CN105229680B - 用于计算工业设备的生产率的系统和方法 - Google Patents

用于计算工业设备的生产率的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105229680B
CN105229680B CN201480030750.1A CN201480030750A CN105229680B CN 105229680 B CN105229680 B CN 105229680B CN 201480030750 A CN201480030750 A CN 201480030750A CN 105229680 B CN105229680 B CN 105229680B
Authority
CN
China
Prior art keywords
equipment
state
productivity
module
industrial equipment
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.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201480030750.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105229680A (zh
Inventor
F.蒙特罗内
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.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
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 Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN105229680A publication Critical patent/CN105229680A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105229680B publication Critical patent/CN105229680B/zh
Expired - Fee Related 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • 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
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E20/00Combustion technologies with mitigation potential
    • Y02E20/16Combined cycle power plant [CCPP], or combined cycle gas turbine [CCGT]
    • 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
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E20/00Combustion technologies with mitigation potential
    • Y02E20/16Combined cycle power plant [CCPP], or combined cycle gas turbine [CCGT]
    • Y02E20/18Integrated gasification combined cycle [IGCC], e.g. combined with carbon capture and storage [CCS]
    • 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

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统(B‑SYS),其中所述设备模块(AM)分别具有所属的状态时间份额分布(ZZAV),所述状态时间份额分布通过关联元件(VE)被关联成所述工业设备的布局模型,所述关联元件根据所述工业设备的配置来选择,其中基于所生成的布局模型通过计算单元(BE)计算所述工业设备的关于至少一个最终产品的生产率。

Description

用于计算工业设备的生产率的系统和方法
技术领域
本发明涉及一种用于计算由设备模块组成的工业设备的、尤其制造化学产品、生物化学产品或者医药产品的工业设备的生产率的方法和系统。产品也可以是电能量或者传感器数据的提供,例如在建筑物监视的情况下防火设备的视频图像或数据的提供。
背景技术
在运行工业设备、尤其用于制造一个或者多个产品、例如化学产品、生物学产品或者医药产品的工业设备中,工业设备的可靠性、可用性和可维护性具有重要意义。因此,在这样的工业设备的设计期间已经存在以下必要性:在规划工业设备时通过计算机支持的方式模拟工业设备的不同可能的配置,以便尤其在设备部件失效的情况下确定工业设备的关于一个或者多个最终产品的生产率。
发明内容
根据本发明,所述任务通过具有在专利权利要求1中说明的特征的系统解决。
根据本发明的第一方面,相应地实现一种用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统,其中所述设备模块分别具有所属的状态时间份额分布,所述状态时间份额分布通过配置元件被关联成所述工业设备的生产率-布局模型,所述配置元件根据所述工业设备的配置来选择,其中基于所生成的布局模型通过系统的计算单元计算所述工业设备的关于至少一个最终产品的生产率。
在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,设备模块的状态时间份额分布为相应的设备模块的至少两个离散的运行状态说明在运行时间上的时间份额,在所述时间份额期间所述设备模块处于相应的运行状态中。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,设备模块的状态时间份额分布的运行状态分别说明关于至少一个由相应设备模块产出的产品的生产率大小。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,运行时间上的、在其中设备模块处于未激活的运行状态中的确定的时间份额包括尤其用于在相应的设备模块上执行维护和修理措施的所规划的时间份额并且包括设置用于失效事件的时间份额。
在此,一个优点在于,根据维护和修理规划的维护措施或者修理措施一同包括到工业设备的生产率的计算中。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,可选择的设备模块的状态时间份额分布存储在设备模块数据库中,计算单元对所述设备模块数据库进行存取。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,在所述状态时间份额分布中说明的用于设备模块的不同运行状态的状态和/或时间份额是可调节的。
在一种可能的实施方式中,在所述状态时间份额分布中说明的用于设备模块的不同运行状态的时间份额可以根据工业设备的设备参数或者根据环境参数改变。
在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,关联元件具有算术关联元件和/或逻辑关联元件。
在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,所述可选择的关联元件之一是组合关联元件,所述组合关联元件对于连接在前面的设备模块的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布,所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明关于由所述连接在前面的设备模块产出的产品的生产率大小。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,所述可选择的关联元件之一是最小化关联元件,所述最小化关联元件对于连接在前面的设备模块的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布,所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明属于所述运行状态的、关于由所述连接在前面的设备模块产出的产品的生产率大小的最小值。
在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,设备模块以及关联元件借助图形编辑器通过关联线相互关联以生成工业设备的布局模型。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,关联线可以分别以正的或者负的加权因子加权。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,工业设备的不同中间产品和最终产品具有所属的产品优先权,所述产品优先权通过具有负的加权因子的关联线来模型化。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,为工业设备的每个最终产品计算结果状态时间份额分布,所述结果状态时间份额分布为整个工业设备的每个运行状态说明关于由工业设备产出的最终产品的生产率大小。
在根据本发明的系统的另一种可能的实施方式中,由工业设备产出的不同最终产品的结果状态时间份额分布以相应最终产品的所产生的每单位量的分配的相应值来加权,其中使所有由工业设备产出的最终产品的总值最大化。
在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,工业设备的最终产品具有化学产品或生物化学产品或医药产品。此外,最终产品也可以是电能量或者传感器数据。
根据本发明的另一个方面,实现一种用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的方法,所述方法具有专利权利要求16的特征。
因此实现一种用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的方法,其中设备模块分别具有所属的状态时间份额分布,所述状态时间份额分布通过关联元件被关联成工业设备的布局模型,所述关联元件根据工业设备的配置来选择,其中基于所生成的布局模型计算工业设备的关于至少一个最终产品的生产率。
根据本发明的另一个方面,实现根据在专利权利要求17中说明的特征的用于规划工业设备的规划软件工具。
因此实现一种用于规划工业设备的规划软件工具,其具有用于执行计算方法的程序指令,其中所述计算方法计算由设备模块组成的工业设备的生产率,其中所述设备模块分别具有所属的状态时间份额分布,所述状态时间份额分布通过关联元件被关联成工业设备的布局模型,所述关联元件根据工业设备的配置来选择,其中基于所生成的布局模型计算工业设备的关于至少一个最终产品的生产率。
根据本发明的另一个方面,实现一种具有在专利权利要求18中说明的特征的工业设备,其具有设备控制装置。
因此实现一种具有设备控制装置的工业设备,所述设备控制装置根据生产率控制工业设备的设备部件,所述生产率关于工业设备的最终产品通过用于计算生产率的系统来计算,其中设备模块分别具有所属的状态时间份额分布,所述状态时间份额分布通过关联元件被关联成工业设备的布局模型,所述关联元件根据工业设备的配置来选择,其中基于所生成的布局模型通过系统的计算单元计算工业设备的关于至少一个最终产品的生产率。
附图说明
此外,在参考附图的情况下详细阐述根据本发明的、用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统和方法的可能的实施方式。
其中:
图1根据本发明的一个方面示出用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统的一种可能的实施方式的框图;
图2、3、4根据简单的例子示出用于阐述根据本发明的用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统的功能原理的图形;
图5、6、7示出用于阐述关联元件的图形,所述关联元件可以应用在根据本发明的方法和系统中;
图8根据本发明的一个实施例示出用于阐述与时间相关地计算由设备模块组成的工业设备的生产率的图形;
图9示出用于阐述根据本发明的用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统和方法的功能原理的图形;
图10示出按照根据本发明的方法和系统产生的布局模型的简单例子,借助所述布局模型能够实现最终产品的优先级排序。
具体实施方式
如由图1可以看出的那样,在根据本发明的用于计算由设备模块AM组成的工业设备的生产率的计算系统B-SYS的所示实施例中计算系统B-SYS具有计算单元BE,所述计算单元例如包含一个或者多个用于执行程序指令的微处理器。在所示实施例中,计算单元BE对设备模块-数据库AM-DB和关联元件-数据库VE-DB进行存取。在设备模块-数据库AM-DB中,对于多个不同的设备模块AM分别存储所属的状态时间份额分布ZZAV。设备模块AM可以是简单的或者基本的设备模块,例如阀或者泵,或者是较复杂的设备部件或者分系统,其由基本的设备模块组成。每个设备模块AM模型化可配置的工业设备中的所属设备部件。工业设备例如是用于制造一个或者多个最终产品的设备。例如,工业设备可以是IGCC设备(Integrated Gasification Combined Cycle:整体煤气化联合循环)。IGCC设备是一种设备,在所述设备中原始燃料,诸如煤、生物质和废物在汽化器中在亚化学计量的情况下转换成高能燃气。产生的原料燃气在此冷却,其中来自于放热的气化过程的废热被引导到工业设备的水蒸汽循环中。原料燃气可以被清洁并且在此通过脱硫设备以及相应的过滤器。此外,该燃气在燃气轮机中燃烧。除了由合成燃气发电,可以生成其他的物质产品,尤其是氢气或甲醇、推进剂或者合成天然气。这样的工业设备由多个设备部件组成,所述多个设备部件尤其通过管道和线路相互连接。IGCC设备例如包括磨煤机、贮仓、烟灰水系统和煤气发生炉,其中煤气发生炉提供未加工的合成燃气,未加工的合成燃气可以被再加工,以便最后被输送给燃气轮机的燃烧室。磨煤机例如磨碎煤,其中已磨碎的煤中间存放在特殊的容器或者贮仓中,氮气位于所述特殊的容器或者贮仓中,以便防止爆炸。已磨碎的中间存放的煤被输送给煤气发生炉,所述煤气发生炉产生合成燃气。煤气发生炉连接到烟灰水系统上以用于其清洁。多个设备部件可以构成整个工业设备的技术分系统。例如,分系统的设备模块AM可以由基本设备部件的相互关联的设备模块组成。
每个设备模块AM具有至少两个离散的运行状态。例如,设备模块AM具有第一运行状态和激活的第二状态,在所述第一运行状态中该设备模块是未激活的并且不产出产品或者中间产品,在所述第二状态中该设备模块产出产品或者中间产品给连接在后面的设备部件。在该简单的例子中,设备部件在未激活的第一运行状态中具有0%的关于相应中间产品的生产率P并且在第二运行状态中具有100%的关于相应中间产品的生产率P。工业设备的设备部件可以产出一个或者多个中间产品。工业设备的较复杂的分系统或者所组成的设备部件可以具有较高数目的不同的离散运行状态,其中对于每个运行状态对于相应的由设备部件产出的中间产品可以说明生产率大小。对于设备部件,状态时间份额分布ZZAV分别代表相应设备模块AM的至少两个离散的运行状态,其中说明在运行时间上的时间份额ZA,在该时间份额期间设备模块AM处于相应的离散的运行状态中。例如,在图5中所示的简单的例子中,第一设备模块AM-1以在其运行时间上的90%的时间份额ZA处于在其中第一设备模块具有关于其最终产品的100%的生产率P的运行状态中,并且仅仅以其运行时间的10%处于在其中不产出任何产品(P=0%)的运行状态中。设备部件的占大多数的份额具有未激活的运行状态。运行时间上的在其中设备模块AM处于未激活的运行状态中的时间份额ZA可以包括经规划的时间份额和未经规划的时间份额。预给定的经规划的时间份额包括用于在相应的设备模块上执行维护和修理措施的时间份额。未经规划的时间份额可以设置用于设备模块AM中的失效事件。在图5中所示的简单的例子中,设备模块AM-1在其运行时间的10%期间处于未激活的运行状态中并且生产最终产品的0%。该10%的时间份额可以由例如5%的经规划的时间份额——在其中维护或者修理设备模块AM-1——并且由被设置用于可能的失效事件的时间份额组成。例如,该被设置用于失效事件的时间份额可以包括运行时间的5%。被设置用于失效事件的时间份额可以根据对于工业设备的相应设备部件存在的经验值或者历史数据来估计或者计算。此外,被设置用于失效事件的时间份额可以与其他参数相关,例如与相应设备模块AM的生命周期或者老化、以及与工业设备的参数或者环境参数相关。例如,对于已经使用的设备模块可以在设计被设置用于失效事件的时间间隔或者时间份额时一同考虑该设备模块的寿命或者运行时间,该设备模块从另外的设备拆卸或者被安装用于待建造的新设备。如果待安装的设备模块AM-1已经具有超过数年的运行时间,则要设置用于失效事件的时间份额ZA相比于同类的新安装到工业设备中的设备模块的情况应该更高地设定。经规划的在其中设备模块处于未激活的运行状态中的时间份额可以根据针对相应设备部件的维护或修理规划来调节或者改变。对于每个在设备模块-数据库AM-DB中设置的设备模块AM可以保存相应的状态时间份额分布ZZAV作为数据记录。在一种可能的实施方式中,在所存储的状态时间份额分布ZZAV中说明的、用于设备模块AM的不同运行状态的时间份额ZA是可调节的。在一种可能的实施方式中,状态时间份额分布ZZAV的调节通过用户经由如图1中所示的用户接口UI来实现。此外,不同设备模块AM的状态时间份额分布ZZAV可以根据工业设备的所模拟的设备参数AP或者根据所模拟的环境参数UP来改变ZZAV(AP)。例如,当在工业设备的内部存在的压力减小或者增加时可以改变状态时间份额分布ZZAV。此外,设备模块AM的状态时间份额分布ZZAV可以根据工业设备的环境温度(UP=T)变化ZZAV(UP)。
如果例如应该在沙漠中建造工业设备,在沙漠中存在高的温度T和高的温度波动ΔΤ,则对于分配给工业设备的设备部件的每个设备模块AM可以在设备模块-数据库AM-DB中保存对于高的环境温度适合的状态时间份额分布ZZAV。因此,设备模块AM的状态时间份额分布与基于所属设备部件AK的老化的寿命LZ、与工业设备的内部设备参数AP以及与环境参数UP、例如占主导的外部温度相关ZZAV(LZ,AP,UP)。
此外,设备部件的状态时间份额分布ZZAV可以与针对相应设备部件AK的维护规划相关。如果例如对于一周内的确定的日期设置设备部件上的维护或者修理,则设备部件的状态时间份额分布ZZAV可以对于100%生产率(P=100%)的第一运行状态具有该维护日期上的0%的时间份额ZA并且对于具有0%生产率(P=0%)的第二运行状态具有该维护日期上的100%的时间份额ZA。可以给工业设备的每个物理设备部件或者工业设备的每个分系统分配具有所属的状态时间份额分布ZZAV的相应设备模块AM。
在计算系统B-SYS中,设备模块AM的状态时间份额分布ZZAV通过关联元件VE手动地或者半自动地被关联成工业设备的布局模型。在此,所述关联根据工业设备的经规划的或者可能的配置例如手动地进行,也即关联元件VE根据该配置通过用户例如借助计算系统B-SYS的用户接口UI来选择。在一种可能的实施方式中,设备模块AM——其分别将工业设备的设备部件或者分系统表示为数据模型——以及关联元件VE借助图形编辑器通过用户经由关联线相互关联以便生成工业设备的布局数据模型。设备模块可以从设备模块库中挑选。在一种可能的实施方式中,借助编辑器生成的布局模型可以存储在系统B-SYS的数据存储器MEM中。接着,基于所生成的布局模型通过计算单元BE计算工业设备的关于至少一个最终产品的生产率。因此,通过计算,所规划的工业设备的关于至少一个最终产品——例如化学的、生物学的、电的、医药的最终产品——的生产率通过计算单元BE基于工业设备的布局数据模型来模拟。从设备模块-数据库AM-DB选择设备模块AM以及从关联元件-数据库VE-DB选择所使用的关联元件VE优选借助图形编辑器、例如基于Visio的RAM(可靠性、可用性、可维护性)布局编辑器来实现。该布局编辑器能够实现在工业设备的设备模块或者分系统之间的互连或者关联的模型化。优选借助图形用户接口UI在屏幕上向用户显示布局编辑器。不同的设备模块AM可以放置在接口UI的屏幕上并且借助关联元件VE相互关联。从关联元件-数据库VE-DB选择的关联元件VE可以包括算术关联元件和/或逻辑关联元件。所选择的设备模块AM和关联元件VE可以通过关联线相互连接以创建工业设备的布局模型。在一种可能的实施方式中,关联线可以以正的或者负的加权因子w加权。可选择的关联元件VE优选位于计算系统B-SYS的关联元件-数据库VE-DB中,如在图1中所示的那样。在一种可能的实施方式中,可选择的关联元件之一是组合关联元件KOM-VE,其为连接在前面的设备模块AM的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布ZZAV,所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明关于由连接在前面的设备模块AM产出的产品的生产率大小P。这样的组合关联元件的一个例子在图6中针对在图5中所示的简单的例子说明。此外,作为另外的关联元件VE,最小化关联元件可以位于关联元件-数据库VE-DB中,所述最小化关联元件为连接在前面的设备模块AM的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布ZZAV,所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明属于所述运行状态的、关于由连接在前面的设备模块AM产出的产品的生产率大小P的最小值。用于这样的最小化关联元件MIN-VE的例子在图7中针对在图5中所示的简单例子中示出。可以以不同的图形符号在屏幕上向用户显示可选择的不同关联元件VE。不同的关联元件获得在输入侧与关联元件VE关联的连接在前面的设备模块的状态时间份额分布作为输入,并且提供用于可能的不同的组合的离散的运行状态的状态时间份额分布ZZAV作为输出。此外,这参考图2、3、4示例性地阐述。
图2示出用于设备模块AM的状态时间份额分布ZZAV,所述设备模块AM通过关联元件VE相互关联,如在图3中所示的那样。设备模块AM-1、AM-2、AM-3、AM-4、AM-5例如可以是用于煤气发生炉的设备模块,所述设备模块通过汇流排或者头连接并且产出未加工的合成燃气。在图3中所示的例子中,五个设备模块通过关联元件VE相互关联,所述五个设备模块分别模型化一个煤气发生炉设备部件,该关联元件的最终产品或者中间产品是所产生的未加工的合成燃气。用于不同设备模块AM-1至AM-5的状态时间份额分布ZZAV在图2中示出。在所述简单的例子中,每个设备模块AM-i分别具有两个离散的运行状态,即对于相应的设备模块的激活的运行状态具有关于产品的100%的生产率大小P的激活的运行状态以及对于相应的设备模块的未激活的或者已失效的运行状态具有0%的生产率大小P。例如用于激活的运行状态(生产率大小P=100%)的时间份额ZA可以是95%,而用于未激活的运行状态(生产率大小P=0%)的时间份额ZA是5%。在所述状态时间份额分布ZZAV内的所有时间份额ZA之和等于100%。如在图2中所示的那样,例如用于设备模块AM-1至AM-4的状态时间份额分布ZZAV大致相同,而用于第五设备模块AM-5或者由其模型化的第五煤气发生炉的状态时间份额分布说明用于激活的运行状态的50%的时间份额和用于未激活的运行状态的50%的时间份额。由此例如可以模型化以下:第五设备模块AM-5显著更旧并且因此需要更高的、用于失效事件或者维护或者修理措施的时间份额。借助从关联元件-数据库VE-DB选择的关联元件VE,自动计算用于在图3中所示的整个分系统的状态时间份额分布ZZAVVE,如在图4中通过图形表示的那样。在图3中所示的简单例子中,当连接在前面的五个设备模块或者煤气发生炉中的四个工作时,分系统具有100%的生产率。如果所有五个连接在前面的煤气发生炉都工作,则分系统具有125%的生产率大小,如图4中所示。如果所有五个煤气发生炉同时失效,则分系统的生产率大小P是0%。然而,在该组合的运行状态上的时间份额ZA很小,因为所有五个煤气发生炉同时失效是很不可能的。在图4中所示的简单例子中,在整个运行时间上的以下时间份额是最大的,在所述时间份额中五个煤气发生炉中的四个同时工作。在该运行状态中,实现分系统的100%的生产率大小,这例如相应于在预给定的运行时间段中相应分系统的最终产品的1t。在图3中所示的分系统和所属的在图4中所示的所计算的状态时间份额分布ZZAV可以与另外的设备模块AM和分系统相关联以用于计算待建造的工业设备的配置。
通过所述关联的改变以及通过添加或者除去设备模块AM,可以有针对性地改变子系统或者分系统的关于至少一个最终产品或者中间产品的所属的状态时间份额分布ZZAV。此外,不同的基本设备模块的状态时间份额分布ZZAV可以在模拟中改变。在一种可能的实施方式中,这可以根据工业设备的设备参数——例如占主导的作用于锅炉或者管道的内部压力或者根据环境参数——例如环境温度来进行。如果例如模拟很高的外部温度,则设备模块AM的状态时间份额分布ZZAV可以如下发生变化,即用于相应的所涉及的设备模块AM的激活的运行状态(生产率大小P=100%)的时间份额ZA减小,而用于未激活的运行状态(生产率大小P=0%)的时间份额ZA增加。在根据本发明的系统的一种可能的实施变型方案或者实现中,对于不同的设备模块AM共同考虑在工业设备内的所属的设备部件的坐标或者位置坐标。由此例如可能的是,也模拟在工业设备内的温度梯度。如果例如图3中的设备模块AM-1位于工业设备的朝向太阳的一侧上,则该设备模块由于较高的温度具有不同于例如设备模块AM-5的状态时间份额分布,所述设备模块AM-5装配在工业设备的背离太阳的一侧上。
图5、6、7示出用于阐述可能的关联元件VE的图形,如所述关联元件可以应用在根据本发明的用于计算由设备模块组成的工业设备的生产率的系统中那样。在图5中所示的简单分系统中,两个设备模块AM-1、AM-2通过算术的关联元件VE关于最终产品相互关联。这两个设备模块AM-1、AM-2具有不同的状态时间份额分布ZZAV,如在图5中所示的那样。在图5中所示的简单例子中,两个设备模块AM分别具有两个离散的运行状态,即激活的运行状态和未激活的运行状态。第一设备模块AM-1在激活的运行状态中具有100%的生产率并且在未激活的运行状态中具有0%的生产率。设备模块AM-1以运行时间的90%处于激活的运行状态中并且以运行时间的10%处于未激活的运行状态中。与此相对,另一设备模块AM-2在激活的运行状态中仅仅具有70%的生产率。例如设备模块AM-2相比于设备模块AM-1可以具有显著更高的运行年龄,因此所述设备模块AM-2在激活的运行状态中的生产率明显小于设备模块AM-1的生产率。此外,在所示的例子中,设备模块AM-2仅仅以总运行时间的80%处于激活的运行状态中并且以20%处于未激活的运行状态中。在此例如可以考虑,对于另外的设备模块AM-2预留更多时间用于维护和修理,并且此外,非期望的失效事件的概率更高。在图5中示出的关联元件VE现在关联两个连接在前面的设备模块AM-1、AM-2的状态时间份额分布ZZAV。
关联元件VE例如可以是组合关联元件,如在图6中所示的那样。在此,为两个连接在前面的设备模块AM-1、AM-2的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布,所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明关于由所述连接在前面的设备模块产出的产品的生产率大小。图6示出在图5中示出的简单例子情况下所生成的用于的组合关联元件KOM-VE的状态时间份额分布。如在图6中所示出的那样,能够实现状态的四种不同组合,即当两个设备模块AM-1、AM-2处于激活的运行状态中时,具有170%的生产大小的第一状态;当第一设备模块AM-1处于激活的运行状态中,而第二设备模块AM-2失效或者处于未激活的运行状态中时具有100%的生产率大小的运行状态;当第一设备模块AM-1是未激活的并且仅仅第二设备模块AM-2是激活时具有70%的生产率大小的第三运行状态;以及当两个设备模块AM-1、AM-2同时处于未激活的运行状态中时具有0%的生产率大小的第四运行状态。对于分系统的每个组合的状态自动计算时间份额ZA。因此,用于具有生产率大小P=170%的第一运行状态的时间份额ZA是0.72,即在其中第一设备模块AM-1处于激活的运行状态中的时间份额ZA和在其中第二设备模块AM-2处于激活的运行状态中的时间份额ZA的乘积。如在图6中可以看出,包括两个相互连接的设备模块AM-1、AM-2的分系统仅仅在运行时间的18%中处于具有生产率大小P=100%的第二运行状态中。在分系统的第三运行状态(生产率大小P=70%)中时间份额是8%,并且在第四运行状态(生产率大小P=0%)中分系统仅仅处于运行时间的2%中,也即时间份额ZA对于在其中两个设备部件失效的该组合的状态是2%。
另一种可能的可选择的关联元件VE是最小化关联元件,如在图7中所示出的那样。所述最小化关联元件为连接在前面的设备模块AM的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布ZZAV,所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明属于所述运行状态的、关于由所述连接在前面的设备模块AM产出的产品的生产率大小P的最小值。在所示例子中,运行状态的第一种可能的组合是当两个设备模块AM-1、AM-2处于激活的运行状态中并且完全生产,也即第一设备模块具有100%的生产率大小并且第二设备模块具有70%的生产率大小时。两个生产率大小的最小值是70%。用于此的时间份额是72%,如在图7中所示的那样。其余可能的组合是用于设备模块AM-1的P=100%和用于设备模块AM-2的P=0%;用于设备模块AM-1的P=0%和用于设备模块AM-2的P=70%;以及用于设备模块AM-1的P=0%和用于设备模块AM-2的P=0%。关于用于这些组合的生产率大小的最小值是0%。所计算的用于该组合的状态的相应时间份额是28%,如在图7中所示的那样。借助两个在图6、7中所示的关联元件VE,即组合关联元件KOM-VE和最小化关联元件MIN-VE,基本上可以模型化工业设备的所有配置。布局编辑器能够实现工业设备的分系统之间的互连的模型化。在第一步骤中,可以分析工业设备的RAM布局,以便例如识别工业设备的分系统之间的相关性以及例如至少一个分系统的减小的生产率对工业设备的关于最终产品或者中间产品的生产率的影响。通过将耦合的和相关的分系统的生产率特性或者状态时间份额分布ZZAV聚集或者关联成具有所属的生产率特性的组合的分系统,可以连续地计算关于整个系统或者整个工业设备的关于一个或者多个最终产品的生产率的状态时间份额分布。由此绕开部分地运转的或者有缺陷的分系统的生产率级别的不同组合的单独考虑并且能够实现整个工业设备的关于其生产率的整体考虑。
不同设备部件的状态时间份额分布ZZAV可以根据维护规划发生变化,如示例性地在图8中示出的那样。在图8中所示的例子中,在星期一(MO)维护设备模块AM-1,从而设备模块AM-1在星期一以0%时间份额处于激活的运行状态中,而设备模块AM-1对于整个星期一在未激活的运行状态(生产率大小P=0%)中占有100%的时间份额。另一设备模块AM-2对于星期一具有正常的时间份额分配,其中例如用于激活的运行状态的时间份额是95%,并且用于未激活的运行状态的时间份额是5%。在星期二(DIE),在所示的例子中,维护另一设备模块AM-2,从而该另一设备模块AM-2在星期二以100%的时间份额处于未激活的运行状态(生产率大小0%)中。在第三天(星期三)不维护两个设备模块AM-1、AM-2中的任一个。与此相应地,通过关联元件VE对于所述三天中的每一天得出不同的状态时间份额分布,如在图8中表示的那样。如果例如在星期三(MITT)不维护两个设备模块中的任一个,则用于最大生产率(生产率大小200%)的时间份额比在其余两天、即星期一或者星期二更高,在所述其余两天维护两个设备模块之一。因此,所计算的、分系统的状态时间份额分布ZZAV动态地根据用于工业设备的不同设备模块的时间规划、例如维护或者修理规划发生变化(ZZAV(t))。此外,在根据本发明的系统和方法中可能的是,使维护规划最佳地与工业设备协调,以便使工业设备的关于一个或者多个产品的生产率最大化。此外,可以研究或者分析变化的维护和修理规划对工业设备的生产率的影响。此外可以研究,在分系统内的所设置的冗余将关于所有最终产品的设备生产率提高到何种程度或者在执行维护措施时获得关于所有最终产品的何种程度的设备生产率。在图3中所示的例子中例如可以探究,基于生产率提高而设置冗余的第五煤气发生炉作为设备模块AM-5是否合算。借助根据本发明的方法和系统可能的是,计算工业设备的所预期的针对不同的最终产品的生产率。所计算的生产率可以与针对不同产品的所预期的生产率值相乘。例如,由所述工业设备产出的不同最终产品的结果状态时间份额分布以相应最终产品的所产生的每单位量的最终产品的允许的相应值来加权或者与其相乘。于是,在一种可能的实施方式中,使所有由工业设备产出的最终产品的总值最大化。由此,通过工业设备的所预期的运行时间计算的、所生产的产品的总值可以与复杂的工业技术设备的投资成本相关联。在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,设备模块AM以及关联元件VE借助图形编辑器通过关联线相互关联以生成工业设备的布局模型。关联线可以以正的或者负的加权因子wi加权,如在图9中所示的那样。每个设备模块AM可以具有状态时间份额分布m。在输入之后,设备模块AM获得连接在前面的模块的状态时间份额分布v,该状态时间份额分布v可以以加权因子w1加权。设备模块AM的输出同样可以以加权因子w2加权,如在图9中所示的那样。由设备模块或者分系统输出的状态时间份额分布ZZAV如下进行计算:ZZAV = min(w1 x v, m) x w2
在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,工业设备的不同最终产品具有所属的生产优先权。在一种可能的实施方式中,所述生产优先权可以通过关联线以负的加权因子模型化。这可以根据在图10中示出的简单的例子进行阐述。在工业设备的在图10中示出的例子中,该工业设备产生两个最终产品A、B。设备模块AM-1、AM-2模型化两个煤气发生炉作为工业设备的设备部件。由煤气发生炉提供的合成燃气被合并并且供应给用于产生最终产品A的合成设备,所述合成设备通过设备模块AM-A模型化。第二合成部件生产第二最终产品B。该第二合成部件通过设备模块AM-B模型化,如在图10中所示的那样。由煤气发生炉提供的合成燃气被供应给用于产品B的合成部件,然而其中将优先权让与产品A。为此,设备模块AM-A的输出端通过关联线——所述关联线以-100%的加权因子加权——引回到第二关联元件VE-2的输入端上,如在图10中所示的那样。第一关联元件VE-1模型化由煤气发生炉产出的合成燃气的合并,而第二关联元件VE-2模型化工业设备的第一最终产品A相对于第二最终产品B的优先级排序。如果两个煤气发生炉例如以100%的生产率工作,则关联元件VE-1的输出具有200%的生产率,其不仅供应给用于合成产品A的设备模块AM-A的输出端而且供应给关联元件VE-2的第二输入端。如果设备模块AM-A处于激活的运行状态中,则反馈至少100%并且在第二关联元件VE-2上计算状态时间份额分布。因为这两个煤气发生炉在这种情况下完全工作(P=200%),所以合成燃气也足以制造产品B。然而,如果这两个煤气发生炉之一失效并且于是具有0%的生产率大小P,则关联元件VE-1的输出仅还提供100%的生产率大小,通过关联元件VE-2由于负反馈而从该生产率大小中扣除100%,从而对于设备模块AM-B还仅仅0%在其输入端可用。因此,在这种情况下,所产生的全部合成燃气用于生产最终产品A,从而不产生产品B。但如果附加地设备模块AM-A失效并且具有0%的生产率大小P,则在VE-2的输入端上的负的权重与0%相乘并且合成燃气在所述时间份额中可用于产品B在AM-B中的生产。因此,通过负的加权,最终产品、例如产品A相对于另一最终产品、例如产品B的优先级排序可以借助布局编辑器模型化。在图10中所示的例子中,从由煤气发生炉产生的合成燃气中扣除在合成A的情况下消耗的合成燃气,以便计算对于合成B可用的合成燃气量。因此,借助布局编辑器可以模型化生产率级别的差。这能够实现在产品的优先级排序的情况下的模型化和通用计算,所述优先级排序尤其在分系统的减小的生产率的情况下生效或者影响所产生的最终产品的量。在一种可能的实施方式中,不同最终产品的优先级排序可以根据相应最终产品的当前值发生变化。在一种可能的实施方式中,由工业设备产出的不同最终产品的结果状态时间份额分布以相应最终产品的所产生的每单位量的相应值来加权。该值例如可以是被分配的。在另一种可能的实施方式中,不同的最终产品的值通过数据网从服务器传送。例如,所产生的每单位量的值可以是产品市场的市场价格。在根据本发明的系统的一种可能的实施方式中,由工业设备产出的所有最终产品的总值根据当前的或者所预测的产品值来自动最大化。因此,所利用的分系统的相关性的图形模型化和用于整个系统或者工业设备的生产率的分析也能够实现较复杂的技术设备包括用于其最终产品的优先级排序策略在内的经济的评估。这能够对于设备设计和运行方案的比较的经济性评估是重要的,以便获得工业设备的、最佳匹配于技术框架条件以及客户需求的设备配置。根据本发明的方法和系统适合于任意工业设备的生产率值的预测,尤其适合于产生化学产品、生物学产品或者医药产品的工业设备。这些产品也可以是所产生的电流或者电功率,其例如在燃料发电中生成。这些产品还可以包括数据、尤其是传感器数据,所述传感器数据例如由视频监视系统或者火灾报警设备提供。在此,当两个烟雾报警器分别监视空间的60%,或者视频拍摄双重示出地铁区段的一部分时,在此也具有冗余。借助根据本发明的系统和方法尤其可以计算或者模拟设备部件的或者设备模块的冗余以及设备部件和优先级排序策略与不同最终产品的复杂相关性。所产生的最终产品的量和所产生的最终产品的生产值的计算或者模拟可以基于当前的或者所预测的产品值来进行。借助根据本发明的系统和方法可能的是,精确地计算或者评估尤其在可能的由年龄引起的失效或者由维护决定的限制的情况下工业设备的生产率。
根据本发明的用于计算由设备模块AM组成的工业设备的生产率的方法可以作为程序软件工具来实现,所述程序软件工具在计算机系统上执行。规划软件工具尤其可以用于在工业设备投产之前规划工业设备。此外,也还可以在工业设备的持续运行期间使用规划软件工具,以便支持控制措施。工业设备的设备控制装置可以根据生产率控制所述工业设备的设备部件,其中关于工业设备的不同最终产品的生产率通过根据本发明的计算系统B-SYS计算,如其在图1中所示的那样。此外,根据本发明的方法或者规划工具可以用于计算或者模拟维护规划,以便尽管必要的维护措施此外将工业设备的生产率保持得尽可能高。所产生的用于不同的分系统或者整个设备的布局数据模型可以存储或者保存在数据存储器MEM中,以便在用于类似地结构化的工业设备的其他项目中被重复使用。在另一种可能的实施方式中,绘出在运行的工业设备内实际出现的状态时间份额分布ZZAV并且使相应设备模块AM的状态时间份额分布ZZAV根据真实变化过程来调整,以便保证部件的或者分系统的生产率的尽可能接近现实的模拟。

Claims (14)

1.工业设备,其由设备模块(AM)组成并且具有设备控制装置,所述设备控制装置根据生产率控制所述工业设备的设备部件,所述生产率通过计算系统(B-SYS)计算,其中所述工业设备的设备模块(AM)分别具有所属的状态时间份额分布(ZZAV),所述状态时间份额分布通过关联元件(VE)被关联成所述工业设备的布局模型,所述关联元件根据所述工业设备的配置来选择,其中基于所生成的布局模型通过所述计算系统(B-SYS)的计算单元(BE)计算所述工业设备的关于至少一个最终产品的生产率,其中所述工业设备的设备模块(AM)的状态时间份额分布(ZZAV)为相应的设备模块的至少两个离散运行状态说明在运行时间上的时间份额,在所述时间份额期间所述设备模块(AM)处于相应的运行状态中,
其中运行时间上的、在其中设备模块(AM)处于未激活的运行状态中的时间份额(ZA)包括尤其用于在相应的设备模块上执行维护和修理措施的所规划的时间份额并且包括被设置用于失效事件的时间份额。
2.根据权利要求1所述的设备,其中所述工业设备是IGCC(整体煤气化联合循环)设备。
3.根据权利要求1所述的设备,其中设备模块(AM)的状态时间份额分布(ZZAV)的运行状态分别说明关于至少一个由相应设备模块(AM)产出的产品的生产率大小(P)。
4.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中可选择的设备模块(AM)的状态时间份额分布(ZZAV)存储在设备模块-数据库(AM-DB)中,所述计算单元(BE)对所述设备模块-数据库(AM-DB)进行存取。
5.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中在所述状态时间份额分布(ZZAV)中说明的用于所述设备模块(AM)的不同运行状态的时间份额(ZA)可调节和/或能够根据所述工业设备的设备参数(AP)或者根据环境参数(UP)改变。
6.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中所述关联元件(VE)具有算术关联元件和/或逻辑关联元件。
7.根据权利要求6所述的设备,其中可选择的所述关联元件(VE)之一是组合关联元件(KOM-VE),所述组合关联元件为连接在前面的设备模块的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布(ZZAV),所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明关于由所述连接在前面的设备模块产出的产品的生产率大小(P)。
8.根据权利要求7所述的设备,其中可选择的所述关联元件(VE)之一是最小化关联元件(MIN-VE),所述最小化关联元件为连接在前面的设备模块(AM)的运行状态的每个可能的组合生成状态时间份额分布(ZZAV),所述状态时间份额分布为每个组合的状态说明属于所述运行状态的、关于由所述连接在前面的设备模块产出的产品的生产率大小(P)的最小值。
9.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中所述设备模块(AM)以及所述关联元件(VE)借助图形编辑器通过关联线相互关联以生成所述工业设备的布局模型。
10.根据权利要求9所述的设备,其中所述关联线可以分别以正的或者负的加权因子(w)加权。
11.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中所述工业设备的不同最终产品具有所属的生产优先权,所述生产优先权通过关联线以负的加权因子模型化。
12.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中为所述工业设备的每个最终产品计算结果状态时间份额分布,所述结果状态时间份额分布为整个工业设备的每个运行状态说明关于由所述工业设备产出的最终产品的生产率大小。
13.根据权利要求12所述的设备,其中由所述工业设备产出的不同最终产品的结果状态时间份额分布(ZZAV)以相应最终产品的所产生的每单位量的分配的相应值来加权,其中使所有由工业设备产出的最终产品的总值最大化。
14.根据上述权利要求1至3中任一项所述的设备,其中所述工业设备的最终产品具有化学产品和/或生物化学产品和/或医药产品和/或传感器数据和/或电流。
CN201480030750.1A 2013-05-28 2014-05-08 用于计算工业设备的生产率的系统和方法 Expired - Fee Related CN105229680B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102013209917.7A DE102013209917A1 (de) 2013-05-28 2013-05-28 System und Verfahren zum Berechnen einer Produktivität einer industriellen Anlage
DE102013209917.7 2013-05-28
PCT/EP2014/059458 WO2014191177A1 (de) 2013-05-28 2014-05-08 System und verfahren zum berechnen einer produktivität einer industriellen anlage

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105229680A CN105229680A (zh) 2016-01-06
CN105229680B true CN105229680B (zh) 2019-03-26

Family

ID=50733040

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201480030750.1A Expired - Fee Related CN105229680B (zh) 2013-05-28 2014-05-08 用于计算工业设备的生产率的系统和方法

Country Status (3)

Country Link
CN (1) CN105229680B (zh)
DE (1) DE102013209917A1 (zh)
WO (1) WO2014191177A1 (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10878351B2 (en) * 2016-01-08 2020-12-29 Accenture Global Solutions Limited Global productivity hub tool
CN114115155B (zh) * 2021-12-17 2023-11-03 吉林大学 一种工业物联网多线程智能生产调度方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001065322A1 (en) * 2000-02-29 2001-09-07 Bently Nevada Corporation An industrial plant asset management system
WO2006051076A1 (de) * 2004-11-09 2006-05-18 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur verknüpfung von technischen daten und system zum bedienen und beobachten einer industriellen anlage
CN101424944A (zh) * 2007-09-28 2009-05-06 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 集成控制模块的mes装置
EP2251804A2 (de) * 2009-05-11 2010-11-17 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur rechnergestützten Simulation von Betriebsparametern eines technischen Systems

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8571911B1 (en) * 2001-11-16 2013-10-29 Westinghouse Electric Company Llc Facility life management method
DE102005046700A1 (de) * 2004-10-01 2006-04-13 Hammann, Michael, Dipl.-Ing. Planungssystem und Verfahren zum Entwurf eines Fabriklayouts für Produktionslinien
US8219437B2 (en) * 2008-07-10 2012-07-10 Palo Alto Research Center Incorporated Methods and systems for constructing production plans
DE102009014537A1 (de) * 2009-03-24 2010-10-07 Siemens Aktiengesellschaft Grobplanungssystem für Fabriken

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001065322A1 (en) * 2000-02-29 2001-09-07 Bently Nevada Corporation An industrial plant asset management system
WO2006051076A1 (de) * 2004-11-09 2006-05-18 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur verknüpfung von technischen daten und system zum bedienen und beobachten einer industriellen anlage
CN101424944A (zh) * 2007-09-28 2009-05-06 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 集成控制模块的mes装置
EP2251804A2 (de) * 2009-05-11 2010-11-17 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur rechnergestützten Simulation von Betriebsparametern eines technischen Systems

Also Published As

Publication number Publication date
DE102013209917A1 (de) 2014-12-04
WO2014191177A1 (de) 2014-12-04
CN105229680A (zh) 2016-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Andryushkevich et al. Composition and application of power system digital twins based on ontological modeling
Marquez et al. Monte Carlo-based assessment of system availability. A case study for cogeneration plants
Ding et al. Multi-stage stochastic programming with nonanticipativity constraints for expansion of combined power and natural gas systems
Frangopoulos et al. Effect of reliability considerations on the optimal synthesis, design and operation of a cogeneration system
Palmintier et al. IGMS: An integrated ISO-to-appliance scale grid modeling system
Fast et al. Application of artificial neural networks to the condition monitoring and diagnosis of a combined heat and power plant
EP3112961B1 (en) Control parameter optimizing system and operation control optimizing apparatus equipped therewith
Santos et al. Impacts of operational variability and uncertainty on distributed generation investment planning: A comprehensive sensitivity analysis
dos Santos et al. A new multiperiod stage definition for the multistage benders decomposition approach applied to hydrothermal scheduling
US20130173191A1 (en) Power curve correlation system
CN104460360A (zh) 控制系统模拟系统和方法
Korambath et al. A smart manufacturing use case: Furnace temperature balancing in steam methane reforming process via kepler workflows
US9897013B2 (en) Systems and methods for determining gas turbine operating space
JP7233964B2 (ja) 運転指標提示装置、運転指標提示方法、およびプログラム
Doquet et al. Generation & transmission adequacy of large interconnected power systems: A contribution to the renewal of Monte-Carlo approaches
Dev et al. GTA-based framework for evaluating the role of design parameters in cogeneration cycle power plant efficiency
CN105229680B (zh) 用于计算工业设备的生产率的系统和方法
Kamboj et al. Mathematical model of reliability assessment for generation system
Melo et al. Centralized monitoring of a cost efficient PLC‐SCADA based islanded microgrid considering dispatch techniques
CN112381266B (zh) 基于历史供电及天气数据预测未来供电量的系统及其方法
US10628776B2 (en) System and method for calculating a productivity of an industrial installation
Jones Decomposing systems: illustrating the utility of distributed energy resources with decomposition techniques
Lee et al. Application of digital twin to monitor and optimize utility process
Perz et al. A simulation environment for the techno-economic performance prediction of water and power cogeneration systems using renewable and fossil energy sources
Maturana et al. Agent-based testbed simulator for power grid modeling and control

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20190326

Termination date: 20210508