CN109102184A - 耗能设备的节能评价方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种耗能设备的节能评价方法，包括：建立耗能指标计算模型，根据采集的数据来设立耗能指标计算模型；建立节能评价模型，根据节能评价的需要，将节能等级划分为多个等级并且设置各个等级的范围；耗能设备的监测配置，配置监测的耗能设备、计算指标及节能评价模型；创建线程，根据服务器的性能，将各个线程分配至不同的服务器上执行；数据采集，实施采集耗能设备的数据，并且将采集的数据推送至各个线程；以及节能评价，根据采集的数据，来对耗能数据进行节能评价。本公开还提供了一种耗能设备的节能评价系统。

Description

耗能设备的节能评价方法及系统
技术领域
本公开涉及一种耗能设备的节能评价方法。
背景技术
通过对油田现场耗能情况的统计，一个采油厂每年的电费大概在亿元级别，而耗能设备则是主要的耗电大户。原因主要有：第一，为了保证生产扩容的需要，配置的耗能设备性能指标一般比生产要求高不少，造成了大马拉小车现象的普遍存在；第二，管理水平低下，无法对耗能设备的节能状态形成量化的考核指标，造成了节能优化工作没法持续开展，能耗一直处于高耗状态。
因此，需要能够对设备与生产需求的匹配度、设备运行过程的实时节能状态实现持续的跟踪分析，特别是在设备进行技术改造后的节能效果进行量化计算，评估技改措施的经济效益，促进节能生产管理方式的变革和管理水平的提升，从而为油田节能环保提供强有力的支持。
发明内容
为了解决上述技术问题中的至少之一，本公开提供了一种耗能设备的节能评价方法及系统。
根据本公开的一个方面，一种耗能设备的节能评价方法包括：建立耗能指标计算模型，根据采集的数据来设立耗能指标计算模型；建立节能评价模型，根据节能评价的需要，将节能等级划分为多个等级并且设置各个等级的范围；耗能设备的监测配置，配置监测的耗能设备、计算指标及节能评价模型；创建线程，根据服务器的性能，将各个线程分配至不同的服务器上执行；数据采集，实施采集耗能设备的数据，并且将采集的数据推送至各个线程；以及节能评价，根据采集的数据，来对耗能数据进行节能评价。
根据本公开的至少一个实施方式，该方法还包括：在节能评价之后，进行节能评价的准确性判断。
根据本公开的至少一个实施方式，该方法还包括：当判断节能评价的准确性低于预设值时，进行节能评价模型的自学习改进，其中自学习改进基于节能设备的评价结果的样本及服务器中存储的之前的评价模型的调整记录来进行。
根据本公开的至少一个实施方式，该方法还包括：还包括：进行节能评价模型的自学习改进之后，重启线程，从而使用改进后的节能评价模型来进行节能评价。
根据本公开的至少一个实施方式，在建立节能评价模型的过程中，将节能等级划分为高耗能报警、耗能预警、正常、节能及最优节能，并且通过人为设定或根据历史数据的统计分析来设定划分后的节能等级的范围。
根据本公开的至少一个实施方式，在耗能设备的监测配置的过程中，还包括在非节能状态下的节能措施建议的配置。
根据本公开的至少一个实施方式，将准确的节能评价标记为合理，将不准确的节能评价标记为不合理，并且将标记信息存储到数据库中。
根据本公开的至少一个实施方式，为每个耗能设备的每个计算指标与评价分别建立独立线程。
根据本公开的另一方面，一种耗能设备的节能评价系统包括：建立耗能指标计算模型的模块，根据采集的数据来设立耗能指标计算模型；建立节能评价模型的模块，根据节能评价的需要，将节能等级划分为多个等级并且设置各个等级的范围；耗能设备的监测配置的模块，配置监测的耗能设备、计算指标及节能评价模型；以及，创建线程的模块，根据服务器的性能，将各个线程分配至不同的服务器上执行；数据采集的模块，实施采集耗能设备的数据，并且将采集的数据推送至各个线程；以及节能评价的模块，根据采集的数据，来对耗能数据进行节能评价。
根据本公开的至少一个实施方式，该系统还包括：准确性判断的模块，在节能评价之后，进行节能评价的准确性判断；自学习的模块，当判断节能评价的准确性低于预设值时，进行节能评价模型的自学习改进；以及重启线程的模块，进行节能评价模型的自学习改进之后，重启线程，从而使用改进后的节能评价模型来进行节能评价。
附图说明
附图示出了本公开的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本公开的原理，其中包括了这些附图以提供对本公开的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
图1示出了根据本公开的一个实施方式的油田耗能设备节能评价方法的流程图。
图2示出了根据本公开一个实施方式的节能评价方法中建立节能评价模型的流程图。
图3示出了根据本公开一个实施方式的节能评价方法中进行耗能设备的监测配置的流程图。
图4示出了根据本公开一个实施方式的节能评价方法中创建运算线程的流程图。
图5示出了根据本公开一个实施方式的节能评价方法中节能评价模型自学习的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于解释相关内容，而非对本公开的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本公开相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施方式及实施方式中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施方式来详细说明本公开。
本公开提供了一种带有自学习机制的油田耗能设备节能评价方法。下面将对本方法的步骤进行详细的描述，本领域的技术人员应当理解，并不是所有的步骤均是必须的，本领域的技术人员可以根据实际情况选择其中的某些步骤来实现本公开的油田耗能设备的节能评价方法。
图1示出了本公开的油田耗能设备节能评价方法10的流程图。
在步骤S11中，建立耗能指标计算模型。在该步骤中，对于不同的耗能设备建立不同的耗能指标计算模型，在该步骤中，可以采用现有技术中的模型建立方法等来对不同的耗能设备建模，通过对该耗能设备采集到的各种数据来得到耗能指标计算模型的相关输入，从而根据现有技术中的模型建立方法来建立相应的模型。
在步骤S12中，建立节能评价模型。在该步骤中，根据不同的耗能设备来建立节能评价模型。在本公开的一个可选实施方式中，例如基于节能评价精细化管理的需要，将节能等级划分为高耗能报警、耗能预警、正常、节能及最优节能五个级别。根据实际的设计需要，也可以划分其他等级。其中，每个级别都设置有各自的相应评价数值范围，当落入相应的数值范围中时，则表示进入相应的级别。其中这些数值范围可以根据各个耗能设备的历史能耗数据来通过数理统计的方法自动生成，也可以根据现场经验来人为设定。并且该数值范围可以在后续的过程中根据实际情况进行调整等。
在步骤S13中，进行耗能设备的监测配置。在该步骤中，可以通过人机交互的方式，来确定耗能设备的监测范围，例如确定监测哪个或哪些耗能设备；还可以来设定节能评价模型，例如根据负荷、设备型号等的不同来设定不同的节能评价模型；还可以提供节能措施建议的设置，例如当耗能设备处于非节能状态时，工作人员等提供对非节能状态的处置建议等，其可以通过自定义的方式来进行设置。可以提供可视化的配置界面，工作人员填写相关配置信息。
在步骤S14中，创建运算线程。在该步骤中，为每个耗能设备的每个计算指标与评价分别建立独立线程。在实际操作中，可以根据步骤S13中耗能设备的监测配置的要求，来触发多个线程。并且在本公开的一个可选实施方式中，每个独立线程可以根据分布式服务器性能的情况，例如考虑负载均衡等，将各个线程分配到不同的服务器上来执行。
在步骤S11至S13之后，可以执行步骤S15来实施采集数据。这里，通过该步骤来采集监测的耗能设备生产运行中的实时所需数据，例如电参数数据、压力数据、流量数据等，然后将采集到的数据送至相关线程中，从而发送至相关服务器上来进行后续处理。
在步骤S16中，对指标进行自动计算和评价。其中，当接收到步骤S15中传送来的实时数据之后各个线程将进行相关指标的自动计算与评价。
在步骤S17中，对耗能设备节能状态评价合理性进行判断。步骤S16得到的评价结果可以在客户端的界面上进行显示，并且工作人员等可以通过界面交互的方式来确认上述评价结果的合理性，对于评价准确的结果标识为合理，而对于评价不准确的结果标识为不合理，并且将这些标识记录存储到数据库中。
在步骤S18中，进行耗能设备节能评价模型的自学习。在自学习期间，基于大量节能设备的评价结果的样本及服务器中存储的之前的评价模型调整记录、标识记录等，来进行耗能设备的节能评价模型的自动学习改进，例如可以对模型中的数据设置情况及模型参数等进行改进，以实现更优的评价。
在步骤S19中，步骤S18的模型自学习改进完成之后，则进行线程的重启，这样可以使改进模型立即生效，使得改进模型用于之后的节能评价。
在本公开中，自学习触发机制可以包括两种方式。可以通过人机交互的方式，工作人员在客户端的界面上发出触发自学习指令，这样来进行步骤S18。也可以通过自动的方式，例如当步骤S17中判断的评价模型的评价准确率低于一定数值时(例如低于85％)，自动触发自学习指令，来执行步骤S18。
下面结合图2，对上述步骤S12进行详细的说明。
在图2的步骤S121中，基于节能评价精细化管理的需要，来划分节能等级。在步骤S122中，对所划分的节能等级根据实际情况进行定义，例如将耗能最高等级定义为高耗能报警等，根据耗能的降低，依次可以为耗能预警、正常、节能及最优节能等，当然可以定义为别的名称。在步骤S123中，对各节能级别的边界进行划分，其中划分过程中，可以根据专家经验来进行划分，也可以根据历史耗能数据的统计分析来进行划分，或者结合二者来进行划分等。最后在步骤S124中，根据定义及划分来建立节能评价的模型。
图3示出了步骤S13的耗能设备监测配置的示意图。其中，进行监控对象配置，这里可以来设定哪个或哪些耗能设备需要进行监测。进行计算指标配置，在此设置需要采集的数据，即采集哪些数据来作为计算指标。进行节能评价模型配置，可以根据耗能设备的负荷、型号和/或其他数据等来对评价模型进行配置。进行节能措施建议配置，尤其是耗能设备处于非节能状态时进行处置建议。其中上述的这些配置并不是全部都是必须的，可以根据实际的情况来选择一种或多种进行处理。当上述配置完成后，使上述配置生效，从而完成配置信息的批量应用。
图4示出了根据本公开一个实施方式的节能评价方法中创建运算线程S14的流程图。
在图4中，首先在步骤S141中，确定待创建的线程数量，其中根据对每个耗能设备的每个计算指标与评价分别建立独立的线程，根据该情况，来确定线程数量。在步骤S142中，对所有服务器的性能进行评估，来判断各个服务器可接收线程的程度等。在步骤S143中，根据步骤S141和S142的情况，来确定线程动态分布方案。在确定了接收线程的各个服务器之后，执行步骤S144，接收新的数据。为了防止内存占用太大来保持内存稳定，可以执行步骤S145，释放之前的多余数据，来减小内存的占用等。
图5示出了根据本公开一个实施方式的节能评价方法中节能评价模型自学习S18的流程图。
如上所述，自学习触发方式可有两种触发方式：手动触发及自动触发。当进行自动触发时，首先判断的评价模型的评价准确率，如果该准确率低于一定数值时(例如低于85％)，自动触发自学习指令。当自学习被触发后，首先执行步骤S181，调用评价模型的相关数据。然后S182对例如上面提到的各种数据与评价模型的相关性进行分析，使用相关数据，在步骤S183中建立新的节能评价模型。最后在步骤S184中发出重启相关线程的指令。
下面，以耗能设备为注水泵机组为例，对上述方法进行说明。
利用实时采集的泵入口压力、泵出口压力及泵瞬时流量计算泵有功功率，利用实时采集的电学参数据得到输入功率，利用有功功率与输入功率的比值计算注水泵机组效率，从而形成能耗指标计算模型，不同泵组可以具有不同的计算模型。
将节能等级划分为高耗能报警、耗能预警、正常、节能及最优节能五个级别。通过人为设定或根据历史数据对每个级别都设置有各自的相应评价数值范围。
设定有哪些注水泵机组需要进行监测，不同的注水泵机组可以根据负荷、泵机组型号的不同设定不同评价模型，当泵处于非节能状态时的处置建议可进行自定义设置。
每个注水泵机组的每个计算指标与评价分别建立独立线程，基于监测配置要求，触发多个独立线程，独立线程可以根据分布式服务器性能情况(考虑负载均衡)分配到不同的服务器上执行。
通过数据采集获取注水泵机组生产运行中实时的电学参数据、压力数据、流量数据，然后将数据推送至各线程。
接收到数据后各线程将进行相关指标的自动计算与评价。
显示评价结果，现场技术专家确认评价结果的合理性，准确的标为合理，不准确的标为不合理，并且将标识记录存放在数据库中。
基于注水泵机组评价结果样本及历次节能评价模型调整记录，进行耗能设备节能评价模型的自动学习改进，并进行运算线程的重启，实现改进模型的立即生效。将生效后的改进模型用于新的评价。
通过本公开对耗能设备的指标和评价方法进行量化分析，能够对设备与生产需求的匹配度、设备运行过程的实时节能状态实现持续的跟踪分析，特别是在设备进行技术改造后的节能效果进行量化计算，评估技改措施的经济效益，促进节能生产管理方式的变革和管理水平的提升，为油田节能环保提供强有力的支持。
本领域的技术人员应当理解，上述实施方式仅仅是为了清楚地说明本公开，而并非是对本公开的范围进行限定。对于所属领域的技术人员而言，在上述公开的基础上还可以做出其它变化或变型，并且这些变化或变型仍处于本公开的范围内。

Claims (10)

1.一种耗能设备的节能评价方法，其特征在于，包括：
建立耗能指标计算模型，根据采集的数据来设立耗能指标计算模型；
建立节能评价模型，根据节能评价的需要，将节能等级划分为多个等级并且设置各个等级的范围；
耗能设备的监测配置，配置监测的耗能设备、计算指标及节能评价模型；
创建线程，根据服务器的性能，将各个线程分配至不同的服务器上执行；
数据采集，实施采集耗能设备的数据，并且将采集的数据推送至各个线程；以及
节能评价，根据采集的数据，来对耗能数据进行节能评价。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
在节能评价之后，进行节能评价的准确性判断。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
当判断节能评价的准确性低于预设值时，进行节能评价模型的自学习改进，其中所述自学习改进基于节能设备的评价结果的样本及服务器中存储的之前的评价模型的调整记录来进行。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：进行节能评价模型的自学习改进之后，重启线程，从而使用改进后的节能评价模型来进行节能评价。
5.如权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，在建立节能评价模型的过程中，将节能等级划分为高耗能报警、耗能预警、正常、节能及最优节能，并且通过人为设定或根据历史数据的统计分析来设定划分后的节能等级的范围。
6.如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在耗能设备的监测配置的过程中，还包括在非节能状态下的节能措施建议的配置。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将准确的节能评价标记为合理，将不准确的节能评价标记为不合理，并且将标记信息存储到数据库中。
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，为每个耗能设备的每个计算指标与评价分别建立独立线程。
9.一种耗能设备的节能评价系统，其特征在于，包括：
建立耗能指标计算模型的模块，根据采集的数据来设立耗能指标计算模型；
建立节能评价模型的模块，根据节能评价的需要，将节能等级划分为多个等级并且设置各个等级的范围；
耗能设备的监测配置的模块，配置监测的耗能设备、计算指标及节能评价模型；以及；
创建线程的模块，根据服务器的性能，将各个线程分配至不同的服务器上执行；
数据采集的模块，实施采集耗能设备的数据，并且将采集的数据推送至各个线程；以及
节能评价的模块，根据采集的数据，来对耗能数据进行节能评价。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括：
准确性判断的模块，在节能评价之后，进行节能评价的准确性判断；
自学习的模块，当判断节能评价的准确性低于预设值时，进行节能评价模型的自学习改进；以及
重启线程的模块，进行节能评价模型的自学习改进之后，重启线程，从而使用改进后的节能评价模型来进行节能评价。
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