CN104133393A - 一种能源管理控制方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种能源系统的管理控制方法和装置，其中，控制方法包括：采集能源系统的仪表数据；采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值；将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。如此技术方案，就能实现对能源系统的管理控制，以提高能源的综合利用效率。

Description

一种能源管理控制方法和装置

技术领域

本发明涉及能源管控领域，具体涉及一种能源管理控制方法和装置。

背景技术

能源系统是指水、电、气等各种能源介质的生产、运输、存储和消费的系统。能源系统广泛应用于工业企业，尤其是原油炼制、化工、冶金和水泥等能源密集型企业，这些企业均需要建立能源系统，以保证企业正常运营。能源系统为整个生产装置提供能源，因此，如果能源系统出现故障，轻则降低能源利用效率，重则影响其他装置正常生产，甚至引发生产事故。基于此现状，在利用能源系统的同时，还需要对该能源系统进行管理控制，以使该能源系统达到较高的效率。

现有的能源管理控制实际上是基于技术人员的个人经验对能源系统进行优化控制。由于不同技术人员的个人经验差距较大，且能源系统工作性能会随着运行时间长短，运行环境的影响发生变化，导致技术人员依据个人经验对能源系统的控制的可靠性不高，无法满足对工业企业对能源系统合理优化的目的。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种能源管理控制方法和装置，用以自动监控能源系统，优化控制该能源系统，以提高能源的综合利用效率。

为此，本发明实施例提供如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种能源系统的管理控制方法，所述方法包括：

采集能源系统的仪表数据；

采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值；

将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

可选的，所述方法还包括：

利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

可选的，当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，所述方法还包括：

发送告警信息以告知用户所述能源管道出现故障。

可选的，当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，所述方法还包括：

利用仪表历史数据生成仪表的预期误差发生概率，根据所述预期误差发生概率计算每个仪表数据的校正值。

可选的，所述方法还包括：

接收用户发送的展示需求信息，根据所述展示需求信息搭建显示模型，基于该模型调用对应的数据形成图形展示给用户，所述展示需求信息包括：待展示设备信息和待展示属性信息。

第二方面，本发明还提供了一种能源系统的管理控制装置，所述装置包括：

采集单元，用于采集能源系统的仪表数据；

优化单元，用于采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值；

控制单元，用于将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

可选的，所述装置还包括：

仿真模拟单元，用于利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

可选的，所述装置还包括：

告警单元，用于当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，发送告警信息以告知用户所述能够管道出现故障。

可选的，所述装置还包括：

数据协调单元，用于当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，利用仪表历史数据生成仪表的预期误差发生概率，根据所述预期误差发生概率计算每个仪表数据的校正值。

可选的，所述装置还包括：

统计分析单元，用于接收用户发送的展示需求信息，根据所述展示需求信息搭建显示模型，基于该模型调用对应的数据形成图形展示给用户，所述展示需求信息包括：待展示设备信息和待展示属性信息。

本发明实施例提供的能源管理控制方法和装置，为了实现对能源系统的优化控制，首先采集能源系统的仪表数据；然后，采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值；最后，将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。由此可见：本发明实施例提供的技术方案能够结合能源系统的实际运行情况，基于实际运行情况和生产需求，利用数学算法计算出每个发电机组的优化值，按照这些优化值调节每个发电机组的运行参数能够保证每个发电机组在保障生产负荷的情况下，燃料消耗成本最小，燃料气放散量最小，以实现资源的最大化利用。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例能源管理控制方法实施例1的流程图；

图2是本发明实施例能源管理控制方法实施例2的流程图；

图3是本发明实施例能源管理控制方法实施例3的流程图；

图4是本发明实施例能源管理控制方法实施例4的流程图；

图5是本发明实施例能源管理控制装置实施例1的示意图；

图6是本发明实施例能源管理控制装置实施例2的示意图；

图7是本发明实施例能源管理控制装置实施例3的示意图；

图8是本发明实施例能源管理控制装置实施例3的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和实施方式对本发明实施例作进一步的详细说明。

参见图1，图1是本发明实施例能源管理控制方法实施例1的流程图，该方法可包括：

步骤101，采集能源系统的仪表数据。

现有的能源系统包含有以下一种或者多种仪表：

流量计、电表、温度计、电压表、电流表、DCS控制器等。这些仪表实时监控能源系统的各参数指标。

不同类型的仪表其数据也不相同，仪表数据包含以下一种或者多种数据：

流量、电量、温度、电压、电流、功率、电力有功功率、燃料气热值、电力无功功率、能源计量仪表运行状态参数、动力设备运行状态参数、主生产线设备的运转状态等。其中有些仪表数据是直接从仪表中采集得到的，有些仪表数据是根据所采集的数据计算得到的，比如DCS控制器根据各仪表数据计算得到一些仪表数据。

本步骤可以通过直接读取仪表的方式采集仪表数据；也可以通过接收仪表数据的方式采集仪表数据，该方式需要由能源系统自己收集所有的仪表数据，然后将这些仪表数据发送给本步骤的执行主体，即，能源管理控制装置。

步骤102，采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

下面对混合整数线性规划算法进行解释说明。

首先，混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming，M ILP)算法是一种解决多约束条件下目标函数最大或者最小化问题的最优化方法。它要求目标函数以及所有的约束条件都是线性的。由于线性规划具有很强的建模能力，因此线性规划也是一种很好的解决控制及规划问题的方法。M ILP的主要思想是求满足所有约束条件的使目标函数极小的控制序列。

本步骤要采用M ILP算法，首先要考虑优化问题，而优化问题具有是三个要素：决策变量；目标函数；约束条件。决策变量包括连续变量和离散变量，其中连续变量如温度、压力、和流程等，通常称为操作变量；离散变量如设备和流程选择等，通常称为结构变量。混合整数规划是指要求部分决策变量的取值为整数的规划。

利用混合整数线性规划实现对能源系统进行动态约束的任务规划，下面以常规能源模型为例，对本步骤的实现过程作如下解释：

首先，基于待控制的能源系统建立如下数学模型。

$\mathrm{Objective}:\max \left\{\begin{array}{c}\underset{t}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}({\mathrm{price}}_t^{\mathrm{elec}}\underset{j}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\η}}_i\underset{\mathrm{fuel}}{\mathrm{\Σ}}{h}^{\mathrm{fuel}}F{\left(\mathrm{elec}\right)}_{t,j}^{\mathrm{fuel}}-\underset{j}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{fuel}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{price}}^{\mathrm{fuel}}F{\left(\mathrm{elec}\right)}_{t,j}^{\mathrm{fuel}}\\ +\underset{j}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{\mathrm{fuel}}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{profit}}_j^{\mathrm{fuel}}-{\mathrm{price}}^{\mathrm{fuel}})F{\left(\mathrm{use}\right)}_{t,j}^{\mathrm{fuel}}\\ -\underset{j}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{price}}^{\mathrm{fuel}}F{\left(\mathrm{loss}\right)}_{t,j}^{\mathrm{fuel}})\end{array}\right\}$

上述数学模型中各元素的物理含义如下表所示：

然后，根据该能源系统的模型，设置如下约束条件。

t周期任何容器、混合站j物料平衡约束C1：

$C1:\∀t,j,\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}F{(\mathrm{mix},\mathrm{ves})}_{t,j}^{\mathrm{in},i}=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}F{(\mathrm{mix},\mathrm{ves})}_{t,j}^{\mathrm{out},i}$

t周期任何用户、发电机j满足生产系统能量需求约束C2：

$C2:\∀t,j,M_{t,j}{c}_{M,j}{A}_{t,j}=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{h}_j{F\left(\mathrm{use}\right)}_{t,j}^i$

上述约束条件C2中的各元素的物理含义如下表所示：

t周期混合站j燃料气热值约束C3：

$C3:\∀t,j,h_j^{L,\mathrm{MIX}}\≤\frac{\underset{\mathrm{fuel}}{\mathrm{\Σ}}{h}^{\mathrm{fuel}}F{\left(\mathrm{mix}\right)}_{t,j}^{\mathrm{fuel}}}{\underset{\mathrm{fuel}}{\mathrm{\Σ}}F{\left(\mathrm{mix}\right)}_{t,j}^{\mathrm{fuel}}}\≤h_j^{H,\mathrm{MIX}}$

t周期储罐(柜)j操作安全约束C4：

$C4:\∀t,j,{\mathrm{SEC}}_j^L\≤I_{t,j}=I_{t-1,j}+\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{t,i}F{\left(\mathrm{ves}\right)}_{t,i}\≤{\mathrm{SEC}}_j^H,$ 其中， $a_{t,i}=\left\{\begin{array}{c}1\\ -1\end{array}\right.$

最后，基于上述约束条件C1～C4，采用M ILP算法求解出优化值。

步骤103，将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

上述步骤采用M ILP算法求解出的优化值，既能够保证发电机组尽可能多发电，又能够保证燃料消耗成本最小，燃料气放散量最小，能源系统按照该优化值调节每个发电机组的运行参数，则能够保证能源系统的高效运行。

能源系统可能会包含能源介质输送的管网，比如蒸汽管网、煤气管网、水管网这些管网包含各种管道比如气管、水管等。现在能源系统布局都在管道前端和末端设置所需要的仪表，以便利用仪表数据检测管道状态，但是由于该仪表仅设置在管道的前端或者末端，无法监控到管道其他位置的状态，且由于管道布局较为繁琐，要做到在多个位置布局仪表，其布局难度较大且成本也较高。基于此，本发明提供一种优选方案，利用该优选方案能够得到能源管道未安装仪表位置的状态数据。

参阅图2，图2是本发明实施例能源管理控制方法实施例2的流程图，该方法可包括：

步骤201，采集能源系统的仪表数据。

步骤202，采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

步骤203，将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

上述步骤201～202与上述实施例1中步骤101～103相同，在此不再赘述。

步骤204，利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

为了实现本步骤，首先通过可视化建模工具或者其他建模工具，将能源系统的管网流程用属性模型描述。然后通过在线模拟或者离线模拟的方式，模拟出能源管中未安装仪表位置的状态数据。管网模拟所涉及的计算包含三个部分：性质计算、流体力学计算以及热传计算。其中性质计算对于整个模拟的结果影响最大，官网模拟所要涉及到的性质计算包括：传递性质和热力学性质两个方面。

首先，建立管网结构模型。

建立管网结构模型首先需要调研管网系统结构参数和操作参数；由于管网模拟计算主要包括流体力学计算和传热计算，所以管网结构模型的建立还需要查看管网结构材料包含：管段参数、管件参数以及保温状况。另外，还需要查看每条管线的距离，管道的尺寸(直径或内外径)、管道材料(粗糙度、使用年限等因素)、管段提升度、管线的保温状况(保温层数、厚度、保温材料)，有无管件(阀门，三通，弯管等)。

管段参数具体包括管段长度、提升度、内径和外径(或公称直径)以及管质材料。只要知道管质材料和公称直径就可根据国标查到相应的密度、热容、粗糙度和导热系数。其中管段长度、提升度、内径和粗糙度用于流体力学(压降)计算；外径、内径和热导系数、密度和热容用于传热计算。

管件参数包括阀门(球阀、蝶阀、截止阀和闸门阀等等)、弯管、突缩和突放管件等，这些管件绝大多数需要提供内径及材料，所有这些管件参数均用于流体力学计算，主要是压降计算。

保温状况主要指管道的保温层数、保温材料及保温层厚度。根据保温材料管网系统操作参数的调研，可查国标得到相应的密度、热容及导热系数，这些参数主要用于传热计算。

管网系统操作参数的调研主要是对管网系统中仪表安装情况的调研。操作参数或工况参数主要是指气源端或水源端的组成、温度、压力与流量。整个模拟过程可以采用离线模拟方式，也可以采用在线模拟方式；离线模拟时主要参考实际生产中的操作参数，手动输入到模拟软件中进行计算。在线模拟时需从仪表中实时读入工况参数进行计算。

若一个管网系统由若干个分割器或混合器(内节点)，物流以及多根管段构成。则内节点连接矩阵为：

管段连接矩阵为：

内节点通路矩阵为：

然后，联立方程组

(1)物料衡算

若物流的流量为F_i；

根据物料平衡，任一内节点都满足如下公式：

A_jiF_i＝0

任一管段都满足如下公式：

D_jiF_i＝0

(2)能量衡算

若物流的压力为P_i；根据能量衡算，任一内节点都满足如下公式：

E_jiP_i＝0

任一管段都满足如下公式：

D_jiP_i-C_jF_i ²＝0，其中，C_j为管道阻力系数。

(3)非线性方程组的求解

描述管网系统的数学模型，最终是以一组大型的非线性方程组表示的，因此，可采用最小二乘法或牛顿—拉夫森法等数值方法求解。

描述整个管网系统的物料平衡与能量平衡是一组联立的方程。由上述方法得到这两类方程所涉及到的管网结构模型(物流连接方程)，再结合管段的流体力学模型，即可建立描述管网系统的联立方程，此过程可由计算机程序完成。最后通过相应的非线性方程组的数值方法求解这一大型的方程组，得到整个管网系统的模拟结果。

通过上述对管网系统的模拟，根据已有的仪表数据模拟出管道其他未安装仪表位置的状态数据，通过模拟出的状态数据可以检测管道的正常与否。因此，利用该优选方案不仅能够给能源系统提供优化建议，保证能源系统的高效运作，还能够模拟出管道的状态数据检测管道状态，从而节省了人力检测管道所需资源。

基于上述优选方案，本发明还提供了另一种优选方案，具体是在上述步骤204之后，当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，发送告警信息以告知用户所述能源管道出现故障。利用该优选方案能够及时监测能源管道状态，能够及时告警用户维修能源管道，从而避免能源管道故障对能源系统造成不良影响。

需要说明的是，控制装置可以提示音、提示灯、提示文字等方式输出告警信息，对于发送告警信息的方式，本发明不做限定，只要能引起用户的注意即可。

由于能源系统最终涉及到根据能源大小收费、关注设备相关指标数值的问题，因此，对数据的准确性要求非常高。但在实际应用中会出现检测同一管道的两个仪表数据不一致的问题，或者是两个仪表都不准确的问题；当出现这种问题时，就无法准确确定哪个数据更可靠。基于此，本发明在上述优选方案的基础上，还提供了如下优选方案。

参阅图3，图3是本发明实施例能源管理控制方法实施例3的流程图，该方法可包括：

步骤301，采集能源系统的仪表数据。

步骤302，采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

步骤303，将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

步骤304，利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

上述步骤301～304与上述优选方案中步骤201～204相同，在此不再赘述。

步骤305，当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，利用仪表历史数据生成仪表的预期误差发生概率，根据所述预期误差发生概率计算每个仪表数据的校正值。

当模拟得到的能源管道状态数据与采集到的该能源管的仪表数据不一致时，则表明仪表测试的数据不准确，不可靠，因此需要进行数据协调，所谓数据协调实质上就是校正测量数据误差的方法，以实现在测量数据含有误差情况下利用仪表运行历史数据和独立变量改变误差检出率同时改善数据协调过程计算效率，数据协调通过算法进行误差仪表数据校正，为统计分析提供一组平衡数据。

上述数据不一致，可以是严格意义上的数据大小不一致，即，数据是否相等；也可以是在一定范围内的数据大小不一致，即，数据是否在一定范围内近似相等，如果不近似相等，表明不一致。

由于误差的产生跟仪表的故障是紧密联系在一起的，每个仪表的可靠性都不同，因此，本发明优选方案将仪表的历史运行数据作为判定仪表可靠性的基础，改善误差的检出率，用共用关联矩阵的方式改善数据协调的计算效率，同时将误差以候选集的方式给出，得出测量数据的校正值。

下面从公式角度对数据协调处理作解释说明。

(1)从数据库中得到仪表历史运行数据，根据其历史运行情况，生成所有测量仪表的预期误差发生概率。

$P_i\left(t\right)=1-\frac{\mathrm{\Γ}(l_i+m_i)\mathrm{\Γ}(m_i+{\mathrm{\τ}}_i\left(t\right))}{\mathrm{\Γ}\left(l_i\right)\mathrm{\Γ}(l_i+m_i+{\mathrm{\τ}}_i\left(t\right))},i=\mathrm{1,2},......,n$

其中，l_i表示仪表S_i以前出现错误的次数，m_i表示仪表S_i正常工作的时间，τ_i(t)表示距上次检查仪表S_i的时间，Γ(·)表示Γ-分布。

(2)设1-P_i(t)是预期无显著误差出现频率，定义预期无显著误差出现概率为仪表的可靠性，利用可靠性对所有测量点的值进行加权，同时将所有未测变量的权值赋位0。

(3)利用最小生成树算法Kruskal发对测量网络进行最小生成树计算，将所有的测量变量分为生成树的弦和生成树的枝两类，定义弦为独立变量，枝为非独立变量，同时获得测量变量与独立变量之间的关系矩阵：

(4)根据P×CM计算得出测量变量的估计值，CM为独立变量的测量值向量，将每个非独立变量的估计值与测量值进行比较，如果绝对误差超过根据正太分布概率选定的标准值，则将非独立变量放入误差候选集中。

(5)如果与某个独立变量相关的所有非独立变量都在误差候选集中，那么计算相关的非独立变量的综合可靠性其中B表示相关的非独立变量集合，若Rbr大于该独立变量的可靠性，则将该独立变量的可靠性降为0.1，而将所有不在候选集中的非独立变量的可靠性提高到1，然后回到步骤(3)进行循环计算，如果Rbr小于该独立变量的可靠性或候选集中不包括与任意一独立变量相关的所有非独立变量，那么进行下一步。

(6)用变量的估计值替换误差候选集中变量的测量值，剔除显著误差，然后根据计算校正值，剔除测量数据中的随机误差，其中Q是测量误差的方差－协方差矩阵，M是独立变量的测量值，即代表所要计算的校正值。

用户在使用能源系统时，常需要对能源系统的实际产耗与目标产耗作对应性分析，或者对能源系统中其它参数的变化情况作分析。基于此，本发明还提供了优选方案。

参阅图4，图4是本发明实施例能源管理控制方法实施例4的流程图，该方法可包括：

步骤401，采集能源系统的仪表数据。

步骤402，采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

步骤403，将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

上述步骤401～403与上述方法实施例1步骤101～103相同，在此不再赘述。

步骤404，接收用户发送的展示需求信息，所述展示需求信息包括：待展示设备信息和待展示属性信息；根据所述展示需求信息搭建显示模型，基于该模型调用对应的数据形成图形展示给用户。

用户可以根据实际需求选择待展示设备信息和待展示属性信息，比如用户可以通过组件式拖拽方式进行组件布局，将组件放置于相应的组态区域，不同的组件有不同的属性信息，根据展示的内容不同，进行相应的属性设置，完成模型的搭建。然后利用图形化展示，所谓图形化展示具体是对组态模型进行数据生成，通过对模型属性信息的分析，并获取采集到的仪表数据，最终完成数据展示。图形可以包括：饼图、柱状图、曲线图、图表等任一或多种形式。

其中，待展示设备信息是指需要被展示的设备的相关数据，该相关数据包括设备的关键信息比如蒸汽消耗量、发电量、耗电量、蒸汽产量等。待展示属性信息是指图形化组件的属性信息，比如图形的横坐标、纵坐标、高度、宽度、图形颜色、标题字体、显示内容方式等与图性显示属性有关的信息。

利用本发明上述优选方案，既能够给能源系统提供优化方案，以保证能源系统的高效运作，还能够为用户提供满足其实际需求的信息分析和图形展示服务。

与上述方法实施例1相对应的，本发明还提供了一种能源系统的管理控制装置，下面通过装置实施例1对该装置进行解释说明。

参阅图5，图5是本发明实施例能源系统的管理控制装置实施例1，该装置可包括：

采集单元501，用于采集能源系统的仪表数据。

优化单元502，用于采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

控制单元503，用于将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

利用本发明控制装置能够对能源系统进行优化控制，为能源系统提供设备优化值，以使能源系统按照设备优化值调节运行参数，从而保证该能源系统达到高效运行状态，保证能源得到最大化利用。

与上述方法实施例2相对应的，本发明提供了能源系统的管理控制装置。下面通过装置实施例2对该装置进行解释说明。

参阅图6，图6是本发明实施例能源系统的管理控制装置实施例2，该装置可包括：

采集单元601，用于采集能源系统的仪表数据。

优化单元602，用于采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

控制单元603，用于将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

仿真模拟单元604，用于利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

在本装置的基础上，优选的，还可包括：

告警单元，用于当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，发送告警信息以告知用户所述能够管道出现故障。

利用本发明上述优选方案，既能够为能源系统提供设备优化值，保证能源得到最大化利用，同时还能够通过模拟能源管道的状态数据，以监控能源管道状况。再者，当管道出现故障时，及时向用户发出告警信息，以避免重大损失。

与上述方法实施例3相对应的，本发明提供了能源系统的管理控制装置。下面通过装置实施例3对该装置进行解释说明。

参阅图7，图7是本发明实施例能源系统的管理控制装置实施例3，该装置可包括：

采集单元701，用于采集能源系统的仪表数据。

优化单元702，用于采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

控制单元703，用于将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

数据协调单元704，用于当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，利用仪表历史数据生成仪表的预期误差发生概率，根据所述预期误差发生概率计算每个仪表数据的校正值。

利用本发明上述优选方案，利用本发明上述优选方案，既能够为能源系统提供设备优化值，保证能源得到最大化利用，同时还能够为用户提供准确可靠地数据。

与上述方法实施例4相对应的，本发明提供了能源系统的管理控制装置。下面通过装置实施例4对该装置进行解释说明。

参阅图8，图8是本发明实施例能源系统的管理控制装置实施例4，该装置可包括：

采集单元801，用于采集能源系统的仪表数据。

优化单元802，用于采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值。

控制单元803，用于将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

统计分析单元804，用于接收用户发送的展示需求信息，根据所述展示需求信息搭建显示模型，基于该模型调用对应的数据形成图形展示给用户，所述展示需求信息包括：待展示设备信息和待展示属性信息。

利用本发明上述优选方案，既能够为能源系统提供设备优化值，保证能源得到最大化利用，同时还能够为用户以图形化展示其需求的信息。

本发明方案可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序单元。一般地，程序单元包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明方案，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序单元可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于装置实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见装置实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体实施方式对本发明进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的装置及设备；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种能源系统的管理控制方法，其特征在于，所述方法包括：

采集能源系统的仪表数据；

采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值；

将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，所述方法还包括：

发送告警信息以告知用户所述能源管道出现故障。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，所述方法还包括：

利用仪表历史数据生成仪表的预期误差发生概率，根据所述预期误差发生概率计算每个仪表数据的校正值。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收用户发送的展示需求信息，根据所述展示需求信息搭建显示模型，基于该模型调用对应的数据形成图形展示给用户，所述展示需求信息包括：待展示设备信息和待展示属性信息。

6.一种能源系统的管理控制装置，其特征在于，所述装置包括：

采集单元，用于采集能源系统的仪表数据；

优化单元，用于采用混合整数线性规划算法，利用所述仪表数据和生产需求计算所述能源系统中每个发电机组的供电量、供气量和气柜吞吐量的优化值；

控制单元，用于将所述优化值反馈给所述能源系统，以使所述能源系统根据所述优化值调节每个发电机组的运行参数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

仿真模拟单元，用于利用所述仪表数据仿真模拟所述能源系统中能源管的状态数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

告警单元，用于当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，发送告警信息以告知用户所述能够管道出现故障。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据协调单元，用于当所述状态数据与所述能源管的仪表数据不一致时，利用仪表历史数据生成仪表的预期误差发生概率，根据所述预期误差发生概率计算每个仪表数据的校正值。

10.根据权利要求6至9任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

统计分析单元，用于接收用户发送的展示需求信息，根据所述展示需求信息搭建显示模型，基于该模型调用对应的数据形成图形展示给用户，所述展示需求信息包括：待展示设备信息和待展示属性信息。