CN104049595A - 用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法 - Google Patents

用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104049595A
CN104049595A CN201410099085.3A CN201410099085A CN104049595A CN 104049595 A CN104049595 A CN 104049595A CN 201410099085 A CN201410099085 A CN 201410099085A CN 104049595 A CN104049595 A CN 104049595A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
resource
datum
data
industrial automation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201410099085.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104049595B (zh
Inventor
菲利普·J·考夫曼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Rockwell Automation Technologies Inc
Original Assignee
Rockwell Automation Technologies Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rockwell Automation Technologies Inc filed Critical Rockwell Automation Technologies Inc
Publication of CN104049595A publication Critical patent/CN104049595A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104049595B publication Critical patent/CN104049595B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00Systems controlled by a computer
    • G05B15/02Systems controlled by a computer electric
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02BCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B70/00Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
    • Y02B70/30Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
    • Y02B70/3225Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P80/00Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
    • Y02P80/10Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80Management or planning
    • Y02P90/82Energy audits or management systems therefor
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20End-user application control systems
    • Y04S20/221General power management systems
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S20/00Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
    • Y04S20/20End-user application control systems
    • Y04S20/222Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving

Abstract

公开了一种用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法。一种系统,可以包括处理器,处理器可以:接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;接收与自动化系统相关联的组织模型数据;以及基于能量数据与组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告。

Description

用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法
相关申请的交叉引用
本申请涉及2010年1月8日提交的题为“Industrial Control EnergyObject(工业控制能量对象)”的美国专利申请No.12/684,469,其通过引用合并在本文中。本申请还涉及2011年10月18日提交的题为“IndustrialControl Energy Object(工业控制能量对象)”的美国专利申请No.13/275,983,其通过引用合并在本文中。
技术领域
本公开内容总体上涉及从工业自动化系统中所采用的资源采集和组织能量信息。更具体地,本公开内容的实施例涉及使用组织模型结合从工业自动化系统中的资源获取的能量信息来确定工业自动化系统的各个资源以及各个可调节部分的能量数据(即,消耗或生产)。
背景技术
工业自动化系统通常包括生产过程中所采用的各种能耗资源(如,单个产品的不同装配线)等等。工业自动化系统中的一些资源可以能够与工业自动化系统中的其他控制器就其相应的能量数据进行通信或者将相应的能量数据传送到可以位于工业自动化系统外部的监督控制系统。在任何情况下,虽然通过通信资源获取的能量信息可能在理解如何在工业自动化系统内利用能量方面是有益的,然而,所获取的能量信息通常被个别化,使得其主要提供与具体装置有关的信息,而不涉及能量信息如何与工业自动化系统的可调节部分(scalable parts)或者与工业自动化系统整体有关。因此,期望提出一种用于分析与工业自动化系统的可调节的部分有关的能量信息的改进的系统和方法。
发明内容
在一个实施例中,系统可以包括处理器,处理器可以:接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;接收与自动化系统相关联的组织模型数据;以及基于能量数据与组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告。
在另一实施例中,系统可以包括处理器,处理器可以:接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;以及接收与自动化系统相关联的组织模型数据,使得组织模型数据可以包括资源中的至少一个资源的资源能量曲线。处理器接着可以生成不具有组织模型数据中的资源能量曲线的缺失资源的列表;以及基于能量数据的子集与组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告,其中,能量数据的子集与资源中的至少一个资源相对应。
在又一实施例中,系统可以包括处理器,处理器可以:接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;以及接收与自动化系统相关联的组织模型数据,使得组织模型数据可以包括资源中的至少一个资源的资源能量曲线。处理器接着可以取得不在组织模型数据中的一个或多个缺失资源能量曲线;以及基于能量数据、取得的缺失资源能量曲线以及组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告。
附图说明
在参照附图阅读以下详细描述时,本发明的这些以及其他特征、方面和优点将变得更好理解,遍及附图,相似的附图标记表示相似的部分,其中:
图1是根据一个实施例的工业自动化系统的能量管理系统的框图;
图2是根据一个实施例的可以用作图1的能量管理系统的输入的能量结构的示例;
图3是根据一个实施例的可以用作图1的能量管理系统的输入的组织模型的示例;
图4是根据一个实施例的可以通过图1的能量管理系统输出的逻辑能量数据的示例;
图5是根据一个实施例的用于基于可以用作图1的能量管理系统的输入的组织模型来对能量数据进行分类的方法的流程图;
图6是根据一个实施例的用于识别可以用作图1的能量管理系统的输入的组织模型中的资源的缺失能量曲线的方法的流程图;
图7是根据一个实施例的用于取得可以用作图1的能量管理系统的输入的组织模型中的资源缺失能量曲线数据的能量曲线的方法的流程图;
图8是根据一个实施例的可以在图1的能量管理系统中使用的能量推理引擎的框图;
图9是根据一个实施例的可以在图1的能量管理系统中使用的能量状态引擎的框图;
图10是根据一个实施例的用于基于由图8的能量推理引擎、图9的能量状态引擎或者这二者确定的能量信息来将工业自动化系统中的资源布置成降低能耗模式的方法的流程图;
图11是根据一个实施例的用于基于由图8的能量推理引擎、图9的能量状态引擎或者这二者确定的能量峰值时刻和能量信息来调节工业自动化系统中的资源的使用的方法的流程图;
图12是根据一个实施例的用于基于由图8的能量推理引擎、图9的能量状态引擎或者这二者确定的公共设施需求调度和能量信息来调节工业自动化系统中的资源的使用的方法的流程图;
图13是根据一个实施例的用于基于由图8的能量推理引擎、图9的能量状态引擎或者这二者确定的能量信息来向工业自动化系统中的操作者通知在什么时候部件的能量使用落在期望范围外部的方法的流程图;
图14是根据一个实施例的用于基于由图8的能量推理引擎、图9的能量状态引擎或者这二者确定的公共设施需求调度和能量信息来修改工业自动化系统中的资源的调度使用的方法的流程图;以及
图15是根据一个实施例的可以在图1的能量管理系统中使用的多核处理器的框图。
具体实施方式
本发明总体上涉及利用从工业自动化系统中的各种资源或装置获取的能量数据来调节工业自动化系统的组织模型来更好地理解工业自动化系统内的资源和各种可扩展区域的能耗或能量生产。通常,从工业自动化系统中的任意资源获取的能量信息不能提供关于其能量信息可能如何与工业自动化系统相关的任何细节。即,能量信息通常不提供可以关于自动化系统作为整体来使用能量信息的背景。相反,能量信息关于具体的资源被个别地考虑并且可以用于了解在工业自动化系统中具体的点处消耗的能量;然而,该信息在理解如何可以在工业自动化系统内更有效地使用能量方面是无用的。通过利用所获取的能量信息来调节组织模型,本公开系统和技术可以提供使工业自动化系统中的不同的过程、区域和资源能够更有效地使用工业自动化系统范围的能量的工业自动化系统范围的集成架构。
通过介绍的方式,图1描绘了用于工业自动化系统的能量管理系统10的框图。尽管参照工业自动化系统描述了本公开内容,然而,需要注意的是,本文中描述的系统和技术可以用于任何类型的自动化系统。能量管理系统10可以包括可以用于执行本文中描述的各种技术的能量数据控制器12。这样,能量数据控制器12可以包括处理器14、存储器16、输入/输出(I/O)部件18、通信部件20等。需要注意的是,能量数据控制器12可以是自动化控制器、个人计算机、可编程逻辑控制器、能量控制器、工作站、基于云的系统或任何计算设备。
处理器14可以是能够执行计算机可执行代码的任何类型的计算机处理器或微处理器。在某些实施例中,处理器14可以包括多个内核,使得每个内核可以用于执行不同的任务。下文中将参照图15更详细地描述关于具有多个内核的处理器14的实施例的另外的细节。存储器16可以是能够用作存储处理器可执行的代码的介质的任何合适的制造的物品。这些制造的物品可以表示可以存储由处理器14使用以执行本公开技术的处理器可执行代码的计算机可读介质(即,任何适当的形式的存储器或存储装置)。I/O部件18可以包括可以使能量数据控制器12能够连接至各种类型的计算机介质的一个或多个端口。通信部件20可以是可以便于工业自动化系统内的各种资源或控制器之间进行通信的无线或有线通信部件。
再次参照能量数据控制器12,在某些实施例中,能量数据控制器12可以接收能量数据22、能量结构数据24、组织模型数据26和资源曲线(profile)数据28。能量数据22可以包括由工业自动化系统内的各种资源获取的能量信息。例如,能量数据22可以包括从资源如电动机驱动、变频驱动、软起动器、起动器、电力仪表、电动机、电容器组、空气压缩机、冰箱单元、涡轮机、发电机、储能装置、光伏电池、机器人、电抗器等获取的电压和电源使用信息。在一个实施例中,能量数据22可以包括从设置在工业自动化系统内的通用工业协议(CIP)能量对象获取的能量信息。这样,可以将由工业自动化系统中的各种资源获取的能量数据22传送或提供给能量数据控制器12。
除了能量数据22以外,能量数据控制器12可以接收能量结构数据24如单线图、能量示意图等。即,能量结构数据24可以包括电源如何被分配给工业自动化系统中的各种资源的细节。例如,图2以电源分配示意图40的形式描绘了能量结构数据的示例。参照图2,能量分配示意图40可以包括主电源42、多个变压器44、多个电动机46、多个电容器组48和多个功率计50。通常,电源分配示意图40示出来自主电源42的电源如何分配给工业自动化系统中的每个资源。然而,尽管电源分配示意图40可以提供关于在工业自动化系统内如何消耗能量的一些细节,但是电源分配示意图40还是不提供与如何组织工业自动化系统相关的消耗能量的背景。换句话说,电源分配示意图40不提供关于哪个资源在使用具体的过程以及工业自动化系统内的区域的信息。
牢记这一点,能量数据控制器12还可以接收可以表示如何组织工业自动化系统的组织模型数据26。即,组织模型数据26可以提供表示在关于工业自动化系统的功能视图中的自动化系统的分级结构。这样,组织模型数据26可以提供关于工业自动化系统的不同区域(例如,单元、线、站点、或企业/批次、连续过程、或离散制造过程/基础设施、制造支持系统、子组件/批处理系统或核心制造系统)的资源的逻辑分组。例如,在广义上,图3描绘了可以示出可以如何组织工业自动化系统的一个实施例的组织模型数据26的一个示例。因此,图3的组织模型数据26可以包括可以包含整个工业自动化系统的工厂60。工厂60可以被分为例如可以包括使用不同类型的资源的不同的生产过程的多个工作区域62。在一种示例中,一个工作区域可以包括子组件生产过程而另一工作区域可以包括核心生产过程。
可以将工作区域62细分为更小的单位——工作单元64,工作单元64可以再被细分为工作单位68。使用上述示例,可以将子组件生产过程工作区域细分为可以表示具体的个人的组、工作班次等的工作单元64。然后还可以将这些工作单元64细分为可以包括可以由相应的工作单元64使用的单个资源(例如,电动机、驱动、压缩机)的工作单位68。在某些实施例中,工厂60、工作区域62、工作单元64、和工作单位68可以以通信方式耦合至制造支持系统,制造支持系统可以接收和监测从工厂60、工作区域62、工作单元64、和工作单位68中的资源、控制器等接收的各种数据。除了列出可以如何细分工业自动化系统以外,组织模型26还可以详述工作区域62、工作单元64、和工作单位66中的每个可以如何彼此相互作用。即,例如每个工作区域62可以与制造过程的具体过程相关。因此,组织模型26可以详述在某个工作区域62中执行的哪个过程可以依赖于在其他工作区域62中完成的其他过程。
组织模型26还可以包括涉及能量结构数据24中的每个资源可以如何与工业自动化系统的每个区域或子区域相关的信息。此外,组织模型26可以包括对于在工业自动化系统中使用的每个资源的能量曲线。能量资源曲线可以包括关于相应的资源的任何能量相关的信息。例如,能量资源曲线可以表示在满负荷运行时资源所消耗的能量的量,在启动期间、停止期间、空闲时间期间所消耗的能量的量等。能量资源曲线还包括涉及启动资源可能需要多少时间、关闭资源可能需要多少时间、在光幕已经破坏之后资源可以完全起作用之前可能需要多少时间等的信息。可以将能量资源曲线嵌入资源本身使得资源可以提供其相应的能量资源曲线作为其相应的能量数据22的一部分。
在一种实施例中,能量资源曲线可以表示测量的单位或参数(例如,瓦特、焦耳),其中资源可以提供能量信息。因此组织模型数据26可以包括关于每个资源如何相对于其能量操作的背景。此外,因为组织模型数据26可以表示对于工业自动化系统中的每个资源的测量的单位或参数(例如,瓦特、焦耳),所以组织模型26可以用来将对于工业自动化系统中的每个资源的能量测量标准化为公共单位。
再次参照图1,如果组织模型数据26不包括对于具体的资源的能量资源曲线,能量数据控制器12可以经由资源曲线数据28来接收相应的资源曲线。因此,资源曲线数据28可以被存储在数据库等中,并且可以包括对于可以由工业自动化系统采用的多个资源的能量资源曲线。在某些实施例中,能量数据控制器12可以查询数据库以找到基于能量数据22的对于具体的资源的资源曲线数据28、来自能量结构数据26的信息、来自组织模型数据26的信息等。
在任意情况下,一旦能量数据控制器12接收到能量数据22、能量结构数据24、组织模型26和资源曲线数据28中的一部分或全部,能量数据控制器12就可以关于组织模型对能量数据22进行编录或分类。例如,能量数据控制器12可以表征能量数据22可以如何与组织模型26相关。图4示出了通过电源分配示意图40中描绘的资源中的一些资源获取的能量数据22可以如何与在图3中描绘的示例组织模型26相关的一个示例。因此,假设能量数据22包括涉及电动机45(M1、M2、M3和M4)的能量信息、涉及电容器组48(1和2)的能量信息,则能量数据控制器12可以使用所接收的组织模型26来表征或表示涉及电动机M1和M2的能量数据22对应于工作区域1、涉及电动机M3和电容器组1的能量信息22对应于工作区域2、以及电动机M4和电容器组2对应于工作区域3。
除了表示在各种工作区域62中可以使用哪个资源,组织模型26还可以表示每个工作区域62可以如何彼此相关。例如,工作区域1可以对应于对于一种类型的制造的物品的制造过程中的预生产过程。在工作区域1中对制造的物品进行预处理之后,可以将物品传送至将物品子组装到一起的工作区域2。然后可以将物品传送至可以包括制造过程的核心过程的工作区域3。
通过利用组织数据26来调节能量数据22,能量数据控制器12可以确定其中每个工作区域62中的资源可以进行操作的有效方式。例如,如果工作区域3中的资源正在以超过其满生产能力额定值进行操作,而工作区域1和工作区域2中的资源各自正在以50%的生产能力进行操作,能量数据控制器12可以确定能量瓶颈可能出现在工作区域3中。因此,能量数据控制器12可以按比例降低工作区域1和工作区域2中的资源的能耗使得工作区域3中的资源以其指定的生产能力进行操作。这样,能量数据控制器12不需要对工作区域1和工作区域2中的资源无效率地进行操作,而是可以节约在工作区域1和工作区域2中消耗的能量使得工作区域3中的资源不会过载。
此外,通过利用组织数据26来调节能量数据22,能量数据控制器可以将所接收的能量数据22分类为物理能量数据30或逻辑能量数据32(即,结构化能量数据)。物理能量数据30可以包括可以直接从资源接收并且可以表示由该具体的资源物理上消耗的能量的量的能量数据。因此,物理能量数据20可以对应于经由直接连接至资源的功率计50接收的能量数据、嵌入在资源内的CIP能量对象等。通过将能量分类为物理能量数据30,能量数据控制器12可以使得操作者能够知道已经使用资源进行了多少小时的操作,资源可能已经消耗多少能量等。因此,该信息可以帮助维护人员基于其实际使用数据而不是随机的调度表/日历检查来了解应该如何维护每个资源。
能量数据控制器12可以通过基于组织模型26合计能量数据22来生成逻辑能量数据32。即,能量数据控制器12可以合计关于组织模型26的每个区域的能量数据22。以这种方式,逻辑能量数据32可以描绘在制造过程中的每个阶段或者在工业自动化系统的每个区域中消耗的能量。然后逻辑能量数据32可以用于分析在工业自动化系统内以及在工业自动化系统内执行的过程之间是如何消耗能量的。
在某些实施例中,能量数据控制器12可以对于不能向能量数据控制器12提供能量数据的资源计算能量数据22。例如,某个资源可能没有装备可以用于确定资源正在消耗的能量的量的能量检测技术。替选地,资源可能不包括可以使其能够将其能量数据22传送至能量数据控制器12的通信技术。在这种情况下,能量数据控制器12可以对于不能向能量数据控制器12提供能量信息的资源使用从工业自动化系统中已知的资源接收的能量数据22并且将该能量数据22与能量结构数据24和组织模型26交叉参考来生成虚拟能量数据34(即,结构化能量数据)。在一个实施例中,能量数据控制器12可以使用能量结构数据24来确定资源相对于可能已经发送了能量数据22的其他资源的相对位置。另外,能量数据控制器12可以使用组织模型数据26来确定对于相应的资源的能量曲线。使用相应的资源的相对位置,对于相应的资源的能量曲线以及与围绕相应的资源的资源相关联的能量数据22,能量数据控制器12可以预测相应的资源正在消耗的能量(即,虚拟能量数据)。
在一个实施例中,能量数据控制器12可以基于从可以表示工业自动化系统的第二部分的能量的资源接收的能量数据22和可以表示工业自动化系统的第一部分和第二部分二者的能量的能量数据22来确定工业自动化系统的第一部分的虚拟能量数据34。例如,参照图3,能量数据控制器12可以基于从功率计50接收的可以表示可以是工业自动化系统的第二部分的一部分的工作区域2和工作区域3的能量的能量数据22,以及从功率计50接收的表示所有三个工作区域的能量的能量数据22来确定涉及可以是工业自动化系统的第一部分的一部分的工作区域1的能量数据22。即,能量数据控制器12可以合计表示工作区域2和工作区域3的能量的能量数据22并且从表示所有三个工作区域(1、2和3)的能量的能量数据中减去所得到的合计结果来确定表示工作区域1的虚拟能量34。
牢记上述内容,能量数据控制器12可以使用能量数据22、能量结构24、组织模型26、资源曲线数据28、物理能量数据30、逻辑能量数据32、虚拟能量数据34等来生成可以表征在工业自动化系统中可以如何消耗能量的各种类型的能量报告。例如,图5至图7描绘了可以由能量数据控制器12采用以生成与工业自动化系统有关的各种类型的能量报告的不同的方法的某些实施例。
现在参照图5,能量数据控制器12可以基于如使用方法70使用组织模型数据26确定的分类来生成能量报告。虽然方法70的下文的描述被描述为以具体的顺序来执行,需要注意的是,方法70不限于所描绘的顺序,而是可以以一些其他的顺序来执行。
在块72处,能量数据控制器12可以从可以出现在工业自动化系统中的资源接收能量数据22。在块74处,能量数据控制器12可以接收涉及工业自动化系统的组织模型数据26。在某些实施例中,能量数据控制器12还可以接收能量结构数据24和资源曲线数据28来补充可以由能量数据控制器12生成的能量报告。
在任何情况下,在块76,能量数据控制器12可以关于组织模型数据26对能量数据22进行分类。因此,能量数据控制器12可以基于可以安置能量数据22的组织模型26中的具体区域来对能量数据22进行分类。在某些实施例中,能量数据控制器12还可以基于如上所述的与如由组织模型数据26提供的每个资源有关的信息来将能量数据22分类为物理能量数据30、逻辑能量数据32、或虚拟能量数据34。
在块78处,能量数据控制器12可以基于在块76中如何对能量数据进行分类来生成能量报告。即,能量数据控制器12可以生成可以区分物理能量数据30、逻辑能量数据32和虚拟能量数据34的能量报告。此外,如由组织模型数据26所表示的,能量报告可以根据工业自动化系统中的具体的工作区域/单元/单位来合计能量数据22。在一个实施例中,可以在能量仪表板等中描绘所生成的报告,该能量仪表板可以实时地显示工业自动化系统中的各种工作区域、工作单元和工作单位的能量属性。
通过提供基于关于组织模型数据26的分类的能量报告,能量数据控制器12可以较好地说明各个工作区域/单元/单位如何消耗能量以及各个工作区域/单元/单位所消耗的能量可以如何与工业自动化系统中的其他工作区域/单元/单位有关。此外,能量报告可以基于工业自动化系统中的每个区域关于生产如何消耗能量来帮助工业自动化系统人员更有效地分配资源。
在某些实施例中,组织模型数据26可以不包括组织模型数据26中设置的每个资源或提供能量数据22的每个资源的能量曲线。在这种情况下,能量数据控制器12可以将可以为缺失能量曲线的资源的列表提供给操作者或可能与工业自动化系统相关联的其他控制器。例如,图6示出了可以用于生成在组织模型数据26中不能提供能量曲线的资源的列表的方法90。
在块92和块94,能量数据控制器12可以分别接收如以上关于图5的块72和块74所描述的能量数据22和组织模型数据26。在块96,能量数据控制器12可以确定将能量数据22提供给能量数据控制器12的每个资源在组织模型数据26中是否具有相应的资源能源曲线。如果将能量数据22提供给能量数据控制器12的资源在组织模型数据26中具有相应的资源能量曲线,则能量数据控制器12可以进行至块98和块100。也就是说,如以上关于图5的块76所描述的,能量数据控制器12可以关于组织模型数据26对能量数据22进行分类。以同样的方式,在块98中对能量数据22进行如以上关于图5的块78所描述的分类之后,能量数据控制器12可以进行至块100。
再次参考块96,如果将能量数据22提供给能量数据控制器12的资源在组织模型数据26中不具有相应的资源能量曲线,则能量数据控制器12可以进行至块102。在块102,能量数据控制器12可以生成缺失资源能量曲线的列表。在一个实施例中,能量数据控制器12可以接着进行至块98和块100以对具有关于组织模型数据26的相应资源能量曲线的能量数据12进行分类并且基于该分类生成能量报告。此处,能量报告可以包括表明能量数据控制器12所接收到的全部能量数据22可能还没有并入到能量报告中的免责声明或备注。替选地,能量数据控制器12可以仅使用已知能量数据来生成能量报告。因此,当具有调节区域的资源的所有能量数据22不是都已知时,报告可以包括组织模型数据26中某些调节区域的能量数据。
在某些实施例中,与生成缺失资源能量曲线的列表不同,能量数据控制器12可以从数据库、存储器16等中取得缺失能量曲线。例如,图7描绘了类似于图6中描绘的方法90的方法110。因此,图7中的块112至块120与图6中的块92至块100相对应。然而,如果在图7的块116,将能量数据22提供给能量数据控制器12的资源在组织模型数据26中不具有相应的资源能量曲线,则能量数据控制器12可以进行至块122并且取得缺失资源能量曲线。也就是说,能量数据控制器12可以接收表明与接收到的能量数据22相对应的资源的类型的信息。使用该信息,能量数据控制器12可以查询数据库、存储器、或其他数字存储单元以找出与缺失资源能量曲线相对应的资源能量曲线。
在一个实施例中,资源能量曲线可以嵌入相应的资源中,并且能量数据控制器12可以向资源查询其能量资源曲线。在另一个实施例中,能量数据控制器12可以请求或接收可以包括资源的资源能量曲线的更新。
在取得缺失资源能量曲线之后,能量数据控制器12可以进行至块118并且基于在块112接收到的关于组织模型数据26的能量数据22而生成能量报告。此处,能量数据控制器12可以关于在块122取得的资源能量曲线数据28对能量数据22进行解析。因此,能量数据控制器12可以关于组织模型数据26对合适环境中的所有能量数据22进行解析。替选地,当能量数据控制器12没有接收到合适的资源能量曲线时,能量数据控制器12可以基于与工业自动化系统中的调节区域有关的合计或已知数据来生成能量报告。
除了生成如上所述的能量报告外,能量数据控制器12还可以用于基于参考组织模型数据26的能量数据22来控制各种资源的操作。因此,能量数据控制器12可以提供对于工业自动化系统的能量管理的闭环控制。也就是说,能量数据控制器12可以监测工业自动化系统的能耗和需求,并且基于该需求来调整或控制工业自动化系统中各种资源的操作。
记住这一点,图8示出了合计系统130,其使用能量推理引擎132来计算物理能量数据30、逻辑能量数据32、以及虚拟能量数据34的置信值。因此,能量数据控制器12可以基于与解析的能量数据相关联的置信值来确定如何控制工业自动化系统中的各种资源。一般来说,推理引擎132可以接收组织模型数据26、计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、未计量的能量资源数据138、生产或操作调度145等。计量的能量资源数据134可以包括可以由与资源相关联的CIP能量目标等来计量的能量数据。计量的能量资源数据134还可以从各种类型的计量器如功率计、流量计等获取。除了可以计量或测量的能量数据以外,计量的能量资源数据134还可以包括与计量或测量的数据的确定精度(例如,±5%)有关的置信值。
推出的能量资源数据136还可以由CIP能量目标来提供,CIP能量目标可以基于从其他CIP能量目标等接收到的能量数据来计算或推出的能量资源数据136。因此,推出的能量资源数据136可以包括资源如驱动、过载泵、风扇、混频器、工作单元等的能量数据。也就是说,推出的能量资源数据136可以包括对于不具有测量其能量特性的能力的资源所计算的能量数据。相反,如组织模型数据26等所表明的,可以基于相应资源的资源能量曲线、能量结构数据24、以及可以表示与可以用于推出能量数据的相应资源有关的某些电特性(例如,电压输入、电流输出)的数据来计算推出的能量资源数据136。例如,当驱动位于输出500V的变压器与传导300安培电流的电机之间时,推出的能量资源数据136可以推出与不能将能量数据提供给能量推理引擎132的驱动相对应的能量数据。
在一个实施例中,如果驱动位于输出500瓦特功率的变压器与消耗300瓦特功率的电机之间,并且相应资源的资源能量曲线28表明资源在运行时消耗了100瓦特至300瓦特的功率,则推出的能量资源数据136可以表示驱动消耗了200瓦特的功率(虚拟能量)。在任何情况下,推出的能量资源数据136可以与可以基于与用于生成推出的能量资源数据136的信息有关的置信值确定的置信值相关联。
未计量的能量资源数据138可以包括从工业自动化系统中可能不具有任何计量能力的各种资源如电机启动器、继电器、照明设备等所接收到的其他能量数据。然而,这些资源可以具有固定的额定能源消耗特性,其可以被列在其相应的资源能量曲线数据28中。因此,未计量的能量资源数据138可以包括指定资源的类型(例如,产品名称、版本、序列号)和其使用信息的信息。使用信息可以涉及装置已经运行了多少个小时等。以这种方式,合计器144可以基于指定资源的类型的信息来识别与提供未计量的能量资源数据138的资源相对应的资源能量曲线数据28。接着可以根据资源能量曲线数据28来确定固定的额定能量数据(fixed rate energydata)142,并且使用固定额定的能量数据142和由未计量的能量资源数据138所指定的使用信息来确定未计量的资源所消耗的能量。与上述计量的能量资源数据134和推出的能量资源数据136相同,也可以将固定的额定能量数据142与可以表示固定的额定能量数据的期望精度的置信值相关联。
在一个实施例中,合计器144可以确定如上所述的固定的额定能量数据。此外,合计器144可以接收组织模型数据26、计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定数据142、以及生产或操作调度145。合计器144接着可以使用这些输入来确定计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定能量数据142等的更新的置信值。使用接收到的与计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定能量数据142有关的置信值连同组织模型数据26和操作调度145,合计器144可以根据组织模型数据26通过检查与第一组资源相关联的第一类型数据关于与可能与第一组资源有关的第二组资源相关联的第二类型数据来更新计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定能量数据142的置信值。
例如,参照图4,合计器144可以从电机M1接收第一推出的能量资源数据136。第一推出的能量资源数据136可以包括与第一推出的能量资源数据136中的能量数据相关联的第一置信值。合计器144接着可以从电机M2接收第二推出的能量资源数据136。第二推出的能量资源数据136还可以包括与第二推出的能量资源数据136中的能量数据相关联的第二置信值。合计器144接着可以根据组织模型数据26确定第一推出的能量资源数据136和第二推出的能量资源数据136可以如何与逻辑分组(例如,工作区域、线等)相关联。此处,合计器144可以根据组织模型数据26确定第一推出的能量资源数据136和第二推出的能量资源数据136可以两者都与一个具体逻辑分组相关联。合计器144接着可以通过对第一推出的能量资源数据136和第二推出的能量资源数据136中的能量数据进行合计来确定与识别的逻辑分组相关联的能量数据。此外,合计器144还可以基于与第一推出的能量资源数据136和第二推出的能量资源数据136相关联的置信值来确定合计数据(即,与识别的逻辑分组相关联的能量数据)的置信值。因此,合计器144可以确定可以使用各种统计技术等来确定合计数据的置信值。
记住该示例,合计器144使用可以与相同逻辑分组的能量相关联的附加能量数据(例如,计量的能量数据)来更新合计数据的置信值。例如,再次参照图4,如果功率计可用于测量与工作区域1有关的能量,则合计器可以使用来自功率计的计量的能量资源数据134来更新合计数据的置信值。也就是说,合计器144可以相比于计量的能量资源数据134和其相应的置信值来验证或检查与逻辑分组相关联的推出的能量资源数据136和其相应的置信值。因此,合计器144可以更新推出的能量资源数据136的置信值。
仍然记住该示例,合计器144可以确定与虚拟能量数据34相关联的置信值。也就是说,合计器144可以根据合计器144可能与其没有任何有关的能量数据的组织模型数据26来确定与逻辑分组相关联的置信值。例如,如果合计器接收与工作区域1和工作区域2相关联的所有能量的计量的能量资源数据134和其相应置信值,则合计器144可以使用与工作区域1相关联的推出的能量资源数据136来验证与工作区域2相关联的虚拟能量资源数据138。因此,合计器144可以从可以测量与工作区域1和工作区域2相关联的能量的功率计等接收计量的能量资源数据134,根据组织模型数据26,工作区域1和工作区域2可以都是工业自动化系统中的较高级别(即,调节的)逻辑分组的一部分。在一个实施例中,合计器144可以确定与工作区域2相关联的虚拟能量资源数据138,因为与工作区域2有关的能量数据对于合计器144可能还是未知的。然而,根据与工作区域1和工作区域2相关联的所有能量的计量的能量资源数据134和其相应置信值以及与工作区域1相关联的能量的推出的能量资源数据136和其相应置信值来一起使用第二逻辑分组的部分,合计器144可以验证与工作区域2相关联的虚拟能量资源数据138。此外,合计器144可以基于与工作区域1相关联的推出的能量资源数据136和与工作区域1和工作区域2相关联的计量的能量资源数据134的置信值来更新与工作区域2的虚拟能量资源数据138相关联的原始置信值。
在一个实施例中,合计器144还可以使用与和计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定能量资源数据142等相关联的资源有关的操作状态信息来更新与计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定能量资源数据142等相关联的置信值。操作状态信息可以包括详述资源的当前操作状态(例如,满负荷操作、关闭)或资源的历史操作状态(例如,资源随时间的调度使用)的信息。在某些实施例中,操作状态信息可以通过生产或操作调度145来接收。
再次参考图4,合计器144可以接收与电机M1有关的计量的能量资源数据134。然后,合计器144可以根据生产或操作调度145使用M1的操作状态历史来验证由计量的能量资源数据134提供的能量数据。作为验证结果,合计器144还可以更新与涉及电机M1的计量的能量资源数据134相关联的置信值。在一个实施例中,合计器144可以使用操作状态结合相应的资源曲线数据28,资源曲线数据28可由组织模型数据26来提供或如上述来取得。
在又一实施例中,合计器144可以基于与已知能量数据的逻辑分组相关联的能量数据和虚拟能量资源数据138来验证虚拟能量资源数据138和其相应置信值。例如,再次参考图4,合计器144可以接收与电机M1相关联的推出的能量资源数据136和其相应的置信值,并且可以确定与电机M2相关联的虚拟能量资源数据138和其相应的置信值。合计器144还可以接收与根据组织模型数据26所限定的工作区域1相关联的计量的能量资源数据134和其相应的置信值。使用组织模型数据26,合计器144可以确定电机M1和电机M2两者都存在于工作区域1中。此外,使用作为从生产或操作调度145接收到的电机M1和电机M2的操作状态连同电机M1和电机M2的资源曲线数据28,合计器144可以验证电机M2的虚拟能量资源数据138的精度,从而更新与虚拟能量资源数据138相关联的置信值。
虽然已经具体参照特定类型的数据(即,计量的、推出的、或虚拟的)得到了上述示例,但是,应指出的是,合计器144可以用于使用上述相同处理来更新任意类型的能量数据的置信值。此外,在更新任意类型的数据的置信值之后,能量数据控制器12可以基于更新的置信值作出关于工业自动化系统或工业自动化系统中的任何资源的操作决定。例如,能量数据控制器12可以向某些资源发送用于当某一置信值在某一阈值之上或之下时执行动作的命令。
此外,合计器144可以基于与计量的能量资源数据134、推出的能量资源数据136、固定的额定能量数据142相对应的能量数据来确定关于组织模型数据26工业自动化系统中的各个可调节部分的物理能量数据30、逻辑能量数据32、或虚拟能量数据34(例如,物理和逻辑能耗146)。合计器144还可以确定系统性能计算148,其可以用于确定工业自动化系统可以如何执行。具体地,系统性能计算148可以表明工业自动化系统中的每个工作区域62等可以如何实时操作。系统性能计算148可以详述关于组织模型数据26资源可以如何关于其能量数据或其所属的组的能量数据来执行。
除了组织接收到的能量数据外,推理引擎132还可以输出计量的数据、推出的数据、固定的额定数据、以及虚拟数据(即,负荷曲线)作为本地化报告150,本地化报告150可以用于控制工业自动化系统中的资源。推理引擎132还可以将与工业自动化系统的各个区域或者工业自动化系统整体有关的信息提供给可调节报告部件152,可调节报告部件152可以使用提供的信息以提供较大度量的报告等。此外,推理引擎132可以将其全部结果(例如,物理和逻辑能耗146、系统性能计算148)输出至数据库(例如,历史154),使得与工业自动化系统的历史有关的数据被存储。
记住上述内容,资源需求控制系统可以使用组织模型数据26和由推理引擎132确定的负荷曲线来基于与工业自动化系统中所使用的资源相关的需求数据而控制工业自动化系统中的资源的操作。例如,图9示出了可以基于关于资源的能量需求使用能量状态引擎162来协调工业自动化系统中的资源的使用的资源需求控制系统160。因此,在一个实施例中,能量数据控制器12可以使用资源需求控制系统160来基于各种能量需求规定而控制工业自动化系统中的各种资源。
能量状态引擎162可以使用操作需求管理部件164、需求控制引擎166和资源调度部件168来基于关于资源的相应能量需求而控制工业自动化系统中的资源。这些部件可以用来协调可以以通信方式耦合至工业自动化系统中的资源170的资源的操作。资源170可以包括可以在包括各种负载、机器等的工业自动化系统中使用的任何类型的资源。此外,能量状态引擎162可以控制资源170可以关于处于机器到机器关系的其他资源170、在同一工作单元的其他资源170、设备中其他资源170等进行操作的方式。也就是说,能量状态引擎162可以通过以单独机器为基础、以机器到机器为基础、以工作单元为基础、以设备为基础等控制资源来协调资源170的操作以管理能耗和产能以及资源需求。
在某些实施例中,能量状态引擎162可以接收如组织模型和负荷曲线172、系统状态174和策略引擎176的输入。组织模型和负荷曲线172可以包括组织模型数据26和由上面所描述的推理引擎132确定的负荷曲线。系统状态174可以包括与工业自动化系统的状态相关的信息,其可以表示工业自动化系统的操作能力,工业自动化的部分是否不完全起作用或完全工作等。策略引擎176可以表示用于管理工业自动化系统的操作的能量策略。例如,策略引擎176可以提供表示工业自动化系统应该在满负荷、节能模式、仅操作关键处理等情况下进行操作的规范。
能量状态引擎162可以使用组织模型和负荷曲线172、系统状态174、策略引擎176的输入以及提供至操作需求管理部件164、需求控制引擎166和资源调度部件168的输入以关于由资源170消耗的能量来管理资源170的使用。现在参照操作需求管理部件164,操作需求管理部件164可以分析操作和非操作事件178并且将与这些事件相关的信息提供给资源调度部件168。操作和非操作事件178可以包括可以操作和不可以操作工业自动化系统中的资源时的事件。例如,操作和非操作事件178可以包括由于操作资源的人员的调度中断(例如,午餐)、个人换班、生产线变化等导致的没有操作相应资源的时间。在一个实施例中,可以根据主调度等预定义操作和非操作事件178。可替选地,操作者可以输入新的操作和非操作事件178使得操作需求管理部件164可以将新的操作和非操作事件178与现有的操作和非操作事件178结合。
在任何情况下,操作需求管理部件164可以将操作和非操作事件178提供给资源调度部件168使得资源调度部件168可以将操作和非操作事件178和与操作和非操作事件178相关的每个资源的调度相结合。资源调度部件168可以包括将如何使用工业自动化系统中的每个资源的详细调度。例如,资源调度部件168可以包括用于联锁各种资源、卸载(shed)各种资源的使用等的预定义调度。
此外,资源调度部件168可以基于新接收的信息或数据(例如,操作和非操作事件178)动态地调整在服务中如何安排资源的调度。例如,资源调度部件168可以基于负荷曲线(即,从推理引擎132所接收的)、资源的学习/自适应能量模式识别、资源的预测能量模型、新发现的资源等来动态地联锁资源或卸载资源。因此,资源调度部件168可以通过修改当前的资源使用来动态地调整在服务中可以如何放置资源的调度以满足由策略引擎176等定义的能量策略。
资源调度部件168还可以合并基于规则的调度,该基于规则的调度表示什么时候可以在服务中安排最高能耗资源、什么时候可以使得非必要资源离线等。此外,资源调度部件168还可以包括可以定义可以如何执行工业自动化系统中的处理的系统例程。例如,系统例程可以表示工作区域62如何关于生产过程彼此相关。因此,调度部件168可以执行系统调制使得可以在不同时间执行生产过程的不同部分以适应各种能量需求、策略等。
系统例程还可以包括可以使得资源调度部件168能够在资源间交换能量的能量交换协议。也就是说,资源调度部件168可以使用工业自动化系统中的生产过程作为存储能量或消耗较少能量的装置。也就是说,资源调度部件168可以改变生产调度并且调整资源170的调度使用以在已经识别了生产或能量瓶颈时节省能量。通过这种方式,资源调度部件168可以使用作为存储能量的电池的正在进行中(WIP)过程作为电池。因此,资源调度部件168可以使得工业自动化系统能够在不牺牲生产效率的情况下高效地操作更多的能量。
在一个实施例中,资源调度部件168可以基于组织模型和负荷曲线172识别能量模式。也就是说,资源调度部件168可以分析随着时间的推移的每个资源的负荷曲线,并且利用组织模型数据26调节负荷曲线以识别能量使用模式或对工业自动化系统的不同工作区域62、工作单元64和工作单位66内的工业自动化系统的能量进行建模。在识别资源170的能量模式后,资源调度部件168可以动态地调整可以如何在服务中安排资源的调度,使得资源170的能量模式可以满足由策略引擎176等指定的能量模式。
除了指定资源170的能量模式之外或代替指定资源170的能量模式,策略引擎176可以指定工业自动化系统的资源170的能量需求调度。资源170的能量需求调度可以包括指定随着时间的推移的资源170所需要的能量的量的调度。因此,能量状态引擎162可以控制资源170的使用以满足由策略引擎176指定的能量需求调度。
为了关于能量需求管理和控制资源170的操作,需求控制引擎166可以将各种类型的能量需求信息提供到资源调度部件168,使得资源调度部件168可以基于该能量需求信息来调度资源170的使用。一般地,能量需求信息可以提供应该在各种能量需求场景下操作工业自动化系统中的资源170的指导方针。例如,需求控制引擎166可以包括可以详述随着时间的推移的每个资源170的能量需求的调度的能量需求管理计划。
需求控制引擎166还可以包括可以在资源170的能量需求超过某个阈值时提供对卸载能耗的规定的能量需求响应计划。以相同的方式,能量需求响应计划还可以提供在资源170的能量需求低于某个阈值时将再生能耗返回至公共设施的规定。
需求控制引擎166还可以包括可以基于动态能量定价提供用于操作资源170的指导方针的动态能量价格管理计划。例如,在某一天、月或年的某些时段的能量使用可以具有相对于其他时段较高的公共设施成本。因此,动态能量价格管理计划可以指定应该如何根据动态能量价格来调度资源170使得工业自动化系统高效地满足其生产目标同时最小化能量成本。
在确定需求管理计划、需求响应计划、动态价格管理计划时,需求控制引擎166可以使用某些输入,如能量事件180、系统事件182、能量变量184和行业规则186。能量事件180可以包括与能量需求(如由公共设施所表示的较大的能量需求等)相关的信息。也就是说,公共设施可以提供表示公共设施可以在一天的某些时段(例如,预期温度极高的时段)经历较大的能量需求的信息。因此,需求控制引擎166可以确定在公共设施可能经历较大的能量需求的时段期间如何减少资源170的能量需求。在一个实施例中,需求控制引擎166可以将能量需求信息或资源使用决定提供给资源调度部件168,并且资源调度部件168可以基于能量需求信息或资源使用决定修改资源170的使用。
系统事件182可以包括与在工业自动化系统中的生产过程期间的可能需要比预期更多的能量的事件有关的信息。例如,可以增加工业自动化系统中的生产以满足各种生产目标等。在这种情况下,需求控制引擎166可以向资源调度部件168指定由于系统事件182中提供的信息导致资源170的能量需求将增大到超过预期水平。然后,资源调度部件168可以进而修改资源172的调度使用以满足由需求控制引擎184提供的能量需求细节。
可以修改资源170的能量需求调度的另一输入可以包括能量变量184。能量变量184可以包括与对来自公共设施的能量使用的动态价格调度、对来自公共设施的一定量能量的使用的限制等相关的信息。在此,需求控制引擎166可以基于动态价格调度确定如何最小化资源170的能耗。然后,资源调度部件168可以修改资源172的调度使用以满足由需求控制引擎166所提供的能量需求细节。
需求控制引擎166可以使用的又一输入可以包括行业规则186。行业规则186可以详述需求控制引擎166可以如何处理各种能量需求场景。因此,行业规则186可以包括由工业自动化系统的操作者指定的任意类型的能量需求。例如,行业规则186可以包括提供工业自动化系统在指定量的时间内的平均总能耗值。因此,需求控制引擎可以确定资源170的能量需求如何与平均总能量值相关并且可以向资源调度部件168指定增加或减少资源170的能量以满足平均总能量值。
如上面所提到的,需求控制引擎166可以与资源调度部件168通信以控制资源170的能量。因此,在某些实施例中,资源调度部件168可以以通信方式耦合至资源170,使得资源170的能量或使用可以由资源调度部件168直接控制。一般地,然而,程序188可以控制资源170的操作。
程序188可以是可以提供用户接口等以操作一个或多个资源170的程序。在某些实施例中,一个程序188可以与每种类型的资源170(例如,驱动器、电动机)相关联。在其他实施例中,一个程序188可以与多种类型的资源接口,因此可以用来控制各种类型的资源。因此,工业自动化系统的操作者可以使用程序188对资源170的操作进行编程或控制。
然而,在资源需求控制系统160中,程序188可以与能量状态系统162接口。更加具体地,程序188内的各种部件可以与操作需求管理部件164、需求控制引擎166和资源调度部件168接口。
记住上述内容,程序188可以包括程序状态部件190、程序子例程部件192、程序配置的负荷曲线部件194和程序需求控制(DC)例程部件196。程序状态部件190可以表示程序的状态(如程序是否是激活的、运行的等)。在一个实施例中,程序状态部件190可以表示一个或更多个资源170的当前状态或程序190内的每个部件的当前状态。因此,能量状态引擎162可以知道每个资源170或程序188的当前操作。
程序子例程部件192可以包括可以被定义成在资源170可以调度中断(例如,午餐)、轮班结束、生产线改变结束等时进行支持的计算机可执行指令或子例程。因此,在一个实施例中,操作需求管理部件164可以直接地与程序子例程部件190接口以并入操作/非操作事件数据178。然后,程序子例程部件192可以基于由操作需求管理部件164所提供的信息执行资源170的调度控制的变化。
程序配置的负荷曲线部件194可以表示可以如何配置每个负荷或资源170。也就是说,程序配置的负荷曲线部件194可以表示哪个资源194可以被认为对于工业自动化系统中正执行的某些生产过程来说是关键的或非关键的。此外,程序配置的负荷曲线部件194还可以表示哪些资源170包括安全联锁,与某些用户定义限制以及可特定于具体资源170的类似类型信息相关联。因此,可以将程序配置的负荷曲线部件194中包括的信息提供给资源调度部件168,使得资源调度部件168可以知道每个资源170的各种操作特性。然后,资源调度部件168可以根据由程序配置的负荷曲线194提供的信息而协调资源170的操作。
程序需求控制例程部件196可以包括基于各种能量需求特性来控制资源170的操作的计算机可执行指令。例如,程序需求控制例程部件196可以提供基于由需求控制引擎166提供的能量需求参数来操作资源170的过程。程序需求控制例程部件196可以使用各种技术来控制资源170的能量需求。在一个示例中,程序需求控制例程部件196可以实现可以根据指定的模式或者使得降低工业自动化系统的总能量需求而使得在每个工作区域62、工作单元64或工作单位66中的资源170调制它们的能量的程序调制。
程序需求控制例程部件196还可以使用能量交换技术来调节资源170的能量需求。能量交换技术可以涉及在资源170、工作区域62、工作单元64、工作单位66等之间传送所存储的能量,使得工业自动化系统的总能量需求降低,与指定的模式匹配等。能量交换技术还可以改变可以执行生产过程的方式以针对不同时间段降低工业自动化系统的总能量需求。在某些实施例中,能量交换技术可以涉及基于在相应的资源能量曲线数据28中存储的信息确定每个资源170可以如何更加高效地进行操作。因此,然后,程序需求控制例程部件196可以直接地配置相应的资源170以通过确保资源170按照相应的资源能量曲线数据28所表示的信息进行操作而更加高效地进行操作。
程序需求控制例程部件196可以控制资源170的需求的其他方法可以包括将命令发送给某些资源170以针对工业自动化系统生成能量或者释放在各种电池、电容器组等中的所存储的能量。程序需求控制例程部件196还可以错开负荷使得多个负载或机器可以在不同的时间操作以减少工业自动化系统的总能量需求。程序需求控制例程部件196还可以向具有再生负荷的资源170发送用于将再生能量重定向回到工业自动化系统、公共设施(例如,电网)等的命令。
记住上述内容,图10至图14描绘了在基于从组织模型数据22、能量状态引擎162等收集的信息管理工业自动化系统的资源170的能量特性时可以采用的各种方法的流程图。现在参照图10,图10描述了用于基于由能量推理引擎132、能量状态引擎162或经由组织模型数据26确定的能量信息来将工业自动化系统中的资源170置于降低功耗模式的方法220的流程图。在某些实施例中,方法220可以由能量数据控制器12执行,能量数据控制器12可以以通信方式耦合到资源170。
在块222处,能量数据控制器12可以接收与工业自动化系统有关的结构化能量数据。结构化能量数据可以描绘关于如上所述的组织模型数据26的能量数据22。因此,结构化能量数据可以包括被组织为物理能量数据30、逻辑能量数据32和虚拟能量数据34的能量数据22。
在块224处,利用与工业自动化系统有关的结构化能量数据,能量数据控制器12可以确定工业自动化系统中的每个工作区域62、工作单元64、工作单位62等当前正消耗的能量的量。能量数据控制器12还可以确定每个资源170消耗的能量的量。
在块226处,能量数据控制器26可以识别可能空闲的任意资源170或者任意工作区域62、工作单元64、工作单位62等。即,能量数据控制器12可以根据结构化能量数据来分析正在消耗的能量的当前量以确定工业自动化系统中的哪些部分或资源当前没有处于服务中或没有使用。
在块228处,能量数据控制器12可以向单个空闲资源或工业自动化系统的被识别为空闲的部分中的资源发送用于进入操作的降低能量模式的命令。因此,空闲资源可以通过不必保持全部资源开启而不会浪费能量。相反,降低能量模式可以使得空闲资源能够在使非关键操作的使用最小化的同时保持关键操作的运行。在一个实施例中,降低能量模式可以涉及将资源170置于离线而使得资源170不消耗能量。然而,这种情况可能限制于可以在不需要长启动或预热过程的情况下快速恢复在线的资源。
在某些实施例中,在块224处,能量数据控制器12可以关于时间确定工业自动化系统中的每个部分和工业自动化系统中的每个资源170可以如何消耗能量。在块226处,能量数据控制器12可以识别在工业自动化系统的部分或资源170在一段时间内可能是空闲的情况下的能量使用的模式或时间段。在此,在块228处,能量数据控制器12可以向资源调度部件168发送用于在相似时间段或基于能量使用的模式而修改工业自动化系统的识别区域中的资源的操作的命令。即,资源调度部件168可以调整被识别的资源的调度使用使得所识别的资源在工业化自动系统的部分或资源被期望空闲的时间段内进入降低能量模式。
图11描绘了用于基于由能量推理引擎132、能量状态引擎162或组织模型数据26确定的峰值能量时间和能量信息而协调工业自动化系统中的资源170的使用的方法240的流程图。与图10的方法220类似,在某些实施例中,方法240可以由能量数据控制器12来执行,能量数据控制器12可以以通信方式耦合到资源170。
在块242和块244处,如以上关于图10的块222和块224所描述的,能量数据控制器12可以接收结构化能量数据并且可以随时间确定用于每个资源170和工业自动化系统的部分的能量。在块246处,能量数据控制器12可以识别工业自动化系统可以具有其最高能量需求的时间段(即,峰值需求时间)。
在块248处,能量数据控制器12可以相对于组织模型数据26来协调资源170的操作使得可以降低工业自动化系统的峰值能量需求。因此,能量数据控制器12可以如上所述使用需求控制引擎166和/或资源调度部件168来协调资源170的操作使得资源170使用较少能量。例如,能量数据控制器12可以使用资源170使其错开负荷。可替选地或另外地,能量数据控制器12可以向能够产生能量的资源170(例如,发电机)发送产生用于工业自动化系统的能量的命令,使得最终结果为工业自动化系统的总能量使用降低。
在任何情况下,通过降低工业自动化系统的部分或工业自动化系统中的资源170的峰值能量需求,能量数据控制器12可以使工业自动化系统能够更高效地操作。此外,通过降低工业自动化系统的峰值能量需求,能量数据控制器12可以降低可能施加于提供能量的公共设施或消耗能量的资源170上的压力。因此,工业自动化系统可以是可持续性更强的,并且由于太多能量被消耗的情形而导致的工业自动化系统内发生故障的风险可以被避免。
图12描绘了用于基于由能量推理引擎132、能量状态引擎162或组织模型数据26确定的能量信息和公共设施需求调度来协调工业自动化系统中的资源170的使用的方法260的流程图。与图10的方法220相似,在某些实施例中,方法260可以由能量数据控制器12执行,能量数据控制器12可以以通信方式耦合到资源170。
在块262处,如以上关于图10的块222所描述的,能量数据控制器12可以接收对于每个资源170和工业自动化系统的每个部分的结构化能量数据。在块264处,能量数据控制器12可以从公共设施、能量提供者等接收公共设施需求数据。公共设施能量需求数据可以包括与公共设施可能经历峰值需求的时间段、在不同时间段的能耗速率等有关的信息。在一个实施例中,公共设施能量需求数据可以包括在某些时间段降低能耗的请求、在某些时间段将能量提供回到电网的请求等。
在块266处,能量数据控制器12可以基于公共设施能量需求数据发送用于修改资源170的操作的命令。即,能量数据控制器12可以与需求控制引擎166、资源调度部件168等接口以基于公共设施的峰值需求的时间段而降低工业自动化系统的部分或整个工业自动化系统的能耗。
能量数据控制器12还可以基于公共设施能量需求数据所提供的能耗的定价或费率调度而修改资源170的调度使用,以使得工业自动化系统的部分或全部消耗的能量是最经济的。例如,能量数据控制器12可以转移工业自动化系统的一些核心处理以在非高峰(即,低费率)时间段内执行,使得工业自动化系统可以关于其消耗的能量降低其成本。
在一个实施例中,能量数据控制器12可以根据在公共设施能量需求数据中指示的请求而向资源170发送命令(经由需求控制引擎166、资源调度部件168等)以将能量馈送或提供回到电网。因此,能量数据控制器12可以指示能够产生能量的资源170产生能量并且将能量引导到公共设施电网。类似地,能量数据控制器12可以指示具有再生能量特性的资源170将再生能量引导到公共设施电网。
图13示出了用于基于由能量推理引擎132、能量状态引擎162或组织模型数据26确定的能量信息来向工业自动化系统中的操作者通知在什么时候部件的能量使用落在期望范围外部的方法270的流程图。与图10的方法220相似,在某些实施例中,方法270可以由能量数据控制器12来执行,能量数据控制器12可以以通信方式耦合到资源170。
在块272处,如以上关于图10的块222所描述的,能量数据控制器12可以接收针对每个资源170和工业自动化系统的每个部分的结构化能量数据。在块274处,能量数据控制器12可以随时间基于结构化能量数据而确定对于工业自动化系统的每个部分、整个工业自动化系统、每个资源170等的能量值的期望范围。即,能量数据控制器12可以监测并且记录在某一段时间段内工业自动化系统的每个部分、整个工业自动化系统、每个资源170等的能量模式。然后,能量数据控制器12可以基于所记录的能量值来确定在一段时间内各时间区段的期望的能量值的范围。在一个实施例中,期望的能量值的范围可以包括针对工业自动化系统的各个部分、整个工业自动化系统、每个资源170等归于有效能量值或正常能量值的能量数据。即,可以从作为期望能量值的范围的部分的考虑中去除可归于不利或异常情况(例如,故障)的记录能量数据。
在块276处,能量数据控制器12可以实时从资源170接收能量数据22。因此,能量数据控制器12可以从耦合到资源170的功率计50、直接从资源170(例如,CIP能量对象)等接收能量数字。在某些实施例中,能量数据控制器12可以基于结构化能量数据确定与工业自动化系统的部分、整个工业自动化系统、资源170等的当前状态对应的物理能量数据32、逻辑能量数据34和虚拟能量数据36。
在块278处,能量数据控制器12可以确定在块276处接收的实时能量数据是否落在期望的能量值的范围内。因此,能量数据控制器12可以确定实时能量的各种度量(例如,工作区域、工作单元、工作单位、资源)是否落在期望能量值的相应度量范围内。如果实时能量数据没有落在期望能量值的范围内,则能量数据控制器12可以进行到块280并且向监管控制器、工业自动化系统的操作者等发送通知。以这样的方式,操作者可以基于工业自动化系统正在消耗的能量而知道工业自动化系统中可能发生的任意问题或潜在问题。
然而,如果在块278处实时能量数据确实落在期望的能量值的范围内,则能量数据控制器12可以返回到块276并且继续实时接收能量数据22。因此,方法270可以连续地运行使得连续地监测工业自动化系统的能量特性。
图14描绘了用于基于由能量推理引擎132、能量状态引擎162或组织模型数据26确定的能量信息和公共设施需求调度来修改工业自动化系统中的资源170的调度使用的方法290的流程图。与图10的方法220类似,在某些实施例中,方法290可以由能量数据控制器12来执行,能量数据控制器12可以以通信方式耦合到资源170。
在块292处,如以上关于图10的块222所描述的,能量数据控制器12可以接收对于每个资源170和工业自动化系统的每个部分的结构化能量数据。在块294处,能量数据控制器12可以接收资源调度,该资源调度可以指示关于组织模型数据26如何调度资源170以进行使用。
然后,在块296处,能量数据控制器12可以基于结构化能量数据和资源调度确定工业自动化驱动器的部分、整个工业自动化驱动器、资源170等的能量。即,能量数据控制器12可以根据资源调度计算或预测在操作每个资源170的情况下每个资源170可能消耗或产生的能量的量,并且可以呈现出如结构化能量数据所指定的能量特性。
在块298处,能量数据控制器12可以修改资源170的调度使用(即,资源调度)使得能耗不超过某个能耗目标。能耗目标可以关于工业自动化系统以可调节项指定资源170可以消耗的能量的量。例如,能耗目标可以提供工业自动化系统、工厂60等中的多个工作区域62的能耗值。
在修改资源170的调度使用时,如上所述,能量数据控制器12可以调整资源170的使用。在某些实施例中,能量数据控制器12可以关于工业自动化系统正消耗的能量而调整资源调度,使得可以在更高效地进行操作的同时保持工业自动化系统的生产力的水平。在修改资源调度之后,能量数据控制器12可以预测资源170的能耗是否在能量设定点以下。如果不在能量设定点以下,能量数据控制器12可以反复调整资源调度并且基于调整后的资源调度而预测资源170的能耗直到资源170的能耗在能量目标以下为止。
图15是可以在能量管理系统10中使用的多核处理器300的框图。如图15所示,能量数据控制器12的处理器14可以包括多个独立的中央处理单元(CPU)或核。在一个实施例中,如图15所示,处理器14可以包括四个核;然而,应该注意,处理器14可以包括任意数量的核。通过使用处理器14中的多个核,用于不同功能的计算操作可以由不同核来执行。因此,处理器14可以并行执行不同功能,由此更快速地执行每个功能。
在一个实施例中,处理器14可以包括能量数据核302、能量控制核304、保障核306和安全核308。能量数据核302可以执行能量数据解读,如以上关于图1至图7所描述的,利用组织模型26来调节能量数据22。因此,能量数据核302可以实时连续计算物理能量数据30、逻辑能量数据32和虚拟能量数据34(即,结构化能量数据)。
在一个实施例中,如以上关于图8至图14所描述的,能量控制核304可以基于结构化能量数据等执行用于资源170的控制相关功能。即,推理引擎132和能量状态引擎162的处理和功能可以在能量控制核304内被连续执行。因此,能量数据控制器12可以基于能量数据核302确定的实时能量数据而使用能量控制核304实时控制资源170。此外,由于能量数据核302和能量控制核304的处理可以并行执行,因此能量数据控制器12可以更快响应并且基于与控制资源170、工业自动化系统内的部分的资源170或整个工业自动化系统中的资源170相关的实时能量数据而控制这些资源的操作。
除了能量数据核302和能量控制核304之外,处理器14可以使用保障核306和安全核308以监测并且控制工业自动化系统的保障和安全。例如,保障核306可以监测从装置接收的意在防止工业自动化系统未经授权被使用的各种保障信号。
类似地,安全核308可以监测工业自动化系统中的安全装置并且在工业自动化系统中的操作者的安全受到威胁时向某些人员发送通知。例如,安全核308可以监测从被设计成确保人不会进入特定区域的光幕接收的数据。然而,如果安全核308从光幕接收到表示光幕可能已被破坏的信号,安全核308可以向位于光幕内的资源170发送断电的命令。安全核308还可以向适当的一方发送指示光幕被破坏的通知。在一个实施例中,安全核308可以使用来自能量数据核的结构化能量数据来确定可能位于光幕之内的资源170并且可以向为这些资源170提供能量的装置发送断电的命令,由此通过使资源170与其电源隔离来有效地使资源170断电。
虽然本文中仅示出并且描述了本发明的某些特征,但是本领域技术人员可以进行大量修改和变化。因此,应该理解,所附权利要求意在覆盖落在本发明的真正精神内的所有这样的修改和变化。

Claims (23)

1.一种系统,包括:
处理器,所述处理器被配置成:
接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;
接收与所述自动化系统相关联的组织模型数据;以及
基于所述能量数据与所述组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能量数据是从所述资源接收的。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述资源包括一个或多个功率计、一个或多个驱动、一个或多个电机、一个或多个电容器组、一个或多个空气压缩机、一个或多个冰箱单元、一个或多个涡轮、一个或多个发电机、一个或多个能量存储装置、一个或多个光伏电池、一个或多个机器人、一个或多个反应器、或者以上的任意组合。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括用功能视图表示的所述自动化系统的分级结构。
5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括所述资源关于所述自动化系统的一个或多个功能的逻辑分组。
6.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括一个工作区域、一个或多个工作单元、一个或多个工作单位、或者以上的任意组合。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括一个或多个单元、一个或多个线、一个或多个站点、一个或多个企业、或者以上的任意组合。
8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括一个或多个批次、一个或多个连续过程、一个或多个离散制造过程、或者以上的任意组合。
9.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括基础设施、一个或多个制造支持系统、一个或多个子组件/批处理系统、一个或多个核心制造系统、或者以上的任意组合。
10.根据权利要求1所述的系统,其中,所述组织模型数据包括与所述资源相对应的一个或多个能量曲线,其中,所述能量曲线限定所述资源的能耗特性或者所述资源的产能特性。
11.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能量报告包括物理能量数据、逻辑能量数据、虚拟能量数据、或者以上的任意组合。
12.根据权利要求11所述的系统,其中,所述物理能量数据包括计量的能量数据、推出的能量数据、固定的能量数据、或者以上的任意组合。
13.根据权利要求11所述的系统,其中,所述物理能量数据包括从所述资源获取的能量相关的信息。
14.根据权利要求13所述的系统,其中,所述逻辑能量数据包括关于所述组织模型数据结构化的所述物理能量数据。
15.根据权利要求11所述的系统,其中,所述虚拟能量数据包括与所述自动化系统中的一个或多个区域相关联的能量信息,在所述自动化系统中,所述能量信息是未知的。
16.根据权利要求11所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过以下操作来确定所述虚拟能量数据:
接收与所述自动化系统中的区域相关联的所述能量数据的第一子集;
对与所述区域的第一子区域相关联的所述能量数据的第二子集进行合计;以及
基于所述能量数据的所述第一子集和所述能量数据的合计的第二子集来确定所述虚拟能量数据,其中,所述虚拟能量数据是所述区域的第二子区域的部分,其中,所述区域包括仅所述第一子区域和所述第二子区域,并且其中,所述区域、所述第一子区域和所述第二子区域被限定在所述组织模型数据中。
17.根据权利要求1所述的系统,其中,所述能量报告包括所述组织模型数据内的一个或多个组与所述资源之间的一个或多个关联。
18.一种系统,包括:
处理器,所述处理器被配置成:
接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;
接收与所述自动化系统相关联的组织模型数据,其中,所述组织模型数据包括所述资源中的至少一个资源的资源能量曲线;
生成不具有所述组织模型数据中的资源能量曲线的缺失资源的列表;以及
基于所述能量数据的子集与所述组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告,其中,所述能量数据的所述子集与所述资源
中的所述至少一个资源相对应。
19.根据权利要求18所述的系统,其中,所述组织模型数据包括与所述自动化系统的一个或多个功能相对应的一个或多个逻辑分组与所述一个或多个资源之间的关联。
20.根据权利要求18所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过将所述能量数据的所述子集分类为物理能量数据、逻辑能量数据或虚拟能量数据来生成所述能量报告。
21.一种系统,包括:
处理器,所述处理器被配置成:
接收与自动化系统中的一个或多个资源相关联的能量数据;
接收与所述自动化系统相关联的组织模型数据,其中,所述组织模型数据包括所述资源中的至少一个资源的资源能量曲线;
取得不在所述组织模型数据中的一个或多个缺失资源能量曲线;以及
基于所述能量数据、所取得的缺失资源能量曲线以及所述组织模型数据之间的关系来生成一个或多个能量报告。
22.根据权利要求21所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过从数据库下载所述缺失资源能量曲线来取得所述缺失资源能量曲线。
23.根据权利要求21所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过向相应的资源查询所述缺失资源能量曲线来取得所述缺失资源能量曲线,其中,所述缺失资源能量曲线被嵌入所述相应的资源中。
CN201410099085.3A 2013-03-15 2014-03-17 用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法 Active CN104049595B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/843,191 2013-03-15
US13/843,191 US9911163B2 (en) 2013-03-15 2013-03-15 Systems and methods for determining energy information using an organizational model of an industrial automation system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104049595A true CN104049595A (zh) 2014-09-17
CN104049595B CN104049595B (zh) 2017-12-08

Family

ID=50478668

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201410099085.3A Active CN104049595B (zh) 2013-03-15 2014-03-17 用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9911163B2 (zh)
EP (1) EP2830007A1 (zh)
CN (1) CN104049595B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110799997A (zh) * 2017-10-27 2020-02-14 埃森哲环球解决方案有限公司 工业数据服务、数据建模、以及数据应用平台

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105408898B (zh) * 2013-03-15 2019-05-28 弗兰克公司 测量数据的自动记录和图形生成
US20170323240A1 (en) 2016-05-06 2017-11-09 General Electric Company Computing system to control the use of physical state attainment with inspection
KR101899052B1 (ko) * 2016-09-19 2018-09-14 한양대학교 에리카산학협력단 이산 제조 시설에서 에너지 관리를 위한 실시간 수요 입찰 방법 및 시스템
US10372118B2 (en) * 2016-09-26 2019-08-06 Rockwell Automation Technologies, Inc. State-based hierarchy energy modeling
CN110222983B (zh) * 2019-06-07 2021-04-16 广州远正智能科技股份有限公司 一种能源消耗监管系统及方法
TWI831033B (zh) * 2021-07-28 2024-02-01 財團法人紡織產業綜合研究所 用電排程系統以及用電排程方法

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5216623A (en) * 1990-06-06 1993-06-01 M. T. Mcbrian, Inc. System and method for monitoring and analyzing energy characteristics
JP2004206216A (ja) * 2002-12-24 2004-07-22 Seiko Epson Corp エネルギー省力化システム、プログラム、情報記憶媒体およびエネルギー省力化方法
US20050144154A1 (en) * 2003-12-03 2005-06-30 Indx Software Corporatin, A Siemens Company Tag management within a decision, support, and reporting environment
CN1952815A (zh) * 2005-09-30 2007-04-25 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 与工业控制系统的数据联合
CN101046863A (zh) * 2006-03-27 2007-10-03 横河电机株式会社 能量管理系统
CN101377679A (zh) * 2008-09-12 2009-03-04 华南理工大学 一种能量系统综合优化调度方法
CN201255834Y (zh) * 2008-09-12 2009-06-10 华南理工大学 能量系统综合优化调度系统
CN101751031A (zh) * 2008-11-28 2010-06-23 西门子公司 用于工业自动化装置的能源管理的控制部件和方法
CN101872443A (zh) * 2009-04-24 2010-10-27 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 对制造规格的离散能量分配
CN102156457A (zh) * 2010-01-08 2011-08-17 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 工业控制能量对象
CN102591273A (zh) * 2011-01-14 2012-07-18 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 自组织的功率和能量控制管理系统和方法
CN202472391U (zh) * 2012-03-15 2012-10-03 北京时代科仪新能源科技有限公司 一种能源监控系统

Family Cites Families (114)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4300125A (en) 1979-06-01 1981-11-10 Loshing Clement T System for monitoring, transmitting and conditioning of information gathered at selected locations
US4341345A (en) 1980-02-19 1982-07-27 Honeywell Inc. Method and apparatus for power load shedding
US4383298A (en) 1980-04-10 1983-05-10 Ciba-Geigy Corporation Plant maintenance control system
US4827395A (en) 1983-04-21 1989-05-02 Intelli-Tech Corporation Manufacturing monitoring and control systems
US5202996A (en) 1985-10-11 1993-04-13 Hitachi, Ltd. Software structuring system and method by data table translation
CA2239576A1 (en) 1996-01-29 1997-08-07 Novo Nordisk A/S Process for removal or bleaching of soiling or stains from cellulosic fabric
US5822207A (en) 1996-05-06 1998-10-13 Amadasoft America, Inc. Apparatus and method for integrating intelligent manufacturing system with expert sheet metal planning and bending system
US6012053A (en) 1997-06-23 2000-01-04 Lycos, Inc. Computer system with user-controlled relevance ranking of search results
US5924486A (en) 1997-10-29 1999-07-20 Tecom, Inc. Environmental condition control and energy management system and method
US6263255B1 (en) 1998-05-18 2001-07-17 Advanced Micro Devices, Inc. Advanced process control for semiconductor manufacturing
US6122603A (en) 1998-05-29 2000-09-19 Powerweb, Inc. Multi-utility energy control system with dashboard
JP2000048066A (ja) 1998-07-27 2000-02-18 Hitachi Ltd ライフサイクル管理方法、システム、および製品
US6289252B1 (en) 1998-08-31 2001-09-11 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed batch processing system and methods
US6281784B1 (en) 1999-02-26 2001-08-28 Redgate Industries, Inc. Information and control communication over power lines
CA2271448A1 (en) 1999-05-12 2000-11-12 Stuart Energy Systems Inc. Energy distribution network
US6785592B1 (en) 1999-07-16 2004-08-31 Perot Systems Corporation System and method for energy management
US6701298B1 (en) 1999-08-18 2004-03-02 Envinta/Energetics Group Computerized management system and method for energy performance evaluation and improvement
US7069236B1 (en) 2000-07-10 2006-06-27 Canon Usa, Inc. System and methods to effect return of a consumer product
US6633823B2 (en) 2000-07-13 2003-10-14 Nxegen, Inc. System and method for monitoring and controlling energy usage
ATE285594T1 (de) 2000-07-27 2005-01-15 Abb Research Ltd Verfahren und computerprogramm zum herstellen einer regelung oder steuerung
WO2002013108A1 (en) 2000-08-09 2002-02-14 Murphy Company Material and labor cost estimating method and system
US20020178047A1 (en) 2000-09-15 2002-11-28 Or Ellen Pak-Wah Energy management system and method for monitoring and optimizing energy usage, identifying energy savings and facilitating procurement of energy savings products and services
US6857020B1 (en) 2000-11-20 2005-02-15 International Business Machines Corporation Apparatus, system, and method for managing quality-of-service-assured e-business service systems
US6694206B2 (en) 2001-01-25 2004-02-17 Dell Products L.P. Method and system for manufacturing and servicing a computing product with the assistance of a wireless communication subsystem attached to a peripheral port
US7149884B2 (en) 2001-01-25 2006-12-12 Dell Products L.P. Method and system for configuring a computer system via a wireless communication link
DE10104163A1 (de) 2001-01-30 2002-08-14 Rexroth Indramat Gmbh Steuerungs-und/oder Überwachungsanlage von Maschinen und/oder Anlagen mit Aktionskomponenten unterschiedlicher Aktionsgruppen
AUPR319801A0 (en) 2001-02-20 2001-03-15 CRC for Sustainable Tourism Pty Limited Sustainability expert system for travel and tourism
US20020116239A1 (en) 2001-02-21 2002-08-22 Reinsma Jeffrey Dean Systems and methods for optimizing building materials
US6859755B2 (en) 2001-05-14 2005-02-22 Rosemount Inc. Diagnostics for industrial process control and measurement systems
US7003503B2 (en) 2001-06-07 2006-02-21 Idealswork Inc. Ranking items
US20020198755A1 (en) 2001-06-22 2002-12-26 Birkner Charles Christian Integrated quality assurance control system to manage construction projects
US7162534B2 (en) 2001-07-10 2007-01-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Transactional data communications for process control systems
US6747368B2 (en) 2001-08-30 2004-06-08 Harold M. Jarrett, Jr. Wireless control of power transfer switches for electrical load management
US20030061091A1 (en) 2001-09-25 2003-03-27 Amaratunga Mohan Mark Systems and methods for making prediction on energy consumption of energy-consuming systems or sites
US6732055B2 (en) 2001-11-06 2004-05-04 General Electric Company Methods and systems for energy and emissions monitoring
US20030110065A1 (en) 2001-12-11 2003-06-12 Hatch Associates, Ltd. Method for enhancing sustainability
US20030110369A1 (en) 2001-12-11 2003-06-12 Fish Andrew J. Firmware extensions
US20030171851A1 (en) 2002-03-08 2003-09-11 Peter J. Brickfield Automatic energy management and energy consumption reduction, especially in commercial and multi-building systems
DE10214540A1 (de) 2002-04-02 2003-10-30 Siemens Ag Webserver mit integrierter Automatisierungsfunktionalität und Zugriff auf ein Echtzeit-Betriebssystem
AU2003279695A1 (en) 2002-04-17 2004-02-25 Aerovironment, Inc. Closed loop energy storage system
US20090313164A1 (en) 2002-09-06 2009-12-17 Hoglund Anders L Method of establishing an endogenous futures market for pollutant emission fees
US20040107345A1 (en) 2002-10-21 2004-06-03 Brandt David D. System and methodology providing automation security protocols and intrusion detection in an industrial controller environment
US8000938B2 (en) 2002-12-09 2011-08-16 Verisae, Inc. Method and system for tracking and managing destruction, reconstitution, or reclamation of regulated substances
US7877235B2 (en) 2003-01-31 2011-01-25 Verisae, Inc. Method and system for tracking and managing various operating parameters of enterprise assets
US20050034023A1 (en) 2002-12-16 2005-02-10 Maturana Francisco P. Energy management system
US7146232B2 (en) 2002-12-16 2006-12-05 Rockwell Automation Technologies, Inc. Agent program environment
AT501256A2 (de) 2003-02-06 2006-07-15 Mobilkom Austria Ag & Co Kg System zur verwaltung von produkten und produktteilen oder zugeordneten seriennummern sowie datenverarbeitungsanlage
CA2515159A1 (en) 2003-02-07 2004-08-19 Power Measurement Ltd. A method and system for calculating and distributing utility costs
US7043316B2 (en) 2003-02-14 2006-05-09 Rockwell Automation Technologies Inc. Location based programming and data management in an automated environment
US7085660B2 (en) 2003-05-13 2006-08-01 Siemens Power Transmission & Distribution, Inc. Energy management system in a power and distribution system
US20050015287A1 (en) 2003-05-22 2005-01-20 Beaver Earl R. Means for incorporating sustainability metrics and total cost and benefit analysis in decision-making
US20090222307A1 (en) 2003-05-22 2009-09-03 Beaver Earl R Means for incorporating sustainability metrics and total cost benefit analysis in decision-making
US20050055432A1 (en) 2003-09-08 2005-03-10 Smart Synch, Inc. Systems and methods for remote power management using 802.11 wireless protocols
JP3909848B2 (ja) 2003-09-19 2007-04-25 本田技研工業株式会社 製品ライフサイクル情報管理システム
US7177728B2 (en) 2003-12-30 2007-02-13 Jay Warren Gardner System and methods for maintaining power usage within a set allocation
EP1560094A1 (de) 2004-01-27 2005-08-03 Siemens Aktiengesellschaft Bereitstellung von Diensten innerhalb eines Netzwerks mit gekoppelten Rechnern
US20050171910A1 (en) 2004-02-02 2005-08-04 Chuan-Yu Wu Method for integrating enterprise collaborative operations in product lifecycle management and system thereof
US7277864B2 (en) 2004-03-03 2007-10-02 Asset4 Sustainability ratings and benchmarking for legal entities
US20050278296A1 (en) 2004-06-08 2005-12-15 Peter Bostwick Method and system for creating, sustaining and using a transactional bill of materials (T-BOM ™)
US7477956B2 (en) 2004-07-12 2009-01-13 Applied Materials, Inc. Methods and apparatus for enhancing electronic device manufacturing throughput
US8527499B2 (en) 2004-07-19 2013-09-03 Sap Ag Computer implemented method and system for a user search interface
GB2439490B (en) 2005-03-08 2008-12-17 Radio Usa Inc E Systems and methods for modifying power usage
US7565351B1 (en) 2005-03-14 2009-07-21 Rockwell Automation Technologies, Inc. Automation device data interface
US20060248002A1 (en) 2005-04-28 2006-11-02 Rockwell Electronic Commerce Technologies Llc Business strategy transaction router
US7274975B2 (en) 2005-06-06 2007-09-25 Gridpoint, Inc. Optimized energy management system
US7421429B2 (en) 2005-08-04 2008-09-02 Microsoft Corporation Generate blog context ranking using track-back weight, context weight and, cumulative comment weight
US7548789B2 (en) 2005-09-29 2009-06-16 Rockwell Automation Technologies, Inc. Editing lifecycle and deployment of objects in an industrial automation environment
US7587251B2 (en) 2005-12-21 2009-09-08 Rockwell Automation Technologies, Inc. Remote monitoring and control of an I/O module
US7747416B2 (en) 2006-06-06 2010-06-29 Siemens Industry, Inc. System and method for batch process control with diverse distributed control system protocols
WO2008002615A2 (en) 2006-06-28 2008-01-03 Andrew Ivchenko Method and system for determining mobile emissions reduction credits
US20080046387A1 (en) 2006-07-23 2008-02-21 Rajeev Gopal System and method for policy based control of local electrical energy generation and use
US20080046407A1 (en) 2006-08-16 2008-02-21 Microsoft Corporation Application search interface
US7902965B2 (en) 2006-09-29 2011-03-08 Rockwell Automation Technologies, Inc. Subscribing to alarms and events in a hierarchy
WO2008062388A2 (en) 2006-10-13 2008-05-29 Alcan Packaging Flexible France Product sustainability assessment
ZA200708340B (en) 2006-10-27 2008-10-29 Biosigma Sa Process to increase the bioleaching speed of ores or concentrates of sulfide metal species, by means of continuous inoculation with leaching solution that contains isolated microorganisms, with or without the presence of native microorganisms
US20080154749A1 (en) 2006-12-23 2008-06-26 Agile Software Corporation Integrated System and Method for Improved Product Substance Compliance
US20090138415A1 (en) 2007-11-02 2009-05-28 James Justin Lancaster Automated research systems and methods for researching systems
US8271363B2 (en) 2007-04-25 2012-09-18 Bennett Hill Branscomb System and method for banking downstream resource costs
EP2171631A4 (en) 2007-05-18 2011-06-29 Sustainable Minds Llc SUSTAINABLE DESIGN DECISION SUPPORT SYSTEM
US8327130B2 (en) 2007-09-25 2012-12-04 Rockwell Automation Technologies, Inc. Unique identification of entities of an industrial control system
US20090099887A1 (en) 2007-10-12 2009-04-16 Sklar Michael S Method of undertaking and implementing a project using at least one concept, method or tool which integrates lean six sigma and sustainability concepts
DE502007006736D1 (de) 2007-10-16 2011-04-28 Siemens Ag Verfahren zur automatischen Modifikation eines Programms
US20090177505A1 (en) 2008-01-04 2009-07-09 Dietrich Brenda L Supply and Distribution Method and System Which Considers Environmental or "Green" Practices
US20110071721A1 (en) 2008-03-01 2011-03-24 Gilfillan Graham B Systems and methods for obtaining emissions offset credits
BRPI0911954B1 (pt) 2008-05-09 2023-12-19 Accenture Global Services Gmbh Estrutura de integração, método para comunicação de dados operacionais e de evento, sistema e método de gerenciamento de dados para uma rede de energia e subestação em rede de energia
US20090281677A1 (en) 2008-05-12 2009-11-12 Energy And Power Solutions, Inc. Systems and methods for assessing and optimizing energy use and environmental impact
WO2009155496A1 (en) 2008-06-20 2009-12-23 Bennett Hill Branscomb Community to address carbon offsets
US20100023360A1 (en) 2008-07-24 2010-01-28 Nadhan Easwaran G System and method for quantitative assessment of the agility of a business offering
US20100042455A1 (en) 2008-08-12 2010-02-18 Gm Global Technology Operations, Inc. Model-based real-time cost allocation and cost flow
US20100057480A1 (en) 2008-08-27 2010-03-04 David Arfin Energy Services
US8265986B2 (en) 2008-10-03 2012-09-11 International Business Machines Corporation System and method for determining carbon emission-conscious order fulfillment alternatives with multiple supply modes
US20100100405A1 (en) 2008-10-17 2010-04-22 Green Wizard, Llc Method and Apparatus for Determining and Managing Sustainability Ratings
US8738432B2 (en) 2008-11-24 2014-05-27 International Business Machines Corporation System and method for segmenting items in a shopping cart by carbon footprint
EP2192457B1 (de) 2008-11-28 2013-08-14 Siemens Aktiengesellschaft Automatisierungskomponente für eine industrielle Automatisierungsanordnung und Verfahren zur Aktivierung eines Betriebszustandes
US9093862B2 (en) 2009-01-16 2015-07-28 Zbb Energy Corporation Method and apparatus for controlling a hybrid power system
US20100332373A1 (en) 2009-02-26 2010-12-30 Jason Crabtree System and method for participation in energy-related markets
US20100217642A1 (en) 2009-02-26 2010-08-26 Jason Crubtree System and method for single-action energy resource scheduling and participation in energy-related securities
US20100218108A1 (en) 2009-02-26 2010-08-26 Jason Crabtree System and method for trading complex energy securities
US20100217651A1 (en) 2009-02-26 2010-08-26 Jason Crabtree System and method for managing energy resources based on a scoring system
US20100249975A1 (en) 2009-03-24 2010-09-30 Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. System and method for sustainability analysis
US8510139B2 (en) 2009-04-10 2013-08-13 The Wercs, Ltd. Product sustainability indicator
US20100318233A1 (en) 2009-04-22 2010-12-16 Yuki Yunes Remote energy monitoring and reporting system
US20100275147A1 (en) 2009-04-24 2010-10-28 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial energy demand management and services
US10013666B2 (en) 2009-04-24 2018-07-03 Rockwell Automation Technologies, Inc. Product lifecycle sustainability score tracking and indicia
US20100274612A1 (en) 2009-04-24 2010-10-28 Rockwell Automation Technologies, Inc. Utilizing sustainability factors for product optimization
US20100274603A1 (en) 2009-04-24 2010-10-28 Rockwell Automation Technologies, Inc. Dynamic sustainability factor management
US8892540B2 (en) 2009-04-24 2014-11-18 Rockwell Automation Technologies, Inc. Dynamic sustainability search engine
US8321187B2 (en) 2009-04-24 2012-11-27 Rockwell Automation Technologies, Inc. Process simulation utilizing component-specific consumption data
US9129231B2 (en) 2009-04-24 2015-09-08 Rockwell Automation Technologies, Inc. Real time energy consumption analysis and reporting
US10223167B2 (en) 2009-04-24 2019-03-05 Rockwell Automation Technologies, Inc. Discrete resource management
US8068938B2 (en) 2009-05-15 2011-11-29 General Electric Company Method and system for managing a load demand on an electrical grid
US20100314940A1 (en) 2009-06-15 2010-12-16 Palmer Miles R Energy-saving electrical power system
US20110004350A1 (en) * 2009-07-01 2011-01-06 Indie Energy Systems Company Renewable thermal energy metering and controls system
US8626344B2 (en) 2009-08-21 2014-01-07 Allure Energy, Inc. Energy management system and method

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5216623A (en) * 1990-06-06 1993-06-01 M. T. Mcbrian, Inc. System and method for monitoring and analyzing energy characteristics
JP2004206216A (ja) * 2002-12-24 2004-07-22 Seiko Epson Corp エネルギー省力化システム、プログラム、情報記憶媒体およびエネルギー省力化方法
US20050144154A1 (en) * 2003-12-03 2005-06-30 Indx Software Corporatin, A Siemens Company Tag management within a decision, support, and reporting environment
CN1952815A (zh) * 2005-09-30 2007-04-25 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 与工业控制系统的数据联合
CN101046863A (zh) * 2006-03-27 2007-10-03 横河电机株式会社 能量管理系统
CN101377679A (zh) * 2008-09-12 2009-03-04 华南理工大学 一种能量系统综合优化调度方法
CN201255834Y (zh) * 2008-09-12 2009-06-10 华南理工大学 能量系统综合优化调度系统
CN101751031A (zh) * 2008-11-28 2010-06-23 西门子公司 用于工业自动化装置的能源管理的控制部件和方法
CN101872443A (zh) * 2009-04-24 2010-10-27 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 对制造规格的离散能量分配
US20100274377A1 (en) * 2009-04-24 2010-10-28 Rockwell Automation Technologies, Inc. Discrete energy assignments for manufacturing specifications
CN102156457A (zh) * 2010-01-08 2011-08-17 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 工业控制能量对象
CN102591273A (zh) * 2011-01-14 2012-07-18 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 自组织的功率和能量控制管理系统和方法
CN202472391U (zh) * 2012-03-15 2012-10-03 北京时代科仪新能源科技有限公司 一种能源监控系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110799997A (zh) * 2017-10-27 2020-02-14 埃森哲环球解决方案有限公司 工业数据服务、数据建模、以及数据应用平台
CN110799997B (zh) * 2017-10-27 2024-01-26 埃森哲环球解决方案有限公司 工业数据服务、数据建模、以及数据应用平台

Also Published As

Publication number Publication date
US9911163B2 (en) 2018-03-06
CN104049595B (zh) 2017-12-08
US20140277792A1 (en) 2014-09-18
EP2830007A1 (en) 2015-01-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104049600A (zh) 用与自动化系统相关的能量信息更新置信值的系统及方法
CN104049595A (zh) 用工业自动化系统的组织模型确定能量信息的系统及方法
US8676394B2 (en) Integrated demand response for energy utilization
CN114362189A (zh) 一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置
CN102156457B (zh) 工业自动化硬件设备
US9842372B2 (en) Systems and methods for controlling assets using energy information determined with an organizational model of an industrial automation system
Verl et al. Architecture for multilevel monitoring and control of energy consumption
US10644511B2 (en) Multi-engine optimizer zone strategy
Lauro et al. Model predictive control for building active demand response systems
Allerding et al. Customizable energy management in smart buildings using evolutionary algorithms
CN103389791B (zh) 数据系统的功率控制方法及装置
Stluka et al. Architectures and algorithms for building automation—An industry view
US9501804B2 (en) Multi-core processor for performing energy-related operations in an industrial automation system using energy information determined with an organizational model of the industrial automation system
CN113632132A (zh) 计算机辅助的能量管理方法和能量管理系统
CN111476487A (zh) 一种基于区块链的自适应能源管理方法和装置以及设备
Petri et al. Ensemble-based network edge processing
Süße et al. Load and energy management for factories through multi-stage production planning and optimization
KR101348439B1 (ko) 유전 알고리즘을 이용한 전력 소비 태스크 스케쥴링 방법 및 유전 알고리즘을 이용한 전력 소비 태스크 스케쥴링 장치
Bratukhin et al. Integrating uncertainty of available energy in manufacturing planning
CN112564083A (zh) 一种局域能源互联网中能量路由器的能量管理方法及系统
CN103034313A (zh) 用于确定设备的部分负荷工况的方法
Stoldt et al. Applications for models of renewable energy sources and energy storages in material flow simulation
Schlechtendahl et al. Framework for controlling energy consumption of machine tools
CN109416772A (zh) 管理计算机集群中的供电的方法
CN202647189U (zh) 基于动态平衡调度的煤气系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB02 Change of applicant information

Address after: ohio

Applicant after: Rockwell automation technologies

Address before: ohio

Applicant before: Rockwell Automation Tech Inc.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant