CN106651056A - 一种基于设备工况组合的能源预测系统 - Google Patents

Abstract

一种基于设备工况组合的能源预测系统，属于工业信息化领域。包括：设备工况定义管理模块、获取现场数据模块、预测计算模块和预测结果展示模块。这四个模块均运行在计算机上，模块涉及的工况信息和现场数据及预测结果等均保存在关系数据库软件中，所说的关系数据库运行在服务器上，计算机与服务器之间通过局域网连接。优点在于，将复杂的能源预测问题转化为设备的工况组合问题；解决了能源预测准确性低的问题；通过甘特图等直观的展示工况情况。

Description

一种基于设备工况组合的能源预测系统

技术领域

本发明属于工业信息化领域，特别是涉及一种基于设备工况组合的能源预测系统。

背景技术

在我国，工业企业消耗了超过三分之二的能源，是节能减排工作的重点。工业企业能源系统的运行规律与设备、原材料和产品种类等密切相关，是各种工况下设备产、用能规律的叠加，所述工况是指设备一段时间内的一种工作状态，例如运行、故障、停机等。能源预测作为能源系统中的重要组成部分，其根据生产计划、检修计划等工况信息，对能源的消耗量和产生量进行预测，以便进行后续的能源资源分配和优化调度，并为企业的安全稳定运行提供依据。因此，能源预测的准确性，将直接影响能源调度的优劣和生产的安全性和稳定性。

工业企业能源系统中能源既有发生也有消耗(例如副产煤气、蒸汽)，某一时刻的能源介质是发生量和消耗量的叠加，能源预测的目的是准确的预测出未来某一时刻的能源介质量。由于能源介质的计量存在误差，平衡状态下计量数据累加得到的总发生量与总消耗量不相等，基于总量的预测方法很难消除计量误差。而能源预测是优化调度的基础，调度是为了消除因为设备故障、检修等原因引起的波动，因此需要对这些波动进行预测，可以采用一种预测不平衡量的方法，所谓的不平衡量是指因工况变化引起的能源介质变化量，例如设备停产将导致该设备产生或消耗的能源介质减少，减少的这部分能源量即为不平衡量。这种获取不平衡量的预测方法避免了总量预测的计量误差问题，同时还考虑了生产计划、检修、故障、停机等外界因素，能够提高能源预测的准确性。

目前能源预测的方法大多是基于能源总量的预测，例如时间序列模型和灰色预测法都是基于历史数据的能源总量预测方法，如2005年2月28日李亮等发表的论文《灰色GM(1,1)和神经网络组合的能源预测模型》和2015年2月15日王延明发表的《Grey能源预测模型的研究及应用》都是基于灰色预测法的；2007年4月11日公开的冶金自动化研究设计院的专利《一种一体化的钢铁企业在线能源预测系统与方法》则是结合了线性回归、神经网络、时间序列、灰度系统GM建模等的一种组合模型的预测方法；2015年5月7日公开的国家电网公司辽宁省电力有限公司经济技术研究院的专利《一种综合能源预测方法》采用基于线性映射的预测算法，用于对当年的某地区的全年消费需求总量进行预测。

以上这些方法都是基于能源总量的预测，但是由于各种介质产耗设备数量众多，产耗量计量数据本身存在误差，使得采用总量预测的方法工作量大、难以消除计量误差影响，如果用总量预测那么计量误差就无法消除，另一方面这些方法利用的外界因素(生产计划、工艺条件、工况信息等)较少，导致能源预测量准确性不高。而2015年10月8日公开的中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心的专利《能源消耗量预测方法和系统》则根据历史数据和统计的能源消耗的变化量来预测能源消耗量，这种方法避免了对能源总量的预测，但是只考虑了能源消耗量的预测，没有对能源的产生量进行预测，而能源变化量包括消耗量的变化量和产生量的变化量，即某一时段内的能源变化量是这段时间内产生量与消耗量的差值，应该以能源变化量作为预测量；该系统考虑的是设备的增删更新等设备变化信息，而工业上设备更新不频繁，更多的是基于生产计划、检修计划的能源预测，同时该方法也没有提供获取设备信息的方法及计算能源预测量的方法，系统的实用性不强。

综上所述，工业企业能源系统是一个多介质耦合、多工况叠加、多时段统筹的复杂系统，而采用总量预测的方法工作量大、难以消除计量误差影响，因此需要一种预测不平衡量的可行方法和实用性较强的系统，以便能够得到较为准确的预测数据，并能够应用到实际生产环境中。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于设备工况组合的能源预测系统，解决了基于多种复杂工况的能源预测问题。提供易于交互的能源预测系统，从而获得较为准确的预测数据，以便用于能源调度。

一种基于设备工况组合的能源预测系统，包括：设备工况定义管理模块、获取现场数据模块、预测计算模块和预测结果展示模块。这四个模块均运行在计算机上，模块涉及的工况信息和现场数据及预测结果等均保存在关系数据库软件中，所说的关系数据库运行在服务器上，计算机与服务器之间通过局域网连接。

本系统进行能源预测的步骤如下：

1、获取现场数据：先用各种计量工具从现场获得实时数据，并存入实时数据库中，再由管理系统对实时数据库中的数据进行处理和分类，最后从能源管理系统中获取并筛选所需的数据；

2、定义工况信息：首先在设备工况定义管理模块定义设备工况类型，定义设备在某工况下发生、消耗能源介质的种类以及数量随时间的变化规律，以及定义一段时间内设备的工况组合，每个工况都包含工况发生的起止时间、起始值、结束值以及能源介质的变化函数f_k,j(t)；然后根据步骤1和步骤2得到的工况信息和现场数据，得到某个能源介质j的当前或历史产耗量F_j，在某个工况发生时段，根据工况类型和现场数据得到工况发生和结束时的工况开始值V_s和结束值V_e；

3、计算不平衡量：获取步骤1的现场数据和步骤2的工况信息并计算各个工况发生时段各个能源介质的不平衡量

式中i,j,k分别代表第i个时间点，第j种能源介质，第k个工况，(t_i,t_i+1)是m-1个时段中的某一时段，是某一工况在(t_i,t_i+1)时段内的能源介质j的不平衡量。

W_i,j是此时段内发生的k个工况的W_i,j,k的叠加，

W_j是m-1个时段能源介质j的不平衡量W_i,j的集合，

因此，系统的不平衡量W是N种能源介质的不平衡量W_j的集合,W＝[W₁，W₂…,W_N]。

4、预测结果展示：根据各个时段的不平衡量绘制能源介质产耗预测曲线，曲线的x轴为时间线，y轴为能源量，曲线展示各个能源介质在各个工况发生时段的不平衡量。

所述的获取现场数据模块，其现场数据由各种计量工具获得，并存入实时数据库中，再由管理系统进行数据处理和分类，最后从能源管理系统中获取并筛选需要的数据，可取历史数据也可取实时数据(实时数据可取前一个小时的平均值，减小计量工具产生的较大计量误差对数据的影响)，并将获取的数据作为预测计算模块的数据输入。

所述的设备工况定义管理模块，包括以下三部分：

1、设备工况类型定义，根据设备类型、规格，以及原材料、产成品的类型、规格不同，定义各种工况，典型的工况如：运行、故障、停机、升温、保温、降温等，每种工况由一个名称作为助记符，包含工况持续时间等信息，设备的工况类型可以由调度人员根据实践经验逐渐丰富；

2、工况能源介质特性管理，定义设备在某工况下发生、消耗能源介质的种类以及数量随时间的变化规律，可以用典型样本数据或数量-时间函数关系式来表征这一规律，对已发生的工况，可以直接从历史数据中抽取该工况时间范围内的能源介质数据作为样本；

3、工况组合工具，提供可移动甘特图工具，甘特图的横坐标轴为时间、纵坐标轴为设备，甘特图上每个图块表示设备的一个工况，图块宽度表示工况的持续时间，不同类型的工况通过图块上的颜色和文本进行区分，可以横向拖动图块改变其开始、结束时间，可以从生产排程计划中提取生产设备的工况组合，或者直接从设备工况类型定义模块中选择设备工况进行组合。每个工况定义了工况发生的起止时间、起始值、终止值、能源介质的变化函数；

所述的预测计算模块，包括：

1.获取工况信息和现场数据，根据获取现场数据模块获取的现场数据，以及从工况定义管理模块中获取工况信息得到工况发生和结束时的开始值和结束值。

首先从工况定义管理模块获取工况信息，每个工况k都定义了开始时间、结束时间、开始值、结束值和工况发生时段能源介质j的量随时间变化的函数f_k,j(t)；

然后从获取现场数据模块得到某个能源介质j的当前或历史产耗量F_j，在某个工况发生时段(t_i,t_i+1)，工况发生和结束时的工况开始值V_s和结束值V_e由工况类型和现场数据决定，例如工况类型为停机，工况发生时设备停止工作，能源的产生量和消耗量都变为0，即f_k,j(t_i)＝V_s＝0，工况结束后又恢复正常能源的产生量和消耗量恢复到正常值，即f_k,j(t_i+1)＝V_e＝F_j。

2.不平衡量计算，计算各个时段内多种介质多种工况下的不平衡量。

能源的不平衡量是工况变化引起的能源介质变化量，工况定义的是未来一段时间内设备的状态变化情况，而这段时间内多种设备的状态变化不一定是同时发生的，每种设备的状态变化也可能引起多种能源介质的量发生变化，也就是说这是一个多设备多时段多介质的问题，需要进行逐步分解来求解。

获得工况信息和现场数据之后，计算不平衡量W，W是一个多工况多时段多介质的不平衡量的集合，可先计算某时段某能源介质某工况下的不平衡量W_i,j,k(i,j,k分别表示时段，能源介质和工况)，然后求得多工况叠加的不平衡量W_i,j，再求得多时段的不平衡量的集合W_j,最后得到多种能源介质的不平衡量的集合W。具体求解过程如下：

设在t(t₀≤t≤t_N)时段内有K个工况发生，将t时段内所有K个工况的开始时间和结束时间提取出来，设总共有m个时间点(由于可能存在时间相同的点，m≤2K)，按时间先后顺序排列，并分别设置为t₁,t₂,…,t_m-1,t_m。于是，可以将(t₀,t_N)时段划分为:(t₀,t₁)，(t₁,t₂)，…,(t_m-1,t_m)，(t_m,t_N)，其中，(t₀,t₁)、(t_m,t_N)时段没有工况，可不予考虑，故可以将(t₀,t_N)划分为m-1个时段。

则某个时段(t_i,t_i+1)(1≤i≤m-1)某种能源介质j在某一工况k下的不平衡量W_i,j,k为：

其中，(t_i,t_i+1)∈[(t₁,t₂),(t₂,t₃),…,(t_m-1,t_m)]∈t，(t_i,t_i+1)是m-1个时段中的某一时段，是某一工况在(t_i,t_i+1)时段内的能源介质j的不平衡量，小于零表示能源j的消耗量大于产生量，大于零表示能源j的产生量大于消耗量，为零表示没有工况发生或者消耗量与产生量相互抵消，某工况发生的时间范围不在(t_i,t_i+1)时段内，则f_k,j(t_i)为在t_i时刻能源j的量，若t_i是工况k的开始时刻则f_k,j(t_i)＝V_s，f_k,j(t_i+1)为t_i+1时刻能源j的量，若t_i+1是工况k的结束时刻则f_k,j(t_i+1)＝V_e。

根据上述的m-1个时段分别求取每个时段的不平衡量W_i,j，W_i,j是此时段内发生的k个工况的W_i,j,k的叠加，于是可表示成：

W_j是m-1个时段能源介质j的不平衡量W_i,j的集合，

而每种工况中可能有多种能源介质发生变化，因此，系统的不平衡量W是N种能源介质的不平衡量W_j的集合,

W＝[W₁，W₂…,W_N](4)

所述的预测结果展示模块，根据预测计算模块得到的不平衡量和预测量绘制能源介质产耗预测曲线。曲线的x轴为时间线，y轴为能源量，曲线展示各个能源介质在各个工况发生时段的不平衡量。

本发明采用预测不平衡量的方法来实现能源预测，并通过工况组合获得不平衡量，将能源预测问题转化为工况组合问题，解决了总量预测中工作量大、计量误差无法消除等问题，并提供了较准确的能源预测方法和实用性良好的系统，为能源调度和生产安全提供数据支持和保证。

其特点在于，采用不平衡量预测方法而不是总量预测方法；通过工况组合信息进行能源预测，在每一个工况发生时段都能获得相应的预测值，从而将能源预测划分为多时段问题；提供了定义工况信息的工具、计算不平衡量和预测量的方法、预测结果展示以及将这些模块组合在一起的预测系统。

本发明的优点在于，将复杂的能源预测问题转化为设备的工况组合问题；相对总量预测的方法，计算不平衡量的方法简单而实用，并解决了能源预测准确性低的问题；提供工况组合工具，能够根据生产计划、检修计划等现场环境定义工况信息，并通过甘特图等直观的展示工况情况；提供计算不平衡量的方法，并通过能源介质产耗变化曲线直观展示各个时段能源介质受工况影响的变化情况。

附图说明

图1为能源预测系统结构图。

图2为工况组合工具示意图。

图3为获取现场数据框架图。

图4为能源预测方法流程图。

具体实施方式

本发明是一种基于设备工况组合的能源预测方法和系统的技术方案，包括设备工况定义管理模块、获取现场数据模块、预测计算模块和预测结果展示模块这四个模块，四个模块之间的关系如图1所示。实施方式将根据这四个模块执行，具体实施步骤如下：

步骤1，获取现场数据模块将现场数据经过处理和筛选后得到所需的数据，作为预测计算模块的输入。获取数据的过程如图2所示，首先，用传感器等计量工具从现场设备获取实时数据，然后将数据保存于实时数据库中，接着由EMS能源管理系统读取实时数据库数据并进行数据处理，最后读取并筛选所需要的数据。

步骤2，由工况定义管理模块定义设备工况类型，定义设备在某工况下发生、消耗能源介质的种类以及数量随时间的变化规律，以及定义一段时间内设备的工况组合。

首先，根据生产计划及检修计划获得工况信息，每个工况包括工况发生的起止时间、能源介质的初始值、结束值，和能源介质的变化函数，能源介质的初始值和结束值根据工况类型和步骤1中得到的现场数据确定，例如，工况类型为停产，则能源介质的初始值为0，结束值为恢复生产时的值，也就是从现场获取的正常生产时的值；

然后，通过工况定义管理模块将这些工况信息录入到系统中，录入系统的工况组合信息将通过可移动的甘特图展示，如图3所示，甘特图的横坐标轴为时间、纵坐标轴为设备，甘特图上每个图块表示设备的一种工况，图块宽度表示工况的持续时间，不同类型的工况通过图块上的颜色和文本进行区分，可以横向拖动图块改变其开始、结束时间。

步骤3，由预测计算模块根据工况定义管理模块的工况组合信息和获取现场数据模块得到的数据，计算各个能源介质的不平衡量。

首先，将多时段的工况组合信息，按照时间先后顺序排序，并将每两个相邻的时间点设为一个时间段，从而将整个工况按时间顺序划分为多时段的工况，在每个时段内都有一些工况发生；

然后，根据公式(1)(2)分别计算每个时段内发生的工况的各个能源介质的不平衡量；

最后，根据公式(3)(4)得到总的不平衡量，总的不平衡量是各个时段各个能源介质不平衡量的集合。

步骤4，由预测结果展示模块将各个能源介质的不平衡量绘制成能源介质产耗预测曲线图，曲线的x轴为时间线，y轴为能源量，曲线展示各个能源介质在各个工况发生时段的不平衡量。

本发明按照上述四个步骤执行，图4展示了实施本发明的整个流程，包括：第一步，根据图2的流程获取现场数据，并将获取的数据作为预测计算模块的输入；第二步，在设备工况定义管理模块，根据设备类型、规格，以及原材料、产成品的类型、规格不同，定义各种工况以覆盖设备的所有状态；第三步，定义设备在某工况下发生、消耗能源介质的种类以及数量随时间的变化规律；第四步，根据第一步的现场数据和第三步的工况组合信息得到工况发生和结束时的能源介质量；第五步，录入设备的工况组合到系统中，可以从生产排程计划中导入生产设备的工况组合，或者直接从设备工况类型定义模块中选择设备工况进行组合，并通过甘特图展示工况组合信息；第六步，按照公式(1)～(4)计算能源介质的不平衡量；第七步，根据不平衡量绘制各个能源介质的产耗预测曲线图。

Claims (5)

1.一种基于设备工况组合的能源预测系统，其特征在于，包括：设备工况定义管理模块、获取现场数据模块、预测计算模块和预测结果展示模块；这四个模块均运行在计算机上，模块涉及的工况信息和现场数据及预测结果等均保存在关系数据库软件中，所说的关系数据库运行在服务器上，计算机与服务器之间通过局域网连接；

本系统进行能源预测的步骤如下：

1)获取现场数据：先用各种计量工具从现场获得实时数据，并存入实时数据库中，再由管理系统对实时数据库中的数据进行处理和分类，最后从能源管理系统中获取并筛选所需的数据；

2)定义工况信息：首先在设备工况定义管理模块定义设备工况类型，定义设备在某工况下发生、消耗能源介质的种类以及数量随时间的变化规律，以及定义一段时间内设备的工况组合，每个工况都包含工况发生的起止时间、起始值、结束值以及能源介质的变化函数f_k,j(t)；然后根据步骤1)和步骤2)得到的工况信息和现场数据，得到某个能源介质j的当前或历史产耗量F_j，在某个工况发生时段，根据工况类型和现场数据得到工况发生和结束时的工况开始值V_s和结束值V_e；

3)计算不平衡量：获取步骤1)的现场数据和步骤2)的工况信息并计算各个工况发生时段各个能源介质的不平衡量

$W_{i,j,k}={\∫}_{t_i}^{t_{i+1}}{f}_{k,j}\left(t\right)dt,(1\≤i\≤m-1),$

式中i,j,k分别代表第i个时间点，第j种能源介质，第k个工况，(t_i,t_i+1)是m-1个时段中的某一时段，是某一工况在(t_i,t_i+1)时段内的能源介质j的不平衡量；

W_i,j是此时段内发生的k个工况的W_i,j,k的叠加，

W_j是m-1个时段能源介质j的不平衡量W_i,j的集合，

因此，系统的不平衡量W是N种能源介质的不平衡量W_j的集合,W＝[W₁，W₂…,W_N]；

4)预测结果展示：根据各个时段的不平衡量绘制能源介质产耗预测曲线，曲线的x轴为时间线，y轴为能源量，曲线展示各个能源介质在各个工况发生时段的不平衡量。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的获取现场数据模块，其现场数据由各种计量工具获得，并存入实时数据库中，再由管理系统进行数据处理和分类，最后从能源管理系统中获取并筛选需要的数据，取历史数据或取实时数据，并将获取的数据作为预测计算模块的数据输入。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的设备工况定义管理模块，包括以下三部分：

1)设备工况类型定义，根据设备类型、规格，以及原材料、产成品的类型、规格不同，定义各种工况，每种工况由一个名称作为助记符，包含工况持续时间信息；

2)工况能源介质特性管理，定义设备在某工况下发生、消耗能源介质的种类以及数量随时间的变化规律，用典型样本数据或数量-时间函数关系式来表征这一规律，对已发生的工况，直接从历史数据中抽取该工况时间范围内的能源介质数据作为样本；

3)工况组合工具，提供可移动甘特图工具，甘特图的横坐标轴为时间、纵坐标轴为设备，甘特图上每个图块表示设备的一个工况，图块宽度表示工况的持续时间，不同类型的工况通过图块上的颜色和文本进行区分，横向拖动图块改变其开始和结束时间，从生产排程计划中提取生产设备的工况组合，或者直接从设备工况类型定义模块中选择设备工况进行组合；每个工况定义了工况发生的起止时间、起始值、终止值、能源介质的变化函数。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的预测计算模块，包括：

1)获取工况信息和现场数据，根据获取现场数据模块获取的现场数据，以及从工况定义管理模块中获取工况信息得到工况发生和结束时的开始值和结束值；

首先从工况定义管理模块获取工况信息，每个工况k都定义了开始时间、结束时间、开始值、结束值和工况发生时段能源介质j的量随时间变化的函数f_k,j(t)；

然后从获取现场数据模块得到某个能源介质j的当前或历史产耗量F_j，在某个工况发生时段(t_i,t_i+1)，工况发生和结束时的工况开始值V_s和结束值V_e由工况类型和现场数据决定；

2)不平衡量计算，计算各个时段内多种介质多种工况下的不平衡量；

能源的不平衡量是工况变化引起的能源介质变化量，工况定义的是未来一段时间内设备的状态变化情况；

获得工况信息和现场数据之后，计算不平衡量W，W是一个多工况多时段多介质的不平衡量的集合，先计算某时段某能源介质某工况下的不平衡量W_i,j,k，然后求得多工况叠加的不平衡量W_i,j，再求得多时段的不平衡量的集合W_j,最后得到多种能源介质的不平衡量的集合W；具体求解过程如下：

设在t(t₀≤t≤t_N)时段内有K个工况发生，将t时段内所有K个工况的开始时间和结束时间提取出来，设总共有m个时间点，按时间先后顺序排列，并分别设置为t₁,t₂,…,t_m-1,t_m；于是，将(t₀,t_N)时段划分为:(t₀,t₁)，(t₁,t₂)，…,(t_m-1,t_m)，(t_m,t_N)，其中，(t₀,t₁)、(t_m,t_N)时段没有工况，不予考虑，故将(t₀,t_N)划分为m-1个时段；

则某个时段(t_i,t_i+1)(1≤i≤m-1)某种能源介质j在某一工况k下的不平衡量W_i,j,k为：

$W_{i,j,k}={\∫}_{t_i}^{t_{i+1}}{f}_{k,j}\left(t\right)dt,(1\≤i\≤m-1)---\left(1\right)$

其中，(t_i,t_i+1)∈[(t₁,t₂),(t₂,t₃),…,(t_m-1,t_m)]∈t，(t_i,t_i+1)是m-1个时段中的某一时段，是某一工况在(t_i,t_i+1)时段内的能源介质j的不平衡量，小于零表示能源j的消耗量大于产生量，大于零表示能源j的产生量大于消耗量，为零表示没有工况发生或者消耗量与产生量相互抵消，某工况发生的时间范围不在(t_i,t_i+1)时段内，则f_k,j(t_i)为在t_i时刻能源j的量，若t_i是工况k的开始时刻则f_k,j(t_i)＝V_s，f_k,j(t_i+1)为t_i+1时刻能源j的量，若t_i+1是工况k的结束时刻则f_k,j(t_i+1)＝V_e；

根据上述的m-1个时段分别求取每个时段的不平衡量W_i,j，W_i,j是此时段内发生的k个工况的W_i,j,k的叠加，于是表示成：

$W_{i,j}={\Σ}_k{W}_{i,j,k}={\Σ}_k{\∫}_{t_i}^{t_{i+1}}{f}_{k,j}\left(t\right)dt,(1\≤i\≤m-1)---\left(2\right)$

W_j是m-1个时段能源介质j的不平衡量W_i,j的集合，

$W_j=\[W_{(t_1,t_2),j},W_{(t_2,t_3),j}\mathrm{...},W_{(t_{m-1},t_m),j}\]---\left(3\right)$

而每种工况中有多种能源介质发生变化，因此，系统的不平衡量W是N种能源介质的不平衡量W_j的集合,

W＝[W₁，W₂…,W_N] (4)。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的预测结果展示模块，根据预测计算模块得到的不平衡量和预测量绘制能源介质产耗预测曲线；曲线的x轴为时间线，y轴为能源量，曲线展示各个能源介质在各个工况发生时段的不平衡量。