CN112183997A - 一种用能单位异常状态的监测分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种用能单位异常状态的监测分析系统，包括生产设备、监测设备、中央处理器、数据库服务器以及分析模块；分析模块的工作步骤为：确定用能单位的基本要素，根据各基本要素在用能单位异常状态的监测分析系统中自动应用模式识别方法将各基本要素划分并组合为匹配用能单位的工作特性的因子；部门数据及设备数量在用能单位异常状态的监测分析系统中的部门管理以及设备管理功能模块中进行录入；对用能单位的因子根据应用现场的实际情况按照重要性程度进行访问调查，按照数值的设定标准群对各因子的重要程度进行定量确认，将确认的定量数据录入到用能单位异常状态的监测分析系统中；根据所计算的各评价因子权重的特征向量来对进行定量分析。
Description
【技术领域】
本发明涉及监测系统技术领域，尤其涉及一种用能单位异常状态的监测分析系统。
【背景技术】
当前，能源短缺和环境污染问题已成为全球性的问题，在我国的能源消耗中，工业是我国能源消耗的大户，能源消耗量占全国能源消耗总量的70％左右，节能和环保已成为全社会日益关注的问题。传统的能源资源高消耗与粗放型工业控制管理发展道路已难以为继，改变传统的高消耗、高污染和低效益的经济增长模式，发展一条以智能化生产体系为支撑，以低消耗、低排放、高效率的资源节约型循环经济为目的的新型清洁生产道路已迫在眉睫。
对于各工业企业，均有各种产品或工艺能耗限额指标要求，同时各级政府能源管理部门为重点耗能企业制定了节能量目标，对不能达到能耗限额指标的企业或不能完成节能量目标的企业，实行限制立项、停产、提高电费等考核措施。因此，工艺优化已成为用能企业在节能改造工作中的一个重要的长期工作。
同时，重点能耗企业属设备密集型行业，生产过程对于设备正常及经济运行的依赖度较大，设备运行状况严重影响着企业生产经营效益。因此对用能设备做节能技改也已成为实现能耗设备经济运行与安全运行的一个重要途径。
因此，市场上很多厂家已推出各具特色的智能优化节能系统，旨在能够着手于上述两项重要节能工作来解决企业用能现状问题；然而，随着企业对节能减排与节能服务更广泛、更急切的需求，现有节能系统的综合管理功能仍存在着一些不足，不能满足精细化、智能化运行的需要，需要更完善的管理技术体系推动和支撑日常节能工作的管理需求。
但是，多数系统未有明确详细的标准对用能单位范围内所发生的异常进行分类统计。对用能单位生产活动中发生的各种影响到正常生产的异常需要根据异常现象来进行分类统计，之后有针对性地对异常原因进行详细排查，以此来减少甚至消除部分异常的发生。因此在异常管理工作中制订一套明确详细的分类标准是十分有必要的。
第二，对于部分存在异常分类统一管理工作的系统未有一套量化的异常管理工作考核体系。为用能单位量身制订一套明确的、符合企业特性的量化异常管理工作考核系统可以帮助用能单位对日常的异常管理工作进行考核，随时了解上至企业下至部门的管理工作成效，同时也能对异常管理工作中的疏漏之处定向解决，大大减少甚至避免企业对异常隐患遗漏、误判的情况。
鉴于此，实有必要提供一种新型的用能单位异常状态的监测分析系统以克服上述缺陷。
【发明内容】
本发明的目的是提供一种用能单位异常状态的监测分析系统，可以实时监测用能单位的异常状态之处，减少异常情况遗漏或误判的情况发生，以便快速对用能单位的异常状态之处得出工作节能综合评估结果和改进建议。
为了实现上述目的，本发明提供一种用能单位异常状态的监测分析系统，包括生产设备1、监测设备2、中央处理器3、数据库服务器4以及分析模块5；所述监测设备2与生产设备1电性连接，所述监测设备2与中央处理器3通信连接，所述中央处理器3与所述数据库服务器4通信连接；
所述分析模块5的工作步骤为：
S1：确定用能单位的基本要素，根据各基本要素在用能单位异常状态的监测分析系统中自动应用模式识别方法将各基本要素划分并组合为匹配用能单位的公司报警管理综合评价指标、部门报警管理综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标工作特性的因子；部门数据及设备数量在用能单位异常状态的监测分析系统中的部门管理以及设备管理功能模块中进行录入；
S2：对用能单位的公司报警管理综合评价指标、部门报警管理综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标的因子根据应用现场的实际情况按照重要性程度进行访问调查，按照数值的设定标准群对各因子的重要程度进行定量确认，将确认的定量数据录入到用能单位异常状态的监测分析系统中，所述分析模块(5)应用层次分析法构建判断矩阵A并将判断矩阵A的各行向量进行几何平均，然后进行归一化，得到评价因子权重的特征向量W；
S3：根据所计算的各评价因子权重的特征向量W来对公司报警综合评价指标、部分报警综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标进行定量分析，定量分析得出的数值越大，则表示用能单位的异常管理工作越差。
优选的，S2中所述的录入定量数据后，所述分析模块5应用层次分析法构建判断矩阵A，
其中，aij表示第i个因子相对于第j个因子的比较结果为：
将判断矩阵A的各行向量进行几何平均，然后进行归一化，得到评价因子权重的特征向量W：
同时分析模块5中对计算得出的判断矩阵A的一致性进行检验；
S21，计算赋权和向量＝A*W，即判断矩阵*特征向量；
S22，每个赋权和向量的分量分别除以对应的特征向量W的分量；
S23，计算第二步结果中的平均值λMAX；
S24，计算一致性指标CI：
S25，计算一致性率CR：
其中RI为自由度指标；
当CR<0.1时，即认为判断矩阵A具有一致性，当CR≥0.1时，则需要对判断矩阵A进行调整。
优选的，所述数据服务器4用于对数据信息中的运行参数数据及运行故障数据进行统计展示。
优选的，所述中央处理器3通过GPRS或Zigbee与数据库服务器4进行通信。
优选的，所述监测设备2用于实时监测生产设备1运行时的数据信息，所述监测设备2将监测的数据信息上传至数据服务器4，所述数据服务器4用于存储数据信息，所述中央处理器3用于对于监测设备2和分析模块5发出控制指令和对存储的数据信息进行信息处理。
优选的，所述数据信息包括电流信息、电压信息、压力信息、温度信息、瞬时流量信息以及电能质量指标信息。
与现有技术相比，本发明提供的一种用能单位异常状态的监测分析系统，有益效果在于：可以根据用能单位的各基本要素划分并组合为匹配用能单位的管理综合评价指标，建立用能单位内管理工作多维度辅助决策评价体系；还可以结合本系统的监测分析功能从设备用能异常评估以及设备运行状态评估等多维度考察用能单位内的节能工作管理成效，减少异常情况遗漏或误判的情况发生，以便用能单位针对问题得出工作节能综合评估结果和改进建议。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明提供的用能单位异常状态的监测分析系统的方框原理图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并不是为了限定本发明。
请参阅图1，本发明提供一种用能单位异常状态的监测分析系统，包括生产设备1、监测设备2、中央处理器3、数据库服务器4以及分析模块5；所述监测设备2与生产设备1电性连接，所述监测设备2与中央处理器3通信连接，所述中央处理器3与所述数据库服务器4通信连接；
所述监测设备2用于实时监测生产设备1运行时的数据信息(电流信息、电压信息、压力信息、温度信息、瞬时流量信息以及电能质量指标信息)，所述监测设备2将监测的数据信息上传至数据服务器，所述中央处理器3用于对于监测设备2和分析模块5发出控制指令和对监测的数据信息进行信息处理，具体的，所述数据服务器4用于对数据信息中的运行参数数据及运行故障数据进行统计展示，所述分析模块5用于对数据服务器4的存储的数据信息进行分析。具体的，所述中央处理器3通过GPRS(General packet radio service)或Zigbee与数据库服务器4进行通信。
所述分析模块5的工作步骤为：
S1：确定用能单位的基本要素(部门数量、设备数量、异常报警次数、超3小时异常次数、报警时长)，根据各基本要素在用能单位异常状态的监测分析系统中自动应用模式识别方法将各基本要素划分以及组合成为匹配用能单位不同层级管理工作特性的因子；部门数据及设备数量在用能单位异常状态的监测分析系统中的部门管理以及设备管理功能模块中进行录入，异常报警次数、超3小时异常次数以及报警时长的数据来源于监测设备；
S2：对用能单位的公司报警管理综合评价指标、部门报警管理综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标的因子根据应用现场的实际情况按照重要性程度进行访问调查，按照数值的设定标准群对各因子的重要程度进行定量确认，然后将确认的定量数据录入到用能单位异常状态的监测分析系统中；
录入定量数据后，分析模块5应用层次分析法构建判断矩阵A，
其中，aij表示第i个因子相对于第j个因子的比较结果为：
将判断矩阵A的各行向量进行几何平均，然后进行归一化，得到评价因子权重的特征向量W：
同时分析模块中对计算得出的判断矩阵A的一致性进行检验；
S21，计算赋权和向量＝A*W，即判断矩阵*特征向量；
S22，每个赋权和向量的分量分别除以对应的特征向量W的分量；
S23，计算第二步结果中的平均值λMAX；
S24，计算一致性指标CI：
S25，计算一致性率CR：
其中RI为自由度指标。具体的，n的取值和RI的取值如下表1：
表1：
当CR<0.1时，即认为判断矩阵A具有满意的一致性，当CR≥0.1时，则需要对矩阵进行调整。
S3：根据所计算的各评价因子权重的特征向量W来对公司报警综合评价指标、部分报警综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标进行定量分析，定量分析得出的数值越大，则表示该用能单位的异常管理工作越差。
公司报警管理综合评价指标：{-[(所有分析设备数量/关联部门个数)-1)]2+3}*评价因子权重的特征向量W1+(所有异常累计次数/关联部门个数)*评价因子权重的特征向量W2+(超3小时异常累计次数/所有异常累计次数)*评价因子权重的特征向量W3+Σ(各项报警累计次数*再次发生该项报警的设备个数/所有报警累计次数*发生该项报警设备个数)*评价因子权重的特征向量W4；
部门报警管理综合评价指标：[-(部门关联分析设备数量-1)2+3]*评价因子权重的特征向量W1+部门所有异常累计次数*评价因子权重的特征向量W2+部门所有异常累计持续时长*评价因子权重的特征向量W3+Σ(各项报警累计次数*再次发生该项报警的设备个数/所有报警累计次数*发生该项报警设备个数)*评价因子权重的特征向量W4；
设备报警管理综合评价指标：-所有管理设备数量*评价因子权重的特征向量W1-所有管理设备类型数量*评价因子权重的特征向量W2+所有报警累计次数*评价因子权重的特征向量W3+Σ(各项报警累计次数*再次发生该项报警的设备个数/所有报警累计次数*发生该项报警设备个数)*评价因子权重的特征向量W4。
表2：数值的设定标准群
表3：公司报警管理综合评价因子表
因子1：所有分析设备数量/关联部门个数；
因子2：异常累计次数/关联部门个数；
因子3：超3小时异常累计次数/异常累计次数；
因子4：各项报警累计次数*再次发生该项报警的设备个数/报警累计次数*发生该项报警设备个数。
| 因子1 | 因子2 | 因子3 | 因子4 | |
| 因子1 | 1 | |||
| 因子2 | 1 | |||
| 因子3 | 1 | |||
| 因子4 | 1 |
表4：部门报警管理综合评价因子表
因子1：部门关联分析设备数量
因子2：部门所有异常累计次数
因子3：部门所有异常累计持续时长
因子4：各项报警累计次数*再次发生该项报警的设备个数/所有报警累计次数*发生该项报警设备个数
| 因子1 | 因子2 | 因子3 | 因子4 | |
| 因子1 | 1 | |||
| 因子2 | 1 | |||
| 因子3 | 1 | |||
| 因子4 | 1 |
表5：设备报警管理综合评价因子表
因子1：所有管理设备数量
因子2：所有管理设备类型数量
因子3：所有报警累计次数
因子4：各项报警累计次数*再次发生该项报警的设备个数/所有报警累计次数*发生该项报警设备个数
| 因子1 | 因子2 | 因子3 | 因子4 | |
| 因子1 | 1 | |||
| 因子2 | 1 | |||
| 因子3 | 1 | |||
| 因子4 | 1 |
有益效果在于：由于本发明提供的用能单位异常状态的监测分析系统可以根据用能单位的各基本要素划分并组合为匹配用能单位的管理综合评价指标，建立用能单位内管理工作多维度辅助决策评价体系；根据建立的管理工作多维度辅助决策评价体系结合本系统的监测分析功能从设备用能异常评估以及设备运行状态评估等多维度考察用能单位内的节能工作管理成效，可以实时发现用能单位的管理综合评价指标中的异常之处，以便用能单位针对问题得出工作节能综合评估结果和改进建议。
本发明并不仅仅限于说明书和实施方式中所描述，因此对于熟悉领域的人员而言可容易地实现另外的优点和修改，故在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的示例。
Claims (6)
1.一种用能单位异常状态的监测分析系统，其特征在于，包括生产设备(1)、监测设备(2)、中央处理器(3)、数据库服务器(4)以及分析模块(5)；所述监测设备(2)与生产设备(1)电性连接，所述监测设备(2)与中央处理器(3)通信连接，所述中央处理器(3)与所述数据库服务器(4)通信连接；
所述分析模块(5)的工作步骤为：
S1：确定用能单位的基本要素，根据各基本要素在用能单位异常状态的监测分析系统中自动应用模式识别方法将各基本要素划分并组合为匹配用能单位的公司报警管理综合评价指标、部门报警管理综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标工作特性的因子；部门数据及设备数量在用能单位异常状态的监测分析系统中的部门管理以及设备管理功能模块中进行录入；
S2：对用能单位的公司报警管理综合评价指标、部门报警管理综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标的因子根据应用现场的实际情况按照重要性程度进行访问调查，按照数值的设定标准群对各因子的重要程度进行定量确认，将确认的定量数据录入到用能单位异常状态的监测分析系统中，所述分析模块(5)应用层次分析法构建判断矩阵A并将判断矩阵A的各行向量进行几何平均，然后进行归一化，得到评价因子权重的特征向量W；
S3：根据所计算的各评价因子权重的特征向量W来对公司报警综合评价指标、部分报警综合评价指标以及设备报警管理综合评价指标进行定量分析，定量分析得出的数值越大，则表示用能单位的异常管理工作越差。
2.如权利要求1所述的用能单位异常状态的监测分析系统，其特征在于，S2中所述的录入定量数据后，所述分析模块(5)应用层次分析法构建判断矩阵A，
其中，aij表示第i个因子相对于第j个因子的比较结果为：
将判断矩阵A的各行向量进行几何平均，然后进行归一化，得到评价因子权重的特征向量W：
同时分析模块(5)中对计算得出的判断矩阵A的一致性进行检验；
S21，计算赋权和向量＝A*W，即判断矩阵*特征向量；
S22，每个赋权和向量的分量分别除以对应的特征向量W的分量；
S23，计算第二步结果中的平均值λMAX；
S24，计算一致性指标CI：
S25，计算一致性率CR：
其中RI为自由度指标；
当CR<0.1时，即认为判断矩阵A具有一致性，当CR≥0.1时，则需要对判断矩阵A进行调整。
3.如权利要求1所述的用能单位异常状态的监测分析系统，其特征在于，所述数据服务器(4)用于对数据信息中的运行参数数据及运行故障数据进行统计展示。
4.如权利要求1所述的用能单位异常状态的监测分析系统，其特征在于，所述中央处理器(3)通过GPRS或Zigbee与数据库服务器(4)进行通信。
5.如权利要求1所述的用能单位异常状态的监测分析系统，其特征在于，所述监测设备(2)用于实时监测生产设备(1)运行时的数据信息，所述监测设备(2)将监测的数据信息上传至数据服务器(4)，所述数据服务器(4)用于存储数据信息，所述中央处理器(3)用于对于监测设备(2)和分析模块(5)发出控制指令和对存储的数据信息进行信息处理。
6.如权利要求5所述的用能单位异常状态的监测分析系统，其特征在于，所述数据信息包括电流信息、电压信息、压力信息、温度信息、瞬时流量信息以及电能质量指标信息。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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