CN114645841A - 压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质 - Google Patents

压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114645841A
CN114645841A CN202210266144.6A CN202210266144A CN114645841A CN 114645841 A CN114645841 A CN 114645841A CN 202210266144 A CN202210266144 A CN 202210266144A CN 114645841 A CN114645841 A CN 114645841A
Authority
CN
China
Prior art keywords
air compressor
air
distribution characteristics
combination
supply
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.)
Granted
Application number
CN202210266144.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114645841B (zh
Inventor
蓝琳
李铭文
沈国辉
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.)
Guangdong Mushroom Iot Technology Co ltd
Original Assignee
Mogulinker Technology Shenzhen Co Ltd
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 Mogulinker Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Mogulinker Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202210266144.6A priority Critical patent/CN114645841B/zh
Publication of CN114645841A publication Critical patent/CN114645841A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114645841B publication Critical patent/CN114645841B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04BPOSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B49/00Control, e.g. of pump delivery, or pump pressure of, or safety measures for, machines, pumps, or pumping installations, not otherwise provided for, or of interest apart from, groups F04B1/00 - F04B47/00
    • F04B49/06Control using electricity
    • F04B49/065Control using electricity and making use of computers

Abstract

本公开描述了一种压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质,压缩空气系统包括多台空压机和母管,供需匹配方法包括:获取在预设周期内母管的瞬时流量数据的分布特征;基于各台空压机的单机产气量和分布特征对多台空压机进行组合以确定用于满足分布特征的候选空压机组合;响应于候选空压机组合为多组而基于各组候选空压机组合的比功率以确定比功率最小的候选空压机组合为目标空压机组合;并且基于目标空压机组合对多台空压机进行控制。根据本公开,能够提供一种通过可量化的数据呈现出压缩空气系统的供需之间的差异的供需匹配方法、设备及存储介质。

Description

压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质
技术领域
本公开大体涉及工业物联网服务,具体涉及压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质。
背景技术
在压缩空气系统中,空气压缩机(简称“空压机”)是产气端的核心设备,主要用于提供气源动力。目前,空压机普遍运用于各行各业,已逐渐成为工业设备中的核心设备之一。一般而言,在压缩空气系统中,产气端的产气量满足用气端的用气量时,用气端的各个设备才能够正常运作。换言之,空压机的产气量需要满足生产车间的用气量。
目前,通常使用定性的方式来判断压缩空气系统的产气量和用气量是否匹配,也即通过定性的方式来判断压缩空气系统的供需是否匹配。在压缩空气系统中,可以通过观察母管的压力是否存在波动以判断压缩空气系统的供需是否匹配。当母管压力相对于平衡值增大时,产气量大于用气量,此时产气端虽然能够满足用气端的用气需求,但是多余的产气量将造成浪费;当母管压力相对于平衡值降低时,产气量小于用气量,此时产气端不能满足用气端的用气需求,影响用气端的设备的正常运作。
由于在不同时间段用气端的用气量可能存在差异,并且难以预估用气端的用气量,因此,为了满足用气端的用气量的变化,产气端通常需要通过频繁启停空压机或加卸载空压机的方式来调节产气量,进而使产气量满足用气端的用气量需求。另外,通过观察母管的压力是否存在波动仅仅能够判断压缩空气系统的供需是否匹配,而不能得到产气端和用气端之间供需差异的具体差值。当用气量过大时,若压缩空气系统中的所有空压机全部开启,其产气量仍然无法满足用气量的需求,则无法判断应该增加功率为多少和/或产气量为多少的空压机。
发明内容
本公开是有鉴于上述现有技术的状况而提出的,其目的在于提供一种能够智能诊断出压缩空气系统的产气量与用气量是否匹配,且能够通过可量化的数据呈现出压缩空气系统的供需之间的差异的供需匹配方法、设备及存储介质。
为此,本公开第一方面提供压缩空气系统的供需匹配方法,所述压缩空气系统包括多台空压机和与所述多台空压机连通的母管,所述供需匹配方法包括:获取在预设周期内所述母管的瞬时流量数据的分布特征;基于各台空压机的单机产气量和所述分布特征对所述多台空压机进行组合以获取与所述分布特征相匹配的至少一组候选空压机组合;响应于所述候选空压机组合为多组而基于各组所述候选空压机组合的比功率以确定比功率最小的候选空压机组合为目标空压机组合;并且基于所述目标空压机组合对所述多台空压机进行控制。
在这种情况下,通过获取母管的瞬时流量数据能够分析出母管的分布特征,并且上述分布特征可以作为压缩空气系统的预测用气需求量,基于分布特征和各台空压机的单机产气量可以以可量化的数据呈现出供需之间的差异,进而智能地组合出与分布特征相匹配的目标空压机组合。在用气端工作时,能够基于当下的分布特征智能地控制多台空压机的启停以达到压缩空气系统的供需匹配。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,令所述预设周期内的瞬时流量数据为样本数据,对所述样本数据进行非参数概率密度估计分析或时间序列分类以获得所述分布特征,所述分布特征用于表示所述压缩空气系统的用气特征并包括第一预设阈值和不小于所述第一预设阈值的第二预设阈值。由此,通过对样本数据进行分析能够获得用于表示压缩空气系统的用气特征的分布特征。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,所述多台空压机包括变频空压机和定频空压机,所述候选空压机组合包括至少一台变频空压机。在这种情况下,能够得到具有一定调节能力的候选空压机组合,基于上述调节能力候选空压机组合的产气量能够与分布特征相匹配。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,基于所述变频空压机的调节能力以确定所述各组候选空压机组合的第一产气量和第二产气量,所述第一产气量不大于所述第一预设阈值,所述第二产气量不小于所述第二预设阈值。在这种情况下,通过各组候选空压机组合中的变频空压机的调节能力,能够使各组候选空压机组合的产气范围在最小产气量和最大产气量之间,并且上述产气范围能够与分布特征相匹配进而能够维持压缩空气系统的正常运转。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,还包括响应于所述分布特征为多个而基于所述预设周期内的多个分布特征确定与所述多个分布特征一一对应的多组目标空压机组合。在这种情况下,组合出的目标空压机组合的产气量能够与分布特征相匹配,不但使压缩空气系统的供需处于平衡状态,并且由于目标空压机组合具有较高的综合效率,在满足正常的生产需求的前提下能够减少无畏的浪费进而达到节能的目的。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,预测所述母管在预设时间内的分布特征作为预测分布特征并获取与所述预测分布特征相对应的目标空压机组合,在预设时间内基于各个预测分布特征控制与所述各个预测分布特征相对应的各个目标空压机组合的启停以满足所述压缩空气系统的供需匹配。在这种情况下,通过在预设周期内获取并分析压缩空气系统的历史数据,能够在预设周期内得到压缩空气系统的分布特征,并且能够将预设周期内的分布特征作为压缩空气系统的用气规律。由此,能够基于预测的用气规律提前设定好与用气规律相匹配的目标空压机组合,不但能够保持压缩空气系统的供需匹配,还能够减少浪费。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,获得所述目标空压机组合时,若所述目标空压机组合中的空压机的运行时间大于第一预设值或处于异常状态,则将该空压机作为待定空压机并对所述待定空压机进行替换或维护。在这种情况下,能够使压缩空气系统长期保持在一个安全的工作状态,并且替换掉异常的空压机能够持续维持压缩空气系统的正常运行。
另外,在本公开第一方面所涉及的方法中,可选地,使用替换空压机对所述待定空压机进行替换,所述替换空压机的运行时间不大于第一预设值且所述替换空压机处于正常状态,所述待定空压机和所述替换空压机之间的比功率差值不大于第二预设值。在这种情况下,替补前后的目标空压机组合的整体工作效率可以近似相同,其不但能够满足用气端的用气情况,同时也不会产生多余的压缩空气造成供大于求以导致浪费。
此外,本公开第二方面提供一种计算机设备,所述计算机设备包括处理器和存储器,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如本公开第一方面中任一项所述的方法。
此外,本公开第三方面提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令,所述至少一个指令被处理器执行时实现如本公开第一方面中任一项所述的方法。
根据本公开,能够提供一种能够智能诊断出压缩空气系统的产气量与用气量是否匹配,且能够通过可量化的数据呈现出压缩空气系统的供需之间的差异的供需匹配方法。
附图说明
现在将仅通过参考附图的例子进一步详细地解释本公开,其中:
图1是示出了本公开示例所涉及的压缩空气系统的结构示意图。
图2是示出了本公开示例所涉及的供需匹配方法的流程图。
图3是示出了本公开示例所涉及的数据采集单元的结构框图。
图4是示出了本公开示例所涉及与分布特征相匹配的候选空压机组合的表格示意图。
图5是示出了本公开示例所涉及的确定目标空压机组合的流程图。
图6是示出了本公开示例确定目标空压机组合的另一种实施例的流程图。
具体实施方式
以下,参考附图,详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中,对于相同的部件赋予相同的符号,省略重复的说明。另外,附图只是示意性的图,部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。
需要说明的是,本公开中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形,例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本公开所描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行,除非在此另有指示或者与上下文明显矛盾。
另外,在本公开的下面描述中涉及的小标题等并不是为了限制本公开的内容或范围,其仅仅是作为阅读的提示作用。这样的小标题既不能理解为用于分割文章的内容,也不应将小标题下的内容仅仅限制在小标题的范围内。
本公开涉及的压缩空气系统的供需匹配方法,其能够预估用气端的用气量,并且能够基于预估的用气量组合出满足上述用气量的空压机组合进而达到压缩空气系统的供需匹配。同时,本公开涉及的压缩空气系统的供需匹配方法还能够计算出产气端和用气端之间的差值,进而能够智能地给出使压缩空气系统达到供需匹配的空压机组合。
本公开涉及的压缩空气系统的供需匹配方法还可以称为智能诊断压缩空气系统供需匹配的方法、控制压缩空气系统的供需匹配的方法等。在一些示例中,本公开涉及的压缩空气系统的供需匹配方法可以简称为供需匹配方法或方法。
在一些示例中,本实施方式所涉及的方法可以应用于压缩空气系统中。但本公开不限于此,本实施方式所涉及的方法可以应用于任意存在供需差异的系统。
图1是示出了本公开示例所涉及的压缩空气系统1的结构示意图。
参见图1,本公开所涉及的压缩空气系统1可以包括产气端10和用气端20。在一些示例中,产气端10可以用于提供用气端20的气源动力。
在一些示例中,产气端10可以包括用于提供压缩空气的工业设备,例如可以包括空气压缩机(简称为“空压机”)。产气端10生产的压缩空压可以称为产气量,用气端20消耗的压缩空气可以称为用气量。在一些示例中,产气端10中的空压机的数量可以为一台。在另一些示例中,产气端10中的空压机的数量可以为多台,例如可以为2台、3台、4台、5台、6台、7台、……N台等。换言之,产气端10可以包括多台空压机。例如产气端10可以包括1号空压机11、2号空压机12……N号空压机1N等。在这种情况下,能够基于多台空压机的产气量进而智能组合出能够匹配多个时间段的用气量的空压机组合。
在一些示例中,压缩空气系统1还可以包括过滤器(未图示)。产气端10生产的压缩空气可以经由过滤器过滤后到达用气端20。
在一些示例中,用气端20可以包括至少一台用气设备。用气设备可以在不同的阶段消耗不同的用气量。产气端10的产气量可以与用气端20的用气量相匹配。在一些示例中,用气端20可以是生产车间。
在一些示例中,产气量与用气量相匹配可以指产气量大于用气量。由此,用气端20能够正常工作。优选地,上述相匹配可以指的是产气量与用气量的差值不大于预设值。在一些示例中,预设值可以为0。在这种情况下,产气量能够临界满足于用气量,用气端20能够正常工作的同时,还能够减少压缩空气的浪费以达到节约资源的目的。
在一些示例中,压缩空气系统1还可以包括用于输送压缩空气的管道,例如可以包括母管30。换言之,产气端10生产的压缩空气可以经由母管30输送至用气端20。
在一些示例中,压缩空气系统1可以包括多台空压机和母管30。多台空压机生产的压缩空气可以经由母管30输送至生产车间。由此,能够实现压缩空气的正常输送以使压缩空气系统1正常运行。
在一些示例中,多台空压机可以为多台变频空压机。变频空压机可以具有一定的调节能力,例如对产气量进行调节。在一些示例中,多台空压机可以为多台定频空压机。
在一些示例中,多台空压机也可以包括变频空压机和定频空压机。在这种情况下,压缩空气系统1能够根据用气端20的用气量给出与用气量相匹配的空压机组合,并且包括变频空压机的空压机组合能够具有一定的调节能力,进而能够适应用气端20不断变化的工况。
图2是示出了本公开示例所涉及的供需匹配方法的流程图。
参见图2,本公开所涉及的供需匹配方法可以包括获取母管30的瞬时流量数据的分布特征(步骤S200)、获取与分布特征相匹配的候选空压机组合(步骤S400)、确定目标空压机组合(步骤S600)、并且基于目标空压机组合对多台空压机进行控制(步骤S800)。
如上所述,本公开所涉及的供需匹配方法可以包括步骤S200。在一些示例中,在步骤S200中,可以获取母管30的瞬时流量数据的分布特征。在一些示例中,上述分布特征可以用于表示压缩空气系统1的用气特征。或者说,分布特征可以用于表示生产车间的用气特征,也即生产车间的用气量的情况。
参见图1,在一些示例中,压缩空气系统1还可以包括数据采集单元40。通过数据采集单元40能够获得多台空压机的产气量、母管30的流量数据以及母管30的压力数据等多项数据。
图3是示出了本公开示例所涉及的数据采集单元40的结构框图。
参见图3,数据采集单元40可以包括用于测量母管30的瞬时流量数据的第一流量计410。
在一些示例中,在步骤S200之前,供需匹配方法还可以包括在母管30处安装数据采集单元40,例如可以安装用于测量母管30的瞬时流量数据的第一流量计410。换言之,可以通过在母管30处安装第一流量计410以获得母管30的瞬时流量数据。在另一些示例中,在母管30处安装第一流量计410以获得母管30的瞬时流量数据可以包括在步骤S200中。
在一些示例中,数据采集单元40可以包括用于测量母管30的压力数据的第一压力传感器430。基于压力数据可以判断压缩空气系统1的供需是否匹配。
在一些示例中,可以对母管30的瞬时流量数据进行分析以获得分布特征。例如,可以对母管30的瞬时流量数据进行数学分析或几何分析以获得分布特征。
在一些示例中,可以令预设周期内的瞬时流量数据为样本数据。对样本数据进行分析后即可得到预设周期内的分布特征。在一些示例中,可以对样本数据进行非参数概率密度估计分析以获得分布特征。在另一些示例中,可以对样本数据进行时间序列分类以获得分布特征。由此,通过对样本数据进行分析能够获得用于表示压缩空气系统1的用气特征的分布特征。
在一些示例中,预设周期可以不小于2个月,例如预设周期可以为2个月、3个月、4个月、……N个月。在一些示例中,可以基于预设周期内的历史数据预估压缩空气系统1的用气特征。在这种情况下,通过设定较长时间的预设周期,能够得到足够多的数据量以得到更准确的分布特征,进而提高预估的准确性。
在一些示例中,分布特征可以用于表示压缩空气系统的用气特征。在一些示例中,分布特征可以包括第一预设阈值和第二预设阈值。第二预设阈值可以不小于第一预设阈值。由此,分布特征可以通过区间的方式表示。例如,若第一预设阈值表示为A,第二预设阈值表示为B,则分布特征可以表示为(A,B)。在一些示例中,分布特征也可以表示为A-B。
如上所述,可以对母管30的瞬时流量数据进行分析以获得分布特征。分布特征可以包括第一预设阈值和不小于第一预设阈值的第二预设阈值。换言之,分布特征可以用流量区间表示,例如上述的(A,B)可以表示一个分布特征,也即生产车间的用气特征。
在一些示例中,第一预设阈值也可以称为分布特征的下限,第二预设阈值也可以称为分布特征的上限。在一些示例中,若第一预设阈值和第二预设阈值相同,则分布特征可以为一个定值。
在一些示例中,预设周期内可以至少包括一个分布特征。即可以包括一个或多个分布特征。当包括多个分布特征时,多个分布特征可以用于表示预设周期内用气端20在不同时间阶段的用气特征。
在一些示例中,当分布特征为多个时,供需匹配方法还可以包括响应于分布特征为多个而基于预设周期内的多个分布特征确定与多个分布特征一一对应的多组目标空压机组合。换言之,当分布特征为多个时,通过本公开所涉及的供需匹配方法能够得到与多个分布特征一一对应的多组目标空压机组合。在这种情况下,当一个预设周期内包括多个分布特征时,处理单元能够基于多个分布特征计算出与各个分布特征相对应的目标空压机组合,当由一个分布特征变化到另一个分布特征时,处理单元能够及时控制多台空压机的启停以使产气端10的产气量能够持续地与用气端20的用气量相匹配。
例如,预设周期内可以包括第一时间阶段、第二时间阶段以及第三时间阶段。与第一时间阶段对应的可以是第一分布特征,与第二时间阶段对应的可以是第二分布特征,以及与第三时间阶段对应的可以是第三分布特征。
在一些示例中,第一分布特征可以用于表示用气端20在工作日的用气特征,也即第一时间阶段可以是工作日。第二分布特征可以用于表示用气端20在半工作日的用气特征,也即第二时间阶段可以是半工作日。第三分布特可以用于表示用气端20在非工作日的用气特征,也即第三时间阶段可以是非工作日。在一些示例中,半工作日可以指的是不定时工作日,也即操作人员可以自行设置用气端20的工作时间。
在一些示例中,当预设周期内划分的时间阶段越多,则与多个时间阶段对应的分布特征的个数越多。则可以得到压缩空气系统1更为清楚、具体的用气特征。
参见图3,在本公开中,压缩空气系统1还可以包括数据处理单元50。在一些示例中,数据处理单元50可以与数据采集单元40通信连接。在一些示例中,数据采集单元40采集到的数据可以发送至数据处理单元50,例如可以将第一流量计410测量的母管30的瞬时流量数据发送至数据处理单元50。在一些示例中,数据处理单元50可以配置为基于母管30的瞬时流量数据获得上述分布特征。在一些示例中,数据处理单元50还可以配置为控制压缩空气系统1的多台空压机。
在一些示例中,数据处理单元50可以是与数据采集单元40相距在预定范围内的边缘计算设备。边缘计算设备可以但不限于配置有网关单元。在一些示例中,数据处理单元50也可以是远程的服务器,例如云端服务器。
如上所述,本公开所涉及的供需匹配方法可以包括步骤S400。在一些示例中,在步骤S400中,可以获取与分布特征相匹配的候选空压机组合。
如上所述,压缩空气系统1可以包括数据采集单元40。数据采集单元40可以包括第一流量计410,第一流量计410可以用于测量母管30的瞬时流量数据。在一些示例中,数据采集单元40还可以包括用于测量每一台空压机的单机产气量的第二流量计420。通过第二流量计420可以获得每一台空压机的单机产气量。在一些示例中,数据采集单元40还可以包括用于测量每一台空压机的压力数据的第二压力传感器440、以及用于测量母管30处或/和每一台空压机的温度的第一温度传感器450和第二温度传感器460。
如上所述,压缩空气系统1还可以包括数据处理单元50。数据采集单元40可以和数据处理单元50通信连接。在一些示例中,数据处理单元50可以获取来自数据采集单元40的数据,例如来自第一流量计410和第二流量计420的数据。
在步骤S400中,可以获取与分布特征相匹配的候选空压机组合。具体地,可以基于各台空压机的单机产气量和分布特征对多台空压机进行组合。在一些示例中,对多台空压机进行组合时需要考虑组合后的空压机组合的产气量是否可以与分布特征相匹配。在一些示例中,与分布特征相匹配的空压机组合可以有一组。在另一些示例中,与分布特征相匹配的空压机组合可以有多组。
在一些示例中,可以将与分布特征相匹配的空压机组合作为候选空压机组合。换言之,可以基于各台空压机的单机产气量和分布特征对多台空压机进行组合以获取与分布特征相匹配的至少一组候选空压机组合。
在一些示例中,可以通过将压缩空气系统1中的多台空压机进行排列组合以获得多组空压机组合。可以分别计算出多组空压机组合的最大产气量和最小产气量。在一些示例中,可以通过筛选的方式将与分布特征相匹配的空压机组合保留以作为候选空压机组合。
如上所述,分布特征可以用流量区间表示。也即分布特征可以具有一定的范围。由于变频空压机具有一定的调节能力,则候选空压机组合可以至少包括一台变频空压机。在这种情况下,能够得到具有一定调节能力的候选空压机组合,基于上述调节能力候选空压机组合的产气量能够与分布特征相匹配。由此,通过变频空压机的调节能力能够使候选空压机组合的产气量与分布特征相匹配。
如上所述,变频空压机可以具有一定的调节能力。在一些示例中,变频空压机的调节能力可以基于其负载能力确定。例如,变频空压机可以在负载率为50%-100%之间运行。
在一些示例中,若某台变频空压机的额定功率为250KW,最大排气量为45Nm3/min,负载率为50%-100%之间,那这台空压机的产气量范围为22.5Nm3/min-45Nm3/min。因此,可以基于该台变频空压机的产气量范围合理地组合出与分布特征相匹配的候选空压机组合。以上变频空压机的负载率仅仅作为示例,并不应当限定于此。在一些示例中,变频空压机的负载率也可以为10%-100%、20%-100%、30%-100%、40%-100%、60%-100%、或70%-100%等。在实际应用中,可以根据变频空压机的负载率灵活地组合出与分布特征相匹配的候选空压机组合。
在一些示例中,候选空压机组合的产气量可以包括第一产气量和第二产气量。其中,第一产气量可以用于表示候选空压机组合的最小产气量,第二产气量可以用于表示候选空压机组合最大产气量。在一些示例中,候选空压机组合的产气量还可以包括介于第一产气量与第二产气量之间的中间产气量。
在一些示例中,在候选空压机组合中,可以基于变频空压机的调节能力以确定第一产气量和第二产气量。例如,若变频空压机的负载率为50%-100%,由空压机1#(定频)15Nm3/min和空压机2#(变频)最大产气量为10Nm3/min组成的候选空压机组合的第一产气量可以是20Nm3/min,第二产气量可以是25Nm3/min,则该候选空压机组合可以与分布特征(20Nm3/min-25Nm3/min)相匹配。上述1#(定频)15Nm3表示产气量为15Nm3的定频空压机,2#(变频)最大产气量为10Nm3/min表示最大产气量为10Nm3/min的变频空压机。下文关于空压机的排气量记载与此相同。
换言之,可以基于变频空压机的调节能力进而调节候选空压机的产气量。也即,候选空压机组合的产气量可以在下限和上限之间调节。
在一些示例中,若分布特征为一个定值,则候选空压机组合也可以不包括变频空压机。考虑到工作效率的问题,当分布特征为一个定值时,候选空压机组合也可以包括变频空压机。因为通常来说,变频空压机的工作效率大于定频空压机的工作效率。因此,无论分布特征是定值或是区间,候选空压机组合都可以至少包括一台变频空压机。
在一些示例中,当压缩空气系统不包括变频空压机时,即使分布特征不是定值,候选空压机组合也可以不包括变频空压机。换言之,当分布特征是一个区间时,候选空压机组合可以不包括变频空压机。在这种情况下,可以通过产气端设备的启停以满足不断变化的工况。
如上所述,候选空压机组合可以至少包括一台变频空压机。在一些示例中,若候选空压机组合为多组时,可以基于各组候选空压机组合中的变频空压机的调节能力以确定各组候选空压机组合的第一产气量和第二产气量。也即,基于各组候选空压机组合中的变频空压机的调节能力可以获得各组候选空压机组合的最小产气量和最大产气量。
在一些示例中,第一产气量可以不大于第一预设阈值,第二产气量可以不小于第二预设阈值。换言之,各组候选空压机组合的最小产气量可以不大于分布特征的下限,最大产气量可以不小于分布特征的上限。在这种情况下,通过各组候选空压机组合中的变频空压机的调节能力,能够使各组候选空压机组合的产气范围在最小产气量和最大产气量之间,并且上述产气范围能够与分布特征相匹配进而能够维持压缩空气系统1的正常运转。在一些示例中,分布特征可以在产气范围之间。在另一些示例中,分布特征可以与产气范围刚好相同。
图4是示出了本公开示例所涉及与分布特征相匹配的候选空压机组合的表格示意图。
以压缩空气系统1包括五台空压机并且预设周期内包括三个分布特征为例,具体说明如何确定候选空压机组合。
在一些示例中,压缩空气系统1可以包括五台空压机,具体为1#(定频)10Nm3/min、2#(定频)15Nm3/min、3#(定频)20Nm3/min、4#(定频)25Nm3/min、5#(变频)最大排气量为10Nm3/min,变频空压机的负载量为50%-100%。
参见图4,假设预设周期内包括的分布特征可以为第一分布特征(20Nm3/min-25Nm3/min)、第二分布特征(35Nm3/min-40Nm3/min)、以及第三分布特征(45Nm3/min-50Nm3/min)。上述三个分布特征在图4中分别简写为(20,45)、(35,40)以及(45,50)。
根据上述规则,即可以基于各台空压机的单机产气量和分布特征对多台空压机进行组合以确定与分布特征相匹配的候选空压机组合。则匹配第一分布特征(20Nm3/min-25Nm3/min)的候选空压机组合可以有(2#,5#)一组;匹配第二分布特征(35Nm3/min-40Nm3/min)的候选空压机组合可以有(1#,4#,5#)或(2#,3#,5#)两组;匹配第三分布特征(45Nm3/min-50Nm3/min)的候选空压机组合可以有(2#,4#,5#)一组。
在一些示例中,可以优先选择变频空压机以确定候选空压机组合。相较而言,变频空压机的工作效率大于定频空压机的效率。由此,能够得到工作效率较高的候选空压机组合。
图5是示出了本公开示例所涉及的确定目标空压机组合的流程图。
如上所述,本公开所涉及的供需匹配方法可以包括步骤S600。在一些示例中,在步骤S600中,可以确定目标空压机组合。
参见图5,在一些示例中,在确定目标空压机组合之前,可以先获得候选空压机组合(步骤S620)。
在步骤S600中,确定目标空压机组合可以包括判断候选空压机组合是否为多组(步骤S630)。在一些示例中,若候选空压机组合仅仅有一组时,则可以将该组候选空压机组合作为目标空压机组合。
在一些示例中,当候选空压机组合为多组时,可以在多组候选空压机组合中进行二次选择以确定目标空压机组合(步骤S640)。
在一些示例中,确定目标空压机组合还可以包括比较各组候选空压机的综合效率(步骤S650)。可以将综合效率最高的候选空压机组合作为目标空压机组合(步骤S660)。
例如,可以计算出各组候选空压机
在一些示例中,可以用比功率表示候选空压机组合的综合效率。候选空压机组合的比功率可以简称为机组比功率。机组比功率可以是各组候选空压机的总功率(可以简称为“机组总功率”)与各组候选空压机的总产气量(可以简称为“机组总产气量”)的比值。
在一些示例中,机组总功率与机组总产气量的比值越小,其综合效率越高。换言之,即机组比功率越小的候选空压机组合,其综合效率越高。
例如,可以计算出各组候选空压机组合的比功率。通过将各组候选空压机组合的比功率进行排序以确定比功率最小的候选空压机组合为目标空压机组合。在另一些示例中,可以在多组候选空压机组合中以遍历的方式确定目标空压机组合,即通过遍历的方式选取比功率最小的候选空压机组合为目标空压机组合。
综上所述,响应于候选空压机组合为多组而可以基于各组候选空压机组合的比功率以确定比功率最小的候选空压机组合为目标空压机组合。在这种情况下,组合出的目标空压机组合的产气量能够与分布特征相匹配,不但使压缩空气系统1的供需处于平衡状态,并且由于目标空压机组合具有较高的综合效率,在满足正常的生产需求的前提下能够减少无畏的浪费进而达到节能的目的。
如上所述,在一些示例中,预设周期内可以包括多个分布特征。数据处理单元50可以基于多个分布特征进而获得与各个分布特征一一对应的各个目标空压机组合。例如,数据处理单元50可以基于第一分布特征获得第一目标空压机组合,基于第二分布特征获得第二目标空压机组合,基于第三分布特征获得第三目标空压机组合。
如上所述,本公开所涉及的供需匹配方法可以包括步骤S800。在一些示例中,在步骤S800中,可以基于目标空压机组合对多台空压机进行控制。
在一些示例中,当确定好与分布特征相匹配的目标空压机组合后。可以基于目标空压机组合对多台空压机进行控制。
在一些示例中,可以将预设周期内的分布特征作为下一个周期内的分布特征。在一些示例中,可以预测母管30在预设时间内的分布特征作为预测分布特征并获取与预测分布特征相对应的目标空压机组合,在预设时间内基于各个预测分布特征控制与各个预测分布特征相对应的各个目标空压机组合的启停以满足所述压缩空气系统1的供需匹配。在这种情况下,通过在预设周期内获取并分析压缩空气系统1的历史数据,能够在预设周期内得到压缩空气系统1的分布特征,并且能够将预设周期内的分布特征作为压缩空气系统1的用气规律。由此,能够基于预测的用气规律提前设定好与用气规律相匹配的目标空压机组合,不但能够保持压缩空气系统1的供需匹配,还能够减少浪费。
如上所述,可以基于预设周期内的历史数据预估压缩空气系统1的用气特征。也即,可以基于预设周期内的分布特征预估压缩空气系统1在下一个周期内的分布特征。例如,数据处理单元50可以获取压缩空气系统1在1月-2月的母管30的瞬时流量数据并对其进行分析以获得1月-2月的分布特征。其中,获得的1月-2月的分布特征可以用于预测3月-4月的分布特征,也即用气特征。换言之,数据处理单元50通过对预设周期内的历史数据进行分析可以对压缩空气系统1接下来的用气量需求进行预估,并基于预估的用气量需求智能匹配出目标空压机组合,当压缩空气系统1的用气端20工作时,数据处理单元50可以基于当前的用气量需求控制目标空压机组合的启动。例如,当用气端20的分布特征为第一分布特征时,数据处理单元50可以基于第一分布特征控制与第一分布特征相匹配的第一目标空压机组合的启动以维持压缩空气系统1的正常工作,当用气端20的分布特征由第一分布特征变化至第二分布特征时,数据处理单元50可以基于第二分布特征控制与第二分布特征相匹配的第二目标空压机组合的启动以维持压缩空气系统1的正常工作,并且可以控制除了第二目标空压机组合的空压机的制动。换言之,数据处理单元50可以基于当前的分布特征控制多台空压机的启停。
在一些示例中,供需匹配方法还可以包括对目标空压机组合进检查。在获得目标空压机组合时,还可以对目标空压机组合中的各台空压机进行检查。例如,可以检查各台空压机的运行时间。在压缩空气系统1中,为了保证安全和工作效率,通常不建议单台空压机的运行时间过长。因此,当单台空压机的工作时间大于第一预设值时,可以选取另一台空压机替换其工作以维持压缩空气系统1的正常运行。又或者,当目标空压机组合中存在处于异常的空压机时,也可以选取另外的空压机替换异常的空压机以维持压缩空气系统1的正常运行。
在一些示例中,第一预设值可以基于空压机的类型设定。例如,可以以天数、周数、或月数设定第一预设值。
在一些示例中,若目标空压机组合中的各台空压机的运行时间均不大于第一预设值且处于正常状态时,则不需要对各台空压机进行替换。
总的而言,获得目标空压机组合时,若目标空压机组合中的空压机的运行时间大于第一预设值或处于异常状态,则可以将该空压机作为待定空压机并对待定空压机进行替换或维护。在这种情况下,能够使压缩空气系统1长期保持在一个安全的工作状态,并且替换掉异常的空压机能够持续维持压缩空气系统1的正常运行。
在一些示例中,空压机处于异常状态可以指的是空压机发生故障。
在一些示例中,可以将替换待定空压机的空压机作为替换空压机。使用替换空压机对待定空压机进行替换。在一些示例中,替换空压机的运行时间可以不大于第一预设值。在一些示例中,替换空压机可以处于正常状态。在一些示例中,替换空压机的运行时间可以不大于第一预设值且替换空压机处于正常状态。由此,压缩空气系统1能够正常运行。
在一些示例中,替换空压机的单机产气量可以和待定空压机的单机产气量相同。由此,将待定空压机替换后的目标空压机组合的产气量也能够与分布特征相匹配。
在一些示例中,在确定替换空压机的过程中,还可以基于单台空压机的比功率以确定替换空压机。单台空压机的比功率可以简称为单机比功率。例如,可以选取与待定空压机的比功率相近的空压机作为替换空压机。换言之,可以基于单机比功率相近的原则进行设备(即空压机)的替换以获得最终的目标空压机组合。
在一些示例中,待定空压机和替换空压机之间的比功率差值可以不大于第二预设值。第二预设值可以不大于0.8,例如第二预设值可以为0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7或0.8等。例如,假设目标空压机组合中的x号空压机运行时间过长或处于异常状态,x号空压机的比功率为5.1kW/(Nm3/min),若存在y号空压机的比功率为5.2kW/(Nm3/min),则y号空压机可以作为x号空压机的替补。在这种情况下,替补前后的目标空压机组合的整体工作效率可以近似相同,其不但能够满足用气端20的用气情况,同时也不会产生多余的压缩空气造成供大于求以导致浪费。
在一些示例中,若压缩空气系统1中目前包括的多台空压机不能组合出与分布特征相匹配的目标空压机组合,则数据处理单元50还可以基于分布特征和当前的多台空压机的数据(例如单机产气量和类型)计算出待添加空压机的数据。基于待添加空压机的数据确定待添加空压机。在此种情况下,产气量和用气量相匹配也可以是指的是产气量可以满足一定比例的用气量。数据处理单元50可以基于上述内容给出目标空压机组合的最优解。当压缩空气系统1添加待添加空压机后,即可实现能够组合出与分布特征相匹配的目标空压机组合。在这种情况下,数据处理单元50能够精确地计算出供需之间的差异值,并合理给出待添加空压机的数据,最终以实现压缩空气系统1的供需匹配。
例如,若分布特征为(20Nm3/min-30Nm3/min),压缩空气系统1可以包括3台空压机,具体为1#(定频)5Nm3/min、2#(定频)10Nm3/min以及3#(变频)最大排气量为20Nm3/min,变频空压机的负载量为50%-100%。则该压缩空气系统1的产气端10的最大产气量为35Nm3/min,最小产气量为25Nm3/min。该变频空压机的产气调节范围不能与分布特征相匹配,因此可以增加一台最大产气量为10Nm3/min的变频空压机4#。由此,由(1#,2#,4#)组合而成的目标空压机组合能够与分布特征(20Nm3/min-30Nm3/min)相匹配。在这种情况下,数据处理单元50能够精确地计算出供需之间的差异值,并合理给出待添加空压机的数据。
图6是示出了本公开示例确定目标空压机组合的另一种实施例的流程图。
在该实施例中,可以直接基于多个空压机组合以获得目标空压机组合。即可以直接遍历所有空压机组合以获得目标空压机组合。参见图6,在一些示例中,通过另一种方式以获得目标空压机组合的方法可以包括获取母管30的瞬时流量数据的分布特征(步骤S20),其具体内容在前文已有具体描述,在此不在赘述。通过本实施例获取目标空压机组合的方法也可以同样的称为压缩空气系统的供需匹配方法。
在一些示例中,通过遍历的方式以获得目标空压机组合的方法可以包括将多台空压机进行排列组合以获得多组空压机组合(步骤S40)。需要注意的是,本实施例所涉及的方法可以不包括获取候选空压机组合的步骤。换言之,在该实施例中可以直接基于多组空压机组合获得目标空压机组合。
具体地,在一些示例中,可以将压缩空气系统1中包括的多台空压机进行排列组合以获得多组空压机组合。为了描述方便,可以将各组空压机组合称为第一空压机组合、第二空压机组合、第三空压机组合……以及第N空压机组合。
在一些示例中,通过遍历的方式以获得目标空压机组合可以包括遍历各个空压机组合以获得目标空压机组合(步骤S60)。
具体地,在一些示例中,可以随机选取一组空压机组合作为初始空压机组合,例如可以选取第一空压机组合作为初始空压机组合。在一些示例中,初始空压机组合的产气量可以与分布特征相匹配。在另一些示例中,初始空压机组合的产气量可以与分布特征不匹配。
在步骤S60中,随机选取初始空压机组合后,接着可以随机选取下一组空压机组合作为对比空压机组合,例如可以选取第二空压机组合作为对比空压机组合。
在一些示例中,可以通过将初始空压机组合和对比空压机组合进行比较以确定下一个空压机组合。如上一个实施例所述,在确定候选空压机组合时可以考虑整体的产气量是否与分布特征相匹配,接着考虑各个候选空压机组合的综合效率。与此相同,通过遍历的方式以获得目标空压机组合也需要考虑空压机组合的整体产气量是否能够与分布特征相匹配。
在一些示例中,在将初始空压机组合与比较空压机组合进行比较的过程中,可以有三种情形:
1、初始空压机组合的产气量与分布特征不匹配,比较空压机组合的产气量与分布特征不匹配;
2、初始空压机组合的产气量与分布特征相匹配,比较空压机组合的产气量与分布特征不匹配;
3、初始空压机组合的产气量与分布特征相匹配,比较空压机组合的产气量与分布特征相匹配。
在一些示例中,若压缩空气系统的空压机的数量和类型足够多,其至少可以组合出一组与分布特征相匹配的目标空压机组合。则对于第一种情形,由于被比较的两组空压机组合的产气量与分布特征都不匹配,则可以任意选取一组空压机组合作为下一个初始空压机组合。例如,当第一空压机组合和第二空压机组合进行比较时,若第一空压机组合和第二空压机组合的产气量均与分布特征不匹配,则可以任意选取第一空压机组合或者第二空压机组合作为下一个初始空压机组合。接着在剩余的空压机组合中再次选取对比空压机组合直至遍历所有空压机组合。
对于第二种情形,由于初始空压机组合的产气量与分布特征相匹配,比较空压机组合的产气量与分布特征不匹配。则可以保留原来的初始空压机组合作为下一个初始空压机组合。例如,当第一空压机组合和第二空压机组合进行比较时,若第一空压机组合的产气量与分布特征相匹配,第二空压机组合的产气量与分布特征不匹配。则可以保留第一空压机组合作为初始空压机组合。接着在剩余的空压机组合中再次选取对比空压机组合直至遍历所有空压机组合。
对于第三种情形,由于被比较的两组空压机组合的产气量与分布特征都匹配,则需要进一步地对两组空压机组合进行二次对比。同上一个实施例相同,二次对比可以考虑空压机组合的综合效率,例如考虑机组比功率。
在一些示例中,可以对初始空压机组合和对比空压机组合的机组比功率进行比较以确定下一个初始空压机组合。若初始空压机的比功率小于对比空压机组合的比功率,则保留原来的初始空压机组合作为下一个初始空压机组合;若初始空压机组合的比功率大于对比空压机组合的比功率,则选取对比空压机组合作为下一个初始空压机组合。例如,当第一空压机组合和第二空压机组合的产气量均与分布特征相匹配,则比较第一空压机组合和第二空压机组合的比功率以进一步确定下一个初始空压机组合。若第一空压机组合的比功率小于第二空压机组合的比功率,则保留第一空压机组合作为下一个初始空压机组合;若第一空压机的比功率大于第二空压机组合的比功率,则选取第二空压机组合作为下一个初始空压机组合。接着在剩余的空压机组合中再次选取对比空压机组合直至遍历所有空压机组合。
在一些示例中,可以基于上述三种情形遍历所有空压机组合。直至所有空压机组合遍历结束,最终留下的初始空压机组合即为目标空压机组合。
在一些示例中,当初始空压机组合和对比空压机组合的产气量相同且与分布特征相匹配,二次对比后二者的比功率也相同。则可以在二者之中随机保留一组空压机组合作为初始空压机组合。
在本实施例中,同样可以如上一个实施例一样,可以包括多个分布特征。可以对目标空压机组合进行检查或替补。
在一些示例中,若压缩空气系统的空压机的数量和类型较少,可能会出现没有能够与分布特征相匹配的组合。对于这种情况,在第一种情形,由于被比较的两组空压机组合的产气量与分布特征都不匹配,则可以选取产气量与分布特征接近的空压机组合作为下一个初始空压机组合。例如,当第一空压机组合和第二空压机组合进行比较时,第一空压机组合和第二空压机组合的产气量均与分布特征不匹配,若第一空压机组合的产气量更接近分布特征,则选取第一空压机组合作为下一个初始空压机组合;若第二空压机组合的产气量更接近分布特征,则选取第二空压机组合作为下一个初始空压机组合。接着,依照此规则在剩余的空压机组合中再次选取对比空压机组合直至遍历所有空压机组合。在一些示例中,也可以考虑将比功率较小的空压机组合保留以作为下一个初始空压机组合。在这种情况下,虽然由于客观原因不能得到与分布特征相匹配的目标空压机组合,但是在遍历结束后,基于留下的最后一组空压机组合的产气量和分布特征能够得到在该分布特征下供需之间的具体差异数值。接着可以基于上述具体差异数据智能地给出当前的压缩空系统1中需要添加何种类型或/和产气量的空压机,进而基于添加的空压机能够组合出与分布特征相匹配的目标空压机组合。
本公开还涉及一种计算机设备,可以包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述供需匹配方法。在一些示例中,数据处理单元50可以是本公开涉及的计算机设备。
本公开还涉及一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质可以存储有至少一个指令,至少一个指令可以被处理器执行时实现上述供需匹配方法。本领域普通技术人员可以理解上述示例中的供需匹配方法中的全部或部分步骤是可以通过程序(指令)来指令相关的硬件来完成,该程序(指令)可以存储于计算机可读存储器(存储介质)中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取器(Random AccessMemory,RAM)、磁盘或光盘等。
根据本公开涉及的压缩空气系统1的供需匹配方法,通过获取母管30的瞬时流量数据能够分析出母管30的分布特征,并且上述分布特征可以作为压缩空气系统1的预测用气需求量,基于分布特征和各台空压机的单机产气量可以以可量化的数据呈现出供需之间的差异,进而智能地组合出与分布特征相匹配的目标空压机组合。在用气端20工作时,能够基于当下的分布特征智能地控制多台空压机的启停以达到压缩空气系统1的供需匹配。同时,本公开涉及的压缩空气系统1的供需匹配方法还能够计算出产气端10和用气端20之间的差值,进而能够智能地给出使压缩空气系统1达到供需匹配的空压机组合。
虽然以上结合附图和示例对本公开进行了具体说明,但是可以理解,上述说明不以任何形式限制本公开。本领域技术人员在不偏离本公开的实质精神和范围的情况下可以根据需要对本公开进行变形和变化,这些变形和变化均落入本公开的范围内。

Claims (10)

1.一种压缩空气系统的供需匹配方法,所述压缩空气系统包括多台空压机和与所述多台空压机连通的母管,其特征在于,所述供需匹配方法包括:获取在预设周期内所述母管的瞬时流量数据的分布特征;基于各台空压机的单机产气量和所述分布特征对所述多台空压机进行组合以获取与所述分布特征相匹配至少一组候选空压机组合,;响应于所述候选空压机组合为多组而基于各组所述候选空压机组合的比功率以确定比功率最小的候选空压机组合为目标空压机组合;并且基于所述目标空压机组合对所述多台空压机进行控制。
2.如权利要求1所述的供需匹配方法,其特征在于:
令所述预设周期内的瞬时流量数据为样本数据,对所述样本数据进行非参数概率密度估计分析或时间序列分类以获得所述分布特征,
所述分布特征用于表示所述压缩空气系统的用气特征并包括第一预设阈值和不小于所述第一预设阈值的第二预设阈值。
3.如权利要求2中所述的供需匹配方法,其特征在于:
所述多台空压机包括变频空压机和定频空压机,所述候选空压机组合包括至少一台变频空压机。
4.如权利要求3所述的供需匹配方法,其特征在于:
基于所述变频空压机的调节能力以确定所述各组候选空压机组合的第一产气量和第二产气量,所述第一产气量不大于所述第一预设阈值,所述第二产气量不小于所述第二预设阈值。
5.如权利要求1所述的供需匹配方法,其特征在于:
还包括响应于所述分布特征为多个而基于所述预设周期内的多个分布特征确定与所述多个分布特征一一对应的多组目标空压机组合。
6.如权利要求5所述的供需匹配方法,其特征在于:
预测所述母管在预设时间内的分布特征作为预测分布特征并获取与所述预测分布特征相对应的目标空压机组合,在预设时间内基于各个预测分布特征控制与所述各个预测分布特征相对应的各个目标空压机组合的启停以满足所述压缩空气系统的供需匹配。
7.如权利要求1所述的供需匹配方法,其特征在于,
获得所述目标空压机组合时,若所述目标空压机组合中的空压机的运行时间大于第一预设值或处于异常状态,则将该空压机作为待定空压机并对所述待定空压机进行替换或维护。
8.如权利要求7所述的供需匹配方法,其特征在于,
使用替换空压机对所述待定空压机进行替换,所述替换空压机的运行时间不大于第一预设值且所述替换空压机处于正常状态,所述待定空压机和所述替换空压机之间的比功率差值不大于第二预设值。
9.一种计算机设备,其特征在于:
所述计算机设备包括处理器和存储器,所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于:
所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令,所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
CN202210266144.6A 2022-03-17 2022-03-17 压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质 Active CN114645841B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210266144.6A CN114645841B (zh) 2022-03-17 2022-03-17 压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210266144.6A CN114645841B (zh) 2022-03-17 2022-03-17 压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114645841A true CN114645841A (zh) 2022-06-21
CN114645841B CN114645841B (zh) 2023-12-05

Family

ID=81995991

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210266144.6A Active CN114645841B (zh) 2022-03-17 2022-03-17 压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114645841B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117145742A (zh) * 2023-10-31 2023-12-01 深圳市信润富联数字科技有限公司 空压机节能方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004116381A (ja) * 2002-09-26 2004-04-15 Shin Nippon Jusetsu Corporation:Kk 空気圧縮機自動運転システム
CN110307144A (zh) * 2018-03-20 2019-10-08 恩尔赛思有限公司 用于分析、监测、优化和/或比较多压缩机系统中能量效率的方法
CN113112060A (zh) * 2021-04-02 2021-07-13 华自科技股份有限公司 基于流量软测量的提升泵站调度方法、装置和计算机设备
CN114109792A (zh) * 2020-09-01 2022-03-01 蘑菇物联技术(深圳)有限公司 一种空压机流量动态调整的方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004116381A (ja) * 2002-09-26 2004-04-15 Shin Nippon Jusetsu Corporation:Kk 空気圧縮機自動運転システム
CN110307144A (zh) * 2018-03-20 2019-10-08 恩尔赛思有限公司 用于分析、监测、优化和/或比较多压缩机系统中能量效率的方法
CN114109792A (zh) * 2020-09-01 2022-03-01 蘑菇物联技术(深圳)有限公司 一种空压机流量动态调整的方法、装置、设备及存储介质
CN113112060A (zh) * 2021-04-02 2021-07-13 华自科技股份有限公司 基于流量软测量的提升泵站调度方法、装置和计算机设备

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117145742A (zh) * 2023-10-31 2023-12-01 深圳市信润富联数字科技有限公司 空压机节能方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN117145742B (zh) * 2023-10-31 2024-02-06 深圳市信润富联数字科技有限公司 空压机节能方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN114645841B (zh) 2023-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7478347B2 (en) Semiconductor manufacturing apparatus, management apparatus therefor, component management apparatus therefor, and semiconductor wafer storage vessel transport apparatus
Mousavi et al. Energy efficiency of compressed air systems
CN111989459B (zh) 用于优化引擎效率的负载管理算法
JP5621457B2 (ja) コンプレッサ運転制御システム
US9141923B2 (en) Optimizing contractual management of the total output of a fleet of fuel cells
CN109074066B (zh) 优化过滤器寿命周期的方法和监测通风系统的系统
CN110307144B (zh) 用于分析、监测、优化和/或比较多压缩机系统中能量效率的方法
US11243523B2 (en) Building system with adaptive fault detection
CN113464415B (zh) 控制空压站的空压机的方法、设备和计算机存储介质
US11599071B2 (en) Systems and methods for adaptively tuning thresholds for fault detection in buildings
JP7053152B2 (ja) 推奨点検間隔を最適化するシステム及び方法
CN114645841A (zh) 压缩空气系统的供需匹配方法、设备及存储介质
CN115789856A (zh) 一种用于通风设备的在线监测控制系统
JP7422272B2 (ja) 産業オートメーション制御システムまたは電力システムからのデータの保存を促進するための方法および装置
JP2017151980A5 (zh)
JP2018185678A (ja) 運用計画立案装置、運用制御システム、および、運用計画立案方法
CN111448391B (zh) 空气压缩系统
JP5009775B2 (ja) 統合維持管理システム
JP5969907B2 (ja) 運転効率推定装置およびプログラム
CN112088244B (zh) 基于传感器计算燃气涡轮的服务间隔
KR101609144B1 (ko) 전력계통 연계 발전기의 실시간 전력생산능력 예측시스템
Atabay Comparison of optimization methods for model predictive control: An application to a compressed air energy storage system
KR20240063402A (ko) 공압기의 대수 조정 방법 및 장치
KR102599802B1 (ko) 산업 공정 및 유틸리티 에너지효율향상을 위한 에너지솔루션
TWI806611B (zh) 適於空氣壓縮機群組的最佳化系統及其方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: No. 118, Building C1, No.1 Qingsheng Avenue, Nansha District, Guangzhou City, Guangdong Province, 511455

Patentee after: Guangdong Mushroom IoT Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 518000 room 2202, building 1, Huide building, Beizhan community, Minzhi street, Longhua District, Shenzhen, Guangdong

Patentee before: MOGULINKER TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO.,LTD.

Country or region before: China

CP03 Change of name, title or address