的数量；

步骤六、将异常点P_1～u的数据修改为相应耗电设备的标准数据，重新开始动态获取车间内每个监测点的检测数据，监测β₁、β₂……β_k与各自标准值的差的绝对值是否均小于阈值，若均小于阈值，则确定车间内与异常点P_1～u对应的耗电设备发生异常，若还存在大于阈值的β_i，则重复步骤五。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤六之后还包括：

步骤七、在异常耗电设备上设置温度传感模块和转速模块，对异常耗电设备的温度、转速、电压U、电流I、和相位φ同时进行动态检测，以分析异常原因。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤七之后还包括：

步骤八、根据异常原因，对异常耗电设备进行电压调整、变频调节、和/或无功补偿，直到达到标准值。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，对每台耗电设备布设一个监测点是通过给每台耗电设备设置一个智能电表来实现的。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，是通过智能电表测量实时电压U、电流I、相位φ、以及各次谐波的含量，转速传感器测量电机转子转速n，温度传感器测量机器关键部位的温度T。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，所述N台耗电设备中包括多台设备合并而成的一台设备，或用于在矩阵中补零的虚拟耗电设备，以使得车间中的生产线和设备符合规则的M乘N矩阵A。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，预设矩阵α₁、α₂……α_k的设定规则为：通过与动态监测数据矩阵A相乘，能够得到以一条生产线上的耗电设备组、同类耗电设备组、或用电彼此关联耗电设备组作为监测目标矩阵β₁、β₂……β_k内的数据所对应的耗电设备。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，在步骤五种，如果监测目标矩阵β_i对应的所有监测点的个数为m，则采取把监测周期t均匀分为m份的方式，循环进行动态检测。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤六中所述的将异常点P_1～u的数据修改为相应耗电设备的标准数据仅仅是修改数据而耗电设备继续运转。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤八之后还包括：

温度传感器和转速传感器关闭，回到步骤一中，只通过智能电表检测每台耗电设备的电压U、电流I、和相位φ。

本发明通过特定优化的采集方法和计算方法，能够更加准确的掌握系统有功功率、电压、电流、谐波的分布状态，从而实现了对系统能耗的监测和控制，特别是将采集来的大量数据，通过矩阵转换的形式，提取出其中的一部分，一部分一部分的就行异常判断，再逐渐缩小范围，最终得到异常耗电设备。使得原本难以实现的海量数据分析最终得以准确处理。

换言之，具有以下有益效果：

1)为工业企业建立一套能源监管系统，实现工业企业对能源管理的监管，提高对企业能源使用的掌控能力；

2)在一个工业企业集中的工业区，运用此发明可以使工业区信息化融合水平不断提升。

具体实施方式

本发明提出的工业企业能源管理监测方法，实施方案如下：

本发明提供的工厂生产车间能源管理监测方法，并不限于一个车间厂房的地域范围之内，所有需要关联起来进行监控的电气设备均可以视为一个车间内的耗电设备。

所述生产车间中包括M台生产线，每条生产线使用N台耗电设备。这些生产线无需是完全相同的生产线，因此其上的耗电设备的数量也无需相等。但是可以通过对不足N台耗电设备的生产线补零，对多于N台耗电设备的生产线中的设备合并的方法，得到规则的M X N矩阵。

该方法包括以下步骤：

步骤一、对每台耗电设备布设一个监测点，动态获取每个监测点的监测数据，得到具有M行N列的动态监测数据矩阵A；检测是持续进行的，连续不断的监控，以找到异常点。因此需要给每台耗电设备上都装设有测量装置，也就是布设了监测点。常用的测量装置是智能电表。将每个耗电设备的智能电表数据进行采集，形成动态监测数据矩阵A。此外还可以包括温度传感器或速度传感器。在进行整体监测的时候，温度传感器和速度传感器可以处于关闭状态。而待找到一个较小范围的重点监控区域后，再将重点监控区域内的耗电设备的温度传感器和速度传感器开启，以进行更精确的监测。

步骤二、设定一个时间监测周期t，把t均分成k份；以时间t为周期，循环进行检测，直到发现问题。

步骤三、在对生产线和耗电设备进行分析的基础上，预先设定k种预设矩阵α₁、α₂……α_k，通过求解监测数据矩阵A和k种预设矩阵α₁、α₂……α_k的乘积得到监测目标矩阵β_１、β_２……β_k。这里k值与步骤二中的k值是完全相同的，也可以说是时间段t根据预设矩阵α的种类数进行时间段分隔。其目的是可以在t/k段的时间内，完成一个监测数据矩阵A和预设矩阵α_i的乘积的计算，其中，i＝１～k。

步骤四、将得到的监测目标矩阵β₁、β₂……β_k与预先设定的标准值β_1N、β_2N……β_kN进行比较，如果β_i，i＝１～k中的任一值，与标准值β_iN的差的绝对值大于预先设置的阈值δ_i，则中断动态获取每个监测点的检测数据，而转向只监测由监测目标矩阵β_i内的数据表示的所有耗电设备的监测点；通过监测数据矩阵A和预设矩阵α的乘积得到的监测目标矩阵β实际上按照一定的规则抽取出了一些彼此有关联的耗电设备组。这个规则是由α确定的。例如抽取出一条生产线上的耗电设备；抽取出M x N矩阵中的一行耗电设备或一列耗电设备。然后对抽取出的每组耗电设备分别进行监测，看其与标准值之间的差距。这样就能够首先找到存在问题的生产线或一类耗电设备。等于缩小了异常设备的查找范围。

步骤五、将各监测点的检测数据按电压U、电流I、相位φ、以及各次谐波的含量进行采集，通过异常点检测算法，得到异常点P_1～u，u不大于监测目标矩阵β_i内的数据表示的所有耗电设备的数量；得到了一个异常的β_i，就等于圈定了一个小范围的异常设备群，接下来在这个异常设备群中寻找异常设备，也就是通过异常点检测算法，得到异常点P_1～u。异常点的数量自然不能超过β_i中的耗电设备数量。

步骤六、将异常点P_1～u的数据修改为相应耗电设备的标准数据，重新开始动态获取车间内每个监测点的检测数据，监测β₁、β₂……β_k与各自标准值的差的绝对值是否均小于阈值，若均小于阈值，则确定车间内与异常点P_1～u对应的耗电设备发生异常，若还存在大于阈值的β_i，则重复步骤五。由于每个耗电设备都会有其额定的标准数据，因此根据这个标准数据，先把异常点的值修正过来，再重新还是监测每一个β值的变化。如果此时所有β值都不存在问题，则能够确定此前监测到的异常点确实是整个车间内耗电设备运行异常的原因，而如果此时还有β值超过阈值，则说明已经发现的异常点不是孤立的，而是与其它耗电设备还存在关联。即时修正了这几个点，其它设备还会因关联而出现问题。这样，通过反复循环查找，最终得到了所以异常点和关联异常点。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤六之后还包括：

步骤七、在异常耗电设备上设置温度传感模块和转速模块，对异常耗电设备的温度、转速、电压U、电流I、和相位φ同时进行动态检测，以分析异常原因。也就是说，对于发现异常的耗电设备，可以打开其上的其它测量设备(如温度传感器、转速传感器)，以有助于更准确地分析出异常原因。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤七之后还包括：

步骤八、根据异常原因，对异常耗电设备进行电压调整、变频调节、和/或无功补偿，直到达到标准值。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，对每台耗电设备布设一个监测点是通过给每台耗电设备设置一个智能电表来实现的。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，是通过智能电表测量实时电压U、电流I、相位φ、以及各次谐波的含量，转速传感器测量电机转子转速n，温度传感器测量机器关键部位的温度T。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，所述N台耗电设备中包括多台设备合并而成的一台设备，或用于在矩阵中补零的虚拟耗电设备，以使得车间中的生产线和设备符合规则的M乘N矩阵A。对于缺少设备的位置补零，对于设备冗余的位置进行设备合并，其目的是形成便于分析的规则M乘N矩阵。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，预设矩阵α_１、α₂……α_k的设定规则为：通过与动态监测数据矩阵A相乘，能够得到以一条生产线上的耗电设备组、同类耗电设备组、或用电彼此关联耗电设备组作为监测目标矩阵β₁、β₂……β_k内的数据所对应的耗电设备。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，在步骤五种，如果监测目标矩阵β_i对应的所有监测点的个数为m，则采取把监测周期t均匀分为m份的方式，循环进行动态检测。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤六中所述的将异常点P_1～u的数据修改为相应耗电设备的标准数据仅仅是修改数据而耗电设备继续运转。

优选的是，所述的工厂生产车间能源管理监测方法中，步骤八之后还包括：

温度传感器和转速传感器关闭，回到步骤一中，只通过智能电表检测每台耗电设备的电压U、电流I、和相位φ。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种工厂生产车间能源管理监测方法，所述生产车间中包括M台生产线，每条生产线使用N台耗电设备，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、对每台耗电设备布设一个监测点，动态获取每个监测点的检测数据，得到具有M行N列的动态监测数据矩阵A；

步骤二、设定一个时间监测周期t，把t均分成k份；

步骤三、在对生产线和耗电设备进行分析的基础上，预先设定k种预设矩阵α₁、α_2......α_k，通过求解监测数据矩阵A和k种预设矩阵α₁、α_2......α_k的乘积得到监测目标矩阵β₁、β_2......β_k，

步骤四、将得到的监测目标矩阵β₁、β_2......β_k与预先设定的标准值β_1N、β_2N......β_kN进行比较，如果β_i，i＝1～k中的任一值，与标准值β_iN的差的绝对值大于预先设置的阈值δ_i，则中断动态获取每个监测点的检测数据，而转向只监测由监测目标矩阵β_i内的数据表示的所有耗电设备的监测点；

步骤五、将各监测点的检测数据按电压U、电流I、相位φ、以及各次谐波的含量进行采集，通过异常点检测算法，得到异常点P_1～u，u不大于监测目标矩阵βi内的数据表示的所有耗电设备的数量；

步骤六、将异常点P_1～u的数据修改为相应耗电设备的标准数据，重新开始动态获取车间内每个监测点的检测数据，监测β₁、β_2......β_k与各自标准值的差的绝对值是否均小于阈值，若均小于阈值，则确定车间内与异常点P_1～u对应的耗电设备发生异常，若还存在大于阈值的β_i，则重复步骤五。

2.如权利要求1所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，步骤六之后还包括：

步骤七、在异常耗电设备上设置温度传感模块和转速模块，对异常耗电设备的温度、转速、电压U、电流I、和相位φ同时进行动态检测，以分析异常原因；其是通过智能电表测量实时电压U、电流I、相位φ、以及各次谐波的含量，转速传感器测量电机转子转速n，温度传感器测量机器关键部位的温度T。

3.如权利要求2所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，步骤七之后还包括：

步骤八、根据异常原因，对异常耗电设备进行电压调整、变频调节、和/或无功补偿，直到达到标准值。

4.如权利要求1所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，对每台耗电设备布设一个监测点是通过给每台耗电设备设置一个智能电表来实现的。

5.如权利要求1所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，所述N台耗电设备中包括多台设备合并而成的一台设备，或用于在矩阵中补零的虚拟耗电设备，以使得车间中的生产线和设备符合规则的M乘N矩阵A。

6.如权利要求1所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，预设矩阵α₁、α_2......α_k的设定规则为：通过与动态监测数据矩阵A相乘，能够得到以一条生产线上的耗电设备组、同类耗电设备组、或用电彼此关联耗电设备组作为监测目标矩阵β₁、β_2......β_k内的数据所对应的耗电设备。

7.如权利要求1所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，在步骤五中，如果监测目标矩阵β_i对应的所有监测点的个数为m，则采取把监测周期t均匀分为m份的方式，循环进行动态检测。

8.如权利要求1所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，步骤六中所述的将异常点P_1～u的数据修改为相应耗电设备的标准数据仅仅是修改数据而耗电设备继续运转。

9.如权利要求3所述的工厂生产车间能源管理监测方法，其特征在于，步骤八之后还包括：

温度传感器和转速传感器关闭，回到步骤一中，只通过智能电表检测每台耗电设备的电压U、电流I、和相位φ。