CN115657627A - 工厂公辅设备能效诊断系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供工厂公辅设备能效诊断系统及方法，方法包括：公辅设备能效评价单元，用以获取每个动力站房的能效分数，计算动力站房权重，据以获取上级的用能区域、隶属设备系统的上级能效分数，以评价上级的用能区域、隶属设备系统的能效评定等级；公辅设备能效分析单元，用以分析公辅设备的能效因子数据，根据达标规则和能效因子诊断模型对公辅设备能效数据进行分析，并获取异常分析结果并生成评价结果以及异常能效因子改善建议；公辅设备能效诊断因子设置单元，用以配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善数据。本发明解决了能效数据分析不全面、监控实时性不高、准确性较低的技术问题。

Description

工厂公辅设备能效诊断系统及方法

技术领域

本发明涉及节能管理技术领域，具体涉及工厂公辅设备能效诊断系统及方法。

背景技术

企业对公辅设备能效进行合理利用，有助于减少企业的生产成本。企业经营中能源主要有6大损失，即：转换损失、传输损失、不必要消耗的损失、过度消耗的损失、非最优的损失和未利用可回收能源的损失；其中，转换损失、过度消耗的损失、不必要消耗的损失、非最优的损失往往来源于公辅设备能效异常，是可以通过合理管理识别和杜绝的，公辅设备能效异常，会直接造成能源浪费。

公辅设备涉及到空压机、锅炉、冷水机等很多设备的类型，是企业能源消耗的第二大设备类型，这些公辅设备系统是庞大并且复杂的，与工艺设备不同的是，公辅设备的运行时间更长，空间位置分散，与工艺设备之间的关联性更强，故障的影响也大，对设备操作人员的素质要求更高。现有企业对公辅设备管理方式尚处于制度管理、人工巡查为主的阶段。

公布号为CN113449977A的现有发明专利文献《一种空压站热量回收利用系统》通过热量测定单元对空压机的运行信息进行分析，对空压机运行产生的热量进行测定，通过公式获取到空压机的热量检测系数RLi，若空压机的热量检测系数RLi≥热量检测系数阈值，则判定空压机的热量需进行热量测定，获取到空压机运行前内部空气的温度值，空压机运行后获取到当前空压机内部空气温度，通过公式获取到空压机运行时释放的热量Qi；对空压机的热量进行检测，并将多余热量进行数值计算。由该现有技术的具体实现内容可知，该现有方案主要偏重应用于空压站的热量回收，该现有技术无法应用于锅炉、冷水机等公辅设备的节能控制，制约了该现有技术的适用性，该现有方案无法对工厂公辅设备进行全面的能效分析。

公布号为CN113485279A的现有发明专利文献《一种基于全视角人工智能的工厂设备启停节能管理系统》设置了启停关联设置单元，该设置用于配置关联异常预警属性、主分析对象、关联对象和延时阈值；通过提前配置，对能源消耗设备进行全过程、自动化监测。由该现有技术的具体实现内容可知，该现有技术无法实现对能源消耗设备非正常启停的及时准确监控。

从上述现有技术的具体实现内容可知，现有技术存在能效数据分析不全面的技术问题，无法利用大数据分析技术对各类公辅设备的当前与历史能效数据进行多维度的统计与分析，无法帮助技术人员挖掘节能潜力和更快定位问题的关键因素并借助改善建议落实具体的改善措施；

现有技术为事后改善，存在能效数据监控实时性不高的技术问题，无法实时评估当前公辅设备运行能效是否最优，无法实时判断出不达标的区域和公辅设备并给出改善建议；

现有技术存在能效数据监控准确性不高，无法识别与公辅设备能效相关的关键因素，无法从全厂、车间、公辅设备及生产设备几个方面概括性地展示能效达标状况，无法一目了然看到哪些区域能效未达标，现有技术中的工厂设备能效监测技术有待提升。

综上，现有技术存在能效数据分析不全面、监控实时性不高、准确性较低的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于如何解决能效数据分析不全面、监控实时性不高、准确性较低的技术问题。

本发明是采用以下技术方案解决上述技术问题的：工厂公辅设备能效诊断系统包括：云管理模块、公辅设备、智能网关及智能表计；

智能表计的采集端连接公辅设备，智能表计的数据传输端通过智能网关连接云管理模块，以利用智能表计获取动力站房的能效数据，并发送能效数据至云管理模块，其中，公辅设备包括：空压站系统、锅炉系统及冷水系统；

云管理模块包括：

公辅设备能效评价单元，用以根据能效数据获取每个动力站房的能效分数，计算动力站房权重，据以获取上级的用能区域、隶属设备系统的上级能效分数，利用预置能效评价逻辑评价能效分数，以得到能效比值结果，据以评价上级的用能区域、隶属设备系统的能效评定等级；

公辅设备能效分析单元，用以获取并根据用能区域的子系统权重及评价等级，分析用能区域的子系统的能效因子数据，根据预置的达标规则和能效因子诊断模型分析公辅设备能效数据，以获取异常分析结果并生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据，公辅设备能效分析单元与公辅设备能效评价单元连接，其中，公辅设备能效分析单元还包括：

空压站系统能效因子处理组件，用以利用达标规则和能效因子诊断模型中的空压站系统评价项及算法、空压站系统浪费算法处理空压站系统的能效因子；

锅炉系统能效因子处理组件，用以利用达标规则和能效因子诊断模型中的锅炉系统评价项及算法、锅炉系统浪费算法处理锅炉系统能效因子；

冷水系统能效因子处理组件，用以利用达标规则和能效因子诊断模型中的冷水系统评价项及算法、冷水系统浪费算法处理冷水系统的能效因子；

公辅设备能效诊断因子设置单元，用以根据生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据，配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能更新数据，据以诊断公辅设备，其中，标准属性包括：能效因子规则、能效因子参数及上传能效因子数据的物理表计，公辅设备能效诊断因子设置单元与公辅设备能效分析单元连接。

本发明通过公辅设备能效诊断因子设置单元配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善，通过公辅设备能效分析单元分析公辅设备的能效因子数据，根据达标规则和能效因子诊断模型对公辅设备能效数据进行分析获取异常分析结果，公辅设备能效评价单元根据评价诊断对象公辅设备能效情况，生成评价以及异常能效因子智能改善数据，本发明解决了现有技术中，单纯通过制度管理、人工巡检为主来识别公辅设备能效异常，导致人力资源低效率浪费和设备能效异常识别不够准确及时的技术问题，同时采用智能网关进行公辅设备及云管理模块件的数据传输，提高了公辅设备诊断操作的准确性和实时性。

在更具体的技术方案中，公辅设备能效评价单元包括：

权重设置组件，用以对每个用能区域的子系统权重进行设置，对每个空压站的站设备权重进行设置；

评价方法设置组件，用以设置每个用能区域的的总评价等级，并设置每个用能区域的子系统的总评价等级，设置每个用能区域的每个空压站的评价等级以及站设备的评价等级，评价方法设置组件与权重设置组件连接。

本发明通过公辅设备能效因子诊断模型对能效异常状态进行分析识别，能效异常能够在第一时间被捕捉，避免能源浪费；识别能效异常之后，通过输出公辅设备能效的总体评价以及分项指标的优劣和智能改善，保证了公辅设备能效异常快速定位并准确处理。

在更具体的技术方案中，用能区域的子系统权重包括：空压站系统权重、锅炉系统权重及冷水系统权重。

在更具体的技术方案中，用能区域的子设备权重包括：空压站权重、锅炉房权重、冷冻机房权重。

在更具体的技术方案中，空压站的站设备权重包括：空压机权重、锅炉权重以及冷冻机权重。

在更具体的技术方案中，公辅设备能效分析单元包括：

空压能效因子组件，用以分析空压站系统的能效因子；

锅炉能效因子组件，用以分析锅炉系统能效因子；

冷水能效因子组件，用以分析冷水系统的能效因子。

在更具体的技术方案中，空压站系统的能效因子包括：空压站单方产气能耗、空压机效率、空压机加载率、空压站假性需求偏差、空压站管网压损、空压站与关联生产启停同步状态数据、冷干机效率、空压站开机组合策略；

锅炉系统能效因子包括：锅炉热效率、供需匹配；

冷水系统的能效因子包括：冷冻机组效率COP、出回水温差、冬季运行模式、冷量供需匹配、旁通损耗、水塔水位警告、与生产启停关联。

在更具体的技术方案中，空压站系统能效因子处理组件利用不少于2个评价维度，处理得到空压站开机组合策略。

在更具体的技术方案中，利用下述逻辑，处理得到单个能效因子评价维度得分：

X1＝X1A*xa+...+X1N*xN

单个动力站房存在多个公辅设备，故式中，X1N为单个公辅设备在该能效因子的得分，xn为单个公辅设备在该能效因子的权重；

利用下述逻辑，处理能效因子评价维度得分，以得到单个动力站能效评分：

B1＝X1+X2+...+XN；

利用下述逻辑，处理单个动力站能效评分，以得到全厂单个动力系统能效总评分：

A1＝B1*b1+B2*b2+B3*b3+....+Bn*bn；

根据全厂单个动力系统能效总评分，利用下述逻辑处理得到全厂公辅设备总评分，据以诊断公辅设备：

W＝A1*a1+A2*a2+A3*a3。

本发明设置了公辅设备能效诊断因子设置单元，该设置用于配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善；通过提前配置，实现了对公辅设备能效进行全过程、自动化监测与诊断，降低了人力资源的浪费，保证了对公辅设备能效异常的及时准确诊断。

在更具体的技术方案中，工厂公辅设备能效诊断方法包括：

S1、利用智能表计获取动力站房的能效数据，并发送能效数据至云管理模块；

S2、根据能效数据获取每个动力站房的能效分数，计算动力站房权重，据以获取上级的用能区域、隶属设备系统的上级能效分数，利用预置能效评价逻辑评价能效分数，以得到能效比值结果，据以评价上级的用能区域、隶属设备系统的能效评定等级；

S3、获取并根据用能区域的子系统权重及评价等级，分析用能区域的子系统的能效因子数据，根据预置的达标规则和能效因子诊断模型分析公辅设备能效数据，以获取异常分析结果并生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据；

S4、根据生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据，配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能更新数据，据以诊断公辅设备，其中，标准属性包括：能效因子规则、能效因子参数及上传能效因子数据的物理表计。

本发明相比现有技术具有以下优点：本发明通过公辅设备能效诊断因子设置单元配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善，通过公辅设备能效分析单元分析公辅设备的能效因子数据，根据达标规则和能效因子诊断模型对公辅设备能效数据进行分析获取异常分析结果，公辅设备能效评价单元根据评价诊断对象公辅设备能效情况，生成评价以及异常能效因子智能改善数据，本发明解决了现有技术中，单纯通过制度管理、人工巡检为主来识别公辅设备能效异常，导致人力资源低效率浪费和设备能效异常识别不够准确及时的技术问题，同时采用智能网关进行公辅设备及云管理模块件的数据传输，提高了公辅设备诊断操作的准确性和实时性。

本发明通过公辅设备能效因子诊断模型对能效异常状态进行分析识别，能效异常能够在第一时间被捕捉，避免能源浪费；识别能效异常之后，通过输出公辅设备能效的总体评价以及分项指标的优劣和智能改善，保证了公辅设备能效异常快速定位并准确处理。

本发明设置了公辅设备能效诊断因子设置单元，该设置用于配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善；通过提前配置，实现了对公辅设备能效进行全过程、自动化监测与诊断，降低了人力资源的浪费，保证了对公辅设备能效异常的及时准确诊断。本发明解决了现有技术中存在的能效数据分析不全面、监控实时性不高、准确性较低的技术问题。

附图说明

图1为本发明实施例1的工厂公辅设备能效诊断系统模块连接示意图；

图2为本发明实施例1的工厂公辅设备能效诊断方法基本步骤示意图；

图3为本发明实施例2的空压站单方产气能耗各评分预设值示意图；

图4为本发明实施例2的空压机效率各评分预设值示意图；

图5为本发明实施例2的空压机运行状态判断分支示意图；

图6为本发明实施例2的空压机加载率各评分预设值示意图；

图7为本发明实施例2的空压站假性需求偏差评价阈值与评价得分的预设内容示意图；

图8为本发明实施例2的空压站管网压损评价阈值与评价得分设置的预设内容示意图；

图9为本发明实施例2的空压站与关联生产启停是否同步判断流程图；

图10为本发明实施例2的空压站与生产启停关联的设置内容示意图；

图11为本发明实施例2的冷干机效率评价得分设置的预设内容示意图；

图12为本发明实施例2的关联水泵的启停同步判断步骤示意图；

图13为本发明实施例2的空压站开机组合策略评价得分设置的预设内容示意图；

图14为本发明实施例2的锅炉系统能效因子包括锅炉热效率、供需匹配评价等级、评价阈值和评价得分设置内容示意图；

图15为本发明实施例2的关联设备设置的规划示意图；

图16为本发明实施例2的冷冻机组效率COP设置各评分预设值示意图；

图17为本发明实施例2的出回水温差能效评价设置内容示意图；

图18为本发明实施例2的冬季运行方式各评分预设值示意图；

图19为本发明实施例2的冷量供需匹配设置页面评价预设内容示意图；

图20为本发明实施例2的旁通损耗设置评价设置的预设内容示意图；

图21为本发明实施例2的水塔水位警告的评价得分预设内容示意图；

图22为本发明实施例2的水塔水位警告的评价得分设置示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1所示，本发明提供的工厂公辅设备能效诊断系统包括：

云管理模块1、智能网关2、智能表计3及公辅设备4；

云管理模块1包括：公辅设备能效评价单元11、公辅设备能效分析单元12和公辅设备能效配置单元13；

公辅设备4包括：空压系统41、冷水系统42及锅炉系统43。

在本实施例中，公辅设备能效诊断系统用于为企业生产过程中需要进行能效监控的公辅设备及空压系统、锅炉系统和冷水系统进行能效监测与诊断。

在本实施例中，本申请最主要的目的是对企业生产过程中公辅设备能效进行精准、自动、集中监控，并根据监控结果采取措施解决能效异常问题；本实施例中的云管理模块1能够实现集中监控，智能网关2用于采集智能表计的数据，同时将采集的数据传输上传至云管理模块1。

在本实施例中，公辅设备能效评价单元11用于对每个动力站房的能效打分，单个动力站房的能效分数如何影响其上级用能区域或隶属设备系统的能效分数，需要根据其权重进行计算。此外，能效分数高低对应是优秀还是不合格，需要根据能效评价方法设置进行确定。由于各个设备系统的能效因子各不相同，用实际得分进行能效评价不客观。因此采用“实际得分÷满分”的比值结果，根据比值落在哪个等级区间，评定该用能区域或设备系统或动力站的能效评定等级，拥有优秀、良好、合格、不合格四个等级。

在本实施例中，公辅设备能效评价单元11包括：权重设置及评价方法设置。权重设置对每个用能区域的空压站系统、锅炉系统、冷水系统的权重进行设置，对每个用能区域的每个空压站权重、每个用能区域的锅炉房权重、每个用能区域的冷冻机房权重进行设置，对每个空压站的每台空压机权重、每个锅炉房的每台锅炉权重、每个冷冻机房的每台冷冻机权重进行设置。评价方法设置对每个用能区域的总评价等级进行设置，对每个用能区域的空压系统41的总评价等级、锅炉系统43的总评价等级、冷水系42的总评价等级进行设置；对每个用能区域的每个空压站的评价等级、单个锅炉房的评价等级、单个冷冻机房的评价等级进行设置。

在本实施例中，公辅设备能效分析单元12用于分析空压系统41、锅炉系统43以及冷水系统42的能效因子数据，根据达标规则和能效因子诊断模型对公辅设备能效数据进行分析，并获取异常分析结果并生成评价结果以及异常能效因子改善建议。所述空压系统能效因子包括空压站单方产气能耗、空压机效率、空压机加载率、空压站假性需求偏差、空压站管网压损、空压站与关联生产启停是否同步、冷干机效率、空压站开机组合策略；且所述锅炉系统能效因子包括锅炉热效率、供需匹配；且所述冷水系统能效因子包括冷冻机组效率COP、出回水温差、冬季运行模式、冷量供需匹配、旁通损耗、水塔水位警告、与生产启停关联。

在本实施例中，公辅设备能效诊断因子设置单元13用于配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善；所属标准属性包括能效因子规则、能效因子参数和上传能效因子数据的物理表计。

云管理模块和智能网关之间通过无线方式连接，智能网关2将收集到的数据通过2G/3G/4G，有线网络等形式上报到云管理模块1；智能网关2和智能表计3之间通信和/或电气连接，如空压系统41通过Zigbee/LoRa等无线方式或者有线485方式将数据传输至智能网关2，生产线设备通过两线制485总线将数据传输至智能网关2，核心设备通过CAN总线将数据传输至智能网关2，配电系统通过MODBUS总线将数据传输至智能网关2。

本实施例中，智能表计3和公辅设备4通信和/或电气连接，智能表计3包括但不限于：智能水表、智能电表和智能气表。

本实施例中，公辅设备能效诊断因子设置单元43用于配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善。

诊断对象为能效因子监测的主要分析对象，如为设备A设置了监测的能效因子，用户主要关注的设备A的能效是否合理，则设备A就是主分析对象；

评判阈值为诊断对象评判能效状态是否异常；如设备A通过多个能效因子与标准属性的对比，生成一个设备A整体情况的评判，用于诊断设备A是否能效异常；

标准属性包括每个能效因子异常属性设置、上传能效因子数据的物理表计；

智能改善用于根据能效异常进行公辅设备异常能效因子的智能调节；

本实施例中，能效因子诊断模型包括空压系统能效因子、锅炉系统能效因子和冷水系统能效因子；且所述空压系统能效因子包括空压站单方产气能耗、空压机效率、空压机加载率、空压站假性需求偏差、空压站管网压损、空压站与关联生产启停是否同步、冷干机效率、空压站开机组合策略；且所述锅炉系统能效因子包括锅炉热效率、供需匹配；且所述冷水系统能效因子包括冷冻机组效率COP、出回水温差、冬季运行模式、冷量供需匹配、旁通损耗、水塔水位警告、与生产启停关联。

如图2所示，本发明提供的工厂公辅设备能效诊断方法，包括以下基本步骤：

S1、配置公辅设备能效因子监测的分析对象、评判阈值、标准属性和合理化建议；

S2、分析公辅设备的运行数据，根据公辅设备能效因子诊断模型获取异常分析结果；

S3、根据异常分析结果生成评价以及异常能效因子智能改善。

在本实施例中，通过公辅设备能效诊断因子设置单元配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善后，通过公辅设备能效分析单元分析公辅设备的能效因子数据，根据达标规则和能效因子诊断模型对公辅设备能效数据进行分析获取异常分析结果，公辅设备能效评价单元根据评价诊断对象公辅设备能效情况，生成评价以及异常能效因子智能改善。

实施例2

本发明设置了公辅设备能效诊断因子设置单元，该设置用于配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善；通过提前配置，实现了对公辅设备能效进行全过程、自动化监测与诊断，降低了人力资源的浪费，保证了对公辅设备能效异常的及时准确诊断。

空压系统能效因子包括空压站单方产气能耗、空压机效率、空压机加载率、空压站假性需求偏差、空压站管网压损、空压站与关联生产启停是否同步、冷干机效率、空压站开机组合策略。

(1)空压站单方产气能耗

评价项及算法：

在本实施例中，根据实际算得的单方产气能耗落在哪个评分区间，获得对应的评价等级和评价得分。空压站总用电量＝评测时刻前1小时内的(∑空压机用电量+∑冷干机用电量+∑水泵用电量)。空压站总产气量＝评测时刻前1小时内的空压站产气主管累积流量，或评测时刻前1小时内，空压站各产气分管累积流量之和。

浪费算法说明：

在本实施例中，评价结果为非优秀时，展示评测时刻前1小时内产生的浪费(度)：

(评测时刻空压站单方产气能耗-优秀阈值)*评测时刻前1小时内空压站总产气量

在本实施例中，评测时刻前1小时内空压站总产量＝评测时刻前1小时内空压站产气主管累积流量，或评测时刻前1小时内，空压站各产气分管累积流量之和。

在本实施例中，需要为空压站配置相关取值表计：每台空压机、每台干燥机、每台水泵配置电表，为每个产气主管、每台空压机配置流量计。若空压站为集中供气型，仅需配置产气主管流量计，该流量即是空压站总产气流量；若空压站不是集中供气，则需要为每个产气分管配置流量计，分管流量之和才是空压站总产气流量。

如图3所示，在本实施例中，空压站单方产气能耗设置由“评价等级、评价阈值与评价得分设置”、“相关表计设置”两部分构成。

利用下述公式求取空压机效率：

在本实施例中，空压机效率是针对单个已开机空压机而言。对于一个空压站拥有多台空压机而言，只要有一台已开机空压机效率不合格，则整个空压站都不合格。

如图4所示，在本实施例中，空压机效率配置由“评价等级、评价阈值与评价得分设置”、“固定参数设置”和“空压站运行阈值设置”两部分构成。

(3)空压机加载率

评价项及算法：

在本实施例中，空压机加载率是针对单个空压机而言。若要统计整个空压站的平均加载率，需要根据每台空压机预设的权重和效率进行计算，在本实施例中，若空压机在评测周期内停机导致公式分母为0，则该空压机加载率默认为100％。例如三台空压机的加载率和权重分别为：80％/95％/60％、0.6/0.3/0.1，则该空压站平均空压机效率为：80％*0.6+95％*0.3+60％*0.1＝82.5％，得分为5分，评定等级为合格，在本实施例中，假设≥75％为合格，得分5分。

空压机加载累积时间：评测时刻前1小时内，空压机处于加载状态的累计时间。

空压机总运行时间：评测时刻前1小时内，空压机处于非停机状态的累计时间。单位与加载累积时间保持一致。

如图5所示，显示为空压机运行状态的判断。

浪费算法说明：

评价结果为非优秀时，展示评测时刻前1小时内产生的浪费(度)：

空压机空载累积时间*空压机空载状态平均功率

空压机空载累积时间(小时)：为评测时刻前1小时内，空压机处于空载状态的累计时间。空压机空载状态平均功率(千瓦)：为评测时刻前1小时内，空压机处于空载状态下的瞬时功率的各点平均值。

如图6所示，在本实施例中，空压机加载率设置，由“评价等级、评价阈值与评价得分设置”和“空压站运行阈值设置”两部分构成。

(4)空压站假性需求偏差

评价项及算法：

在本实施例中，通过统计评测前1小时内的空压站输气总管压力合格率，来判断空压站输气总管末端压力与末端需求压力的偏差。若合格率≥合格阈值，则判定为该空压站假性需求偏差合格。

空压站输气总管压力合格率公式：

空压站输气总管末端压力合格累积时间(分钟)：评测前1小时内，空压站输气总管末端压力处于合格状态的累计时间。

统计总时间：与页面刷新周期相同，目前为60分钟。务必注意与上面时间同单位。

合格状态的判断：当空压站输气总管末端压力≤末端需求压力时，为合格。

浪费算法说明：

评价结果非满分时，统计评测前1小时内产生的能耗浪费，公式为：

空压站输气总管末端平均不合格压力(Mpa)：评测时刻前1小时内，空压站输气总管末端压力各不合格压力值的平均值。

空压站总用电量：评测时刻前1小时内的(∑空压机用电量+∑冷干机用电量+∑水泵用电量)。

如图7所示，在本实施例中，空压站假性需求偏差设置由“评价阈值与评价得分设置”和“相关表计设置”构成。

需要为空压站配置相关取值表计：为每个空压站配置能耗计量与空压站总输气计量表计。

(5)空压站管网压损

评价项及算法：

通过统计评测前1小时内的空压站管网压损合格率，来判断空压站管网压损。若合格率≥合格阈值，则判定为该空压站管网压损合格。

空压站管网压损合格率公式：

空压站管网压损合格累积时间(分钟)：评测前1小时内，空压站管网压损处于合格状态的累计时间。

统计总时间：与页面刷新周期相同，目前为60分钟。务必注意与上面时间同单位。

合格状态的判断：当空压站管网压损＜管网压损阈值时，为合格。

管网压损(Mpa)：空压站输气总管出口(上级)压力—空压站输气总管末端(下级)压力。

浪费算法说明：

评价结果非满分时，统计评测前1小时内产生的能耗浪费，公式为：

平均空压站管网不合格压损(Mpa)：评测时刻前1小时内，空压站管网压损处于不合格状态下的各压损平均值。

不合格状态的判断：当空压站管网压损≥管网压损阈值时，为不合格。

空压站总用电量：评测时刻前1小时内的(∑空压机用电量+∑冷干机用电量+∑水泵用电量)。

管网压损(Mpa)：空压站输气总管出口(上级)压力—空压站输气总管末端(下级)压力。

如图8所示，在本实施例中，空压站管网压损设置由“评价阈值与评价得分设置”、“相关表计设置”和“管网压损阈值设置”三部分构成。

(6)空压站与关联生产启停是否同步

判断是否与生产启停同步的逻辑：

如图9所示，在本实施例中，空压站与关联生产启停是否同步判断流程包括：

S1’、判断空压站关联的生产设备当前功率是否小于或等于停机阈值；若否，则跳转执行步骤S5’；

S2’、若是，则判断审查设备停机持续时间是否大于停产时间预置；若否，则跳转执行步骤S5’；

S3’、若是，判断空压机当前功率是否小于或等于停机阈值；

S4’、若是，则判定空压站与关联生产启停同步；

S5’、得到总评分为10分；

S6’、若否，则判定空压站与关联生产启停不同步；

S7’、得到总评分为0分。

在本实施例中，评测时刻，统计当前空压站关联的生产设备是否处于停机状态且持续时间超过设定的停产时间阈值。若是，则判断当前空压站是否处于停机状态。若也是，则判定为同步；否则，判定为不同步。

在本实施例中，当空压站只关联了一个生产设备时，当该生产设备的瞬时功率≤停机阈值，即可判定为停机。若要判定为停产，还需要停机持续时间＞停产时间阈值。

当空压站关联了多个生产设备时，当生产设备的合计瞬时功率≤停机阈值，即可判定为多个生产设备停机。若要判定为停产，还需要停机持续时间＞停产时间阈值。

单个和多个生产设备的停机阈值及停产时间阈值均通过“生产关联设置”弹窗获取，可以修改。

空压站的停机判断：当空压站内的每台空压机处于停机状态，整个空压站才算停机。

在本实施例中，若评测时刻设备的瞬时功率缺数据，则往前推10分钟，取有的数据。若计算生产设备合计瞬时功率时，有部分设备当前缺数据，则仅往前取这些设备的前10分钟数据，然后与不缺数据的设备的当前功率相加。若往前推10分钟也全都缺数据，则本项评价默认得满分。

浪费算法说明：

本评价维度的规则是：只要空压站有一个关联生产设备未同步，本评价维度就得0分。因此，以下浪费计算公式一定是基于关联生产设备的停机持续时间超过了停产时间阈值。若空压站关联的所有生产设备均同步，则无需统计浪费。

(1)若空压站关联的生产设备为一个：自关联的未同步生产设备的瞬时功率≤停机阈值开始，至评测时刻为止的这段时间内的空压站耗电量(度)。

(2)若空压站关联的生产设备为多个：自关联的未同步生产设备的合计瞬时功率≤停机阈值开始，至评测时刻为止的这段时间内的空压站耗电量(度)。

如图10所示，在本实施例中，空压站与生产启停关联的设置包括：“评价得分”、“生产关联设置”和“空压站运行阈值设置”。

对每个空压站关联的生产设备进行关联和阈值配置,可为一个空压站设置一个关联生产设备或多个关联生产设备。

(7)冷干机效率

评价项及算法：

冷干机效率从两个维度进行评价，两个维度互不影响：

冷干机额定处理流量与空压站额定产气量的偏差率(％)

统计评测时刻下已开启的冷干机和空压机。偏差率评价一个空压站的冷干机额定处理效率。

冷干机出口温度合格率(％)

统计评测时刻前1小时内，每个已开启的冷干机出口温度合格率。若冷干机都未开启，此项默认为满分。冷干机实际出口温度合格累积时间＝评测时刻前1小时内，冷干机实际出口温度达到合格状态的累计时间。当冷干机实际出口温度≤温度阈值，则该时刻判断为合格状态。总时间＝评测周期，目前默认为1小时。今后随着评测周期不断缩短，可能为半小时、15分钟。冷干机实际出口温度为瞬时温度。

如图11所示，在本实施例中，冷干机效率评价设置中冷干机额定处理流量与空压站额定产量的偏差率的评价只分合格与不合格，合格即得满分。冷干机出口温度合格率针对的是单台冷干机，评价分为三档：优秀、合格与不合格。但由于一个空压站经常包含多台冷干机，因此利用“合格率达标的冷干机数量占比”来评价一个空压站的冷干机该项整体评分。当占比大于等于优秀阈值，评定为优秀，得满分；当占比大于等于合格阈值，评定为合格，得部分分；当占比小于合格阈值，评定为不合格，得0分或最少的分。

(8)空压站开机组合策略

评价项及算法：

空压站开机组合策略由五个子评价维度构成，每个维度可独立评价，总分为已勾选的每个维度满分之和。

评价维度1：额定流量与需求流量偏差优先级

总体思路：根据空压站输气总管末端流量来评判空压站已开启的空压机组合的额定流量是否最合适。正偏差越小越好(组合的额定流量应≥总管末端流量)。其中：

空压站输气总管末端流量(Nm³/min)：评测时刻前15分钟空压站输气总管末端平均流量。注意，采集上来的流量单位默认是Nm³/h，需要转换成Nm³/min。

已开启的空压机组合的额定流量(Nm³/min)：评测时刻已开启的空压机的额定流量之和。

假设开启4台空压机，额定流量分别为：100/60/40/40，评测时刻前15分钟空压站输气总管末端平均流量为160，则最优组合为：100/60。若平均流量为150，最优组合为100/60。若平均流量为100，最优组合为：100(开启数量越少越好)。若平均流量为40，则最优组合为两台40的空压机任意一台。

总结：正偏差越小越好，开启的设备数量越少越好。

评价维度2：工变频优先级

统计评测时刻已开启的空压机中有无工频空压机，若无，得满分，否则不合格。

评价维度2：新旧优先级

统计评测时刻已开启的空压机中有无使用年限＞年限阈值的，若无，得满分；否则不合格。

评价维度2：效率优先级

统计评测时刻已开启的空压机中有无效率≥效率阈值，若无，得满分；否则不合格。

评价维度2：与水泵启停同步

如图12所示，在本实施例中，关联水泵的启停同步判断步骤包括：

S1”、判断水泵关联的各台空压机当前功率是否都小于或等于停机阈值；若否，则跳转执行步骤S4”；

S2”、若是，则判断该水泵当前功率是否小于或等于停机阈值；

S3”、若是，则判定关联水泵的启停同步；

S4”、评价为满分；

S5”、若否，则判定关联水泵的启停不同步；

S6”、评价为零分。

在本实施例中，一般一个水冷空压系统关联一台主水泵和备用水泵(两者切换运行，不会同时运行)，而风冷空压系统无关联水泵。因此，判断关联水泵的启停是否同步，需要先判断空压系统中的每台空压机是否都处于停机状态。统计评测时刻空压站中每台水泵关联的每台空压机是否都处于停机状态，若是，再判断该水泵是否也处于停运状态，若是，则判断为同步；否则判断为不同步。

如图13所示，在本实施例中，空压机与水泵的关联是通过对水泵配置关联空压机进行的。一台水泵可以关联一台或多台空压机。但不同的水泵之间不允许关联相同的空压机(详见“相关表计设置”)。当关联多台空压机时，只有当关联的多台空压机均停机，该水泵才应该停运。

浪费算法说明：

在本实施例中，仅指水泵启停不同步得分为非满分时，其余评价维度无浪费算法。评测时刻，当关联的空压机均为停机状态，但其关联的水泵未停机，则计算空压机全部停机的开始时间至评测时刻的水泵耗电量为单个水泵未同步导致的浪费。每个未同步水泵耗电量之和，为整个空压站该项的总浪费。

在本实施例中，所述锅炉系统能效因子包括锅炉热效率、供需匹配。

(1)锅炉热效率

评价项及算法：

加热媒介为油的锅炉：

加热媒介为热水的锅炉：

在本实施例中，根据实际算得的锅炉热效率落在哪个评分区间，获得对应的评价等级和评价得分。其中导热油油泵和热水水泵实际情况存在一主一备、二主二备等情况，因此在计算锅炉热效率时，应先判断油泵和水泵是否停运(判断方法为泵功率是否＞0)，对非停运的油泵计算各自的泵瞬时流量，然后用它们的瞬时流量之和作为该锅炉的导热油或热水总瞬时流量。

T出油温度、T回油温度＝评测时刻的瞬时出油温度和瞬时回油温度。

T出水温度、T回水温度＝评测时刻的瞬时出水温度和瞬时回水温度。

评测时刻前15分钟平均天然气瞬时流量(Nm³/小时)＝评测时刻前15分钟内(XX:45～YY:00，共有4个数据)，各天然气瞬时流量的平均值。缺点不参与统计。

评测时刻前15分钟平均瞬时功率(kW/小时)＝评测时刻前15分钟内，各瞬时功率的平均值。

若一个锅炉房内有多台锅炉，整个锅炉房的热效率评价得分为：根据每台锅炉的该项得分和设定的权重进行合计评分。例如：2台锅炉权重分别为：0.8和0.2，热效率得分为：80和60，则合计评分为：80*0.8+60*0.2＝76分。仅在评价包含多台锅炉的锅炉房的整体热效率时，未开启的锅炉热效率才视作100％。其他场合，诸如查询锅炉热效率时，或评价仅包含一台锅炉的锅炉房热效率时，其热效率应为空，但评价得分为满分。

如图14所示，在本实施例中，锅炉热效率的评价等级、评价阈值和评价得分设置，分成优秀、良好、合格、不合格四个档次。

浪费算法说明：

产生的浪费计算思路是：若维持当前状态不变，保持当前的用能速度，每小时可能产生的能耗浪费是多少，因此单位都是：能耗单位/小时。

若锅炉类型为天燃气锅炉，产生的浪费为(单位：Nm³/小时)：

若锅炉类型为电锅炉，产生的浪费为(单位：度/小时)

(2)供需匹配

评价项及算法：

在本实施例中，供需匹配的主要评价项为锅炉的温度偏差率，它针对单台锅炉而言，根据加热媒介不同，温度偏差率的计算公式略有不同，具体如下：

1)加热媒介为油的锅炉，其关联生产设备处于生产状态时，用实际油温与标准温度比较：

2)加热媒介为油的锅炉，其关联生产设备处于停产状态时，用实际油温与保温油温比较：

3)加热媒介为热水的锅炉，其关联生产设备处于生产状态时，用实际水温与标准温度比较：

4)加热媒介为热水的锅炉，其关联生产设备处于停产状态时，用实际水温与常温水温比较：

其中：

瞬时出油油温(出水温度)℃：为评测时刻的出油油温(出水温度)。

标准油温(标准水温)℃：根据关联生产设备的当前瞬时功率获取它对应的标准油温(标准水温)。

保温油温(常温水温)：锅炉保温阈值。

在本实施例中，油温偏差率(水温偏差率)％：根据实际算得的温度偏差率落在哪个评分区间，获得对应的评价等级和评价得分。偏差率可能为负值，支持小数点后两位。举例来说：10点时刻对该锅炉的标准油温偏差率进行评价，其关联的生产设备在10:00时的瞬时功率为100kW，对应标准油温为200℃，又采集获取到10:00时刻的出油油温为210℃，则标准油温偏差率为(210-200)/200＝5.00％。

在本实施例中，供需匹配包含的三种类型的温度偏差率拥有各自独立的评价等级、评价阈值和评价得分设置。每种温度偏差率都分为：优秀、良好、合格与不合格四个等级，每个等级都有各自的偏差率阈值，以及对应的得分，和非优秀时的提示语设置。

在本实施例中，由于温度偏差率针对的是单台锅炉，则当评价一个锅炉房的供需匹配得分时，需要结合每台锅炉的温度偏差率得分和权重进行计算。例如：一个锅炉房内的2台锅炉权重分别为：0.8和0.2，温度偏差率得分为：15和20，则合计评分为：15*0.8+20*0.2＝16分。未开启的锅炉，其温度偏差率得分默认为满分。

如图15所示，关联设备设置的规划中，界面依据加热媒介不同分别进行配置。

浪费算法说明：

产生的浪费计算思路是：若维持当前状态不变，每小时可能产生的能耗浪费是多少，因此单位都是：能耗单位/小时。

加热媒介为油的锅炉：

天燃气锅炉产生的浪费为(单位：Nm³/小时)：

电锅炉产生的浪费为(单位：度/小时)：

加热媒介为热水的锅炉：

天燃气锅炉产生的浪费为(单位：Nm3/小时)：

电锅炉产生的浪费为(单位：度/小时)：

其中：

T实际温差(℃)：为评测时刻的出油油温(出水水温)—评测时刻锅炉关联生产设备的瞬时功率对应的标准温度。

V锅炉评测时刻的天然气瞬时流量：注意单位最终换算成Nm3/小时。若V评测时刻的天然气瞬时流量缺失，往前推，用最近1小时内的数据替代。若最近1小时内都无数据，则用今日平均瞬时流量值替代(今日所有瞬时流量之和÷有效个数)。

P锅炉评测时刻的瞬时功率：若评测时刻数据缺失，往前推，用最近1小时内的数据替代。若最近1小时内都无数据，则用今日平均功率替代(今日所有瞬时功率之和÷有效个数)。

在本实施例中，评测时刻的出油(出水)温度、回油(回水)温度：若评测时刻数据缺失，替代数据方案同V和P的方案。

所述冷水系统能效因子包括冷冻机组效率COP、出回水温差、冬季运行模式、冷量供需匹配、旁通损耗、水塔水位警告、与生产启停关联

(1)冷冻机组效率COP

评价项及算法：

如图16所示，在本实施例中，根据实际算得的COP落在哪个评分区间，获得对应的评价等级和评价得分。COP支持小数点后两位。当冷冻机组仅对应一台冷冻机，且通过停机阈值判断出该冷冻机处于停机状态，则其COP默认为0。对应多台冷冻机时，无需判断停机状态，按照公式正常计算COP。

公式说明：

冷冻机组总电量＝评测时刻前1小时内的(∑冷冻机组用电量+∑冷冻水泵用电量+∑冷却水泵用电量+∑冷却塔用电量)。冷冻机房除冷冻机外，还包含哪些水泵和冷却塔。

冷冻机组总制冷量＝评测时刻前1小时内的冷冻机组总累计冷量，或各台冷冻机累计冷量之和。

浪费算法说明：

当评价结果为非优秀时，展示评测时刻前1小时内产生的浪费(度)：

冷冻机组总制冷量＝评测时刻前1小时内的冷冻机组总累计冷量，或各台冷冻机累计冷量之和。

(2)出回水温差

评价项及算法：

单台冷冻机的冷却水出、回水温差合格率：

公式统计的是评测时刻前1小时内的冷却水温差合格率。冷却水出、回水温差(℃)＝冷却水回水温度-冷却水出水温度。温度均为评测时刻前1小时内的每5分钟温度瞬时值。冷却水出、回水温差合格状态的判断：当4℃≤冷却水温差≤6℃，即为合格状态。冷却水出、回水温差合格状态累积时间(分钟)：评测时刻前1小时内(00～55)，冷却水温差处于合格状态的累计时间。一个点代表5分钟，最多60分钟。冷却水出、回水温差合格次数：评测时刻前1小时内，冷却水温差处于合格状态的次数。例如1小时周期内，5分钟一次，最多12次合格。总时间＝评测周期，默认为1小时，注意与冷却水温差合格状态累积时间单位保持一致。如果有数据缺失，跳过缺点时间不统计。例如60分钟内，有10分钟无数据，则总时间为50分钟。总次数＝评测周期内的总次数，默认1小时，对应总次数为12次。如果有数据缺失，跳过缺点时间不统计，总次数相应减少。例如1小时评测周期内，缺点2次，总次数应变为10次。

多台冷冻机(一个冷冻机房)的冷却水出、回水温差评价：只有当一个冷冻机房内的全部冷冻机的冷却水温差合格率都合格，才得满分，否则都得0分。

单台冷冻机的冷冻水出、回水温差合格率

公式统计的是评测时刻前1小时内的冷冻水温差合格率。冷冻水出、回水温差(℃)＝冷冻水回水温度-冷冻水出水温度。温度均为评测时刻前1小时内的每5分钟温度瞬时值。冷冻水出、回水温差合格状态的判断：当4℃≤冷冻水温差≤6℃，即为合格状态。冷冻水出、回水温差合格状态累积时间(分钟)：评测时刻前1小时内(00～55)，冷冻水温差处于合格状态的累计时间。一个点代表5分钟，最多60分钟。冷冻水出、回水温差合格次数：评测时刻前1小时内，冷冻水温差处于合格状态的次数。例如1小时周期内，5分钟一次，总共有12次。总时间＝评测周期，默认为1小时，注意与冷冻水温差合格状态累积时间单位保持一致。总次数＝评测周期内的总次数，默认1小时对应总次数为12次。

如图17所示，在本实施例中，多台冷冻机(一个冷冻机房)的冷冻水出、回水温差评价只有当一个冷冻机房内的全部冷冻机的冷冻水温差合格率都合格，才得满分，否则都得0分。

浪费算法说明：

对一台冷冻机而言，冷却水温差合格率和冷冻水温差合格率两项评价中，任意一个未得到满分，就需要统计产生的浪费。若两项都未得到满分，只需要计算一次下述公式的浪费。

浪费采用预估方式，表示：若维持冷冻机当前温差状态不变，可能造成每小时多少能耗浪费。公式为：

评测前1小时内的冷冻机耗电量*3％

若冷冻机房有2台冷冻机，2台冷冻机的冷却水温差合格率和冷冻水温差合格率都未得到满分，则“出回水温差”评价不合格产生的浪费是每台冷冻机的浪费之和，其中每台冷冻机的浪费为上述计算公式。

(3)冬季运行模式

评价项及算法：

如图18所示，在本实施例中，冬季时节，应根据室外温度调节冷冻机的启停。一般来说，当室外温度≤某个温度，应关闭冷冻机，全部关闭得满分，有一个未关闭得0分。而当室外温度＞某个温度，应开启冷冻机，全部开启得满分，有一个未开启得0分。本评价项只针对在冬季时节有效，其余时节默认全都满分。遵循以上规则，通过冷冻机房内当前冷冻机总功率是否≤合计停机阈值，来判断冷冻机房内的冷冻机是否都按要求开启或关闭。当前冷冻机总功率＝冷冻机房内，每个冷冻机在评测时刻的功率之和。若评测时刻有数据缺失，则往前推半小时用最近的数据替代。否则，跳过不统计。合计停机阈值＝冷冻机房内，每个冷冻机的停机阈值之和。

在本实施例中，温度阈值默认为10℃，可以修改。

浪费算法说明：

冬季时，当室外温度≤某个温度，存在冷冻机未关闭情况，造成的浪费应该是未关闭冷冻机在评测时刻前1小时内的耗电量之和。表明若继续开启冷冻机，每小时将产生的能耗浪费。

冬季时，当室外温度＞某个温度，存在冷冻机未开启情况，造成的浪费不统计。

(4)冷量供需匹配

评价项及算法：

本评价针对的是：已开机的冷冻机。未开机冷冻机默认满分

如图19所示，在本实施例中，通过统计评测前1小时内冷冻机的冷冻水出水温度合格率，来判断冷冻机输出冷量与需求冷量的匹配情况。

单台冷冻水出水温度合格率公式：

冷冻水出水温度合格累积时间(分钟)：评测前1小时内，冷冻机的冷冻水出水温度处于合格状态的累计时间。冷冻水出水温度合格次数：评测前1小时内，冷冻机的冷冻水出水温度的合格次数。总时间：为评测周期，默认为1小时。总次数：为评测周期内的总次数，默认为12次。合格状态的判断：当冷冻机的冷冻水出水温度-设定的出水温度≤合格阈值，为合格。

多台冷冻机(一个冷冻机房)的冷冻水出水温度评价

只有全部冷冻机的冷冻水出水合格率都合格，才得满分，否则都得0分。

(5)旁通损耗

评价项及算法：

本评价针对的是：未开机的冷冻机。已开机冷冻机默认满分。

通过统计评测时刻处于停机状态的冷冻机的冷冻水出水温度与设定出水温度的偏差，来评价冷冻机的旁通损耗状况。

偏差＝评测时刻的冷冻水出水温度-设定的出水温度

如图20所示，在本实施例中，若评测时刻的冷冻水出水温度缺失，则往前用10分钟以内的温度值替代。前提是这10分钟内冷冻机仍然处于停机状态。当偏差落在合格区间内，表示该冷冻机停机后关闭了旁通阀门，是合格的。否则是不合格。对于一个冷冻机房来说，只要有一台冷冻机出现旁通损耗(即偏差落在合格区间外)，该项评价总体就是不合格。

(6)水塔水位警告

评价项及算法：

如图21及图22所示，统计评测时刻的水塔水位与警戒水位的偏差率，若偏差率≤合格阈值，则该冷却塔合格。对一个冷冻机房而言，只有全部的冷却塔的偏差率都合格才能得满分，否则就是0分。

水塔水位用评测时刻的瞬时值，若评测时刻数据缺失，可往前推15分钟内的数据替代。若15分钟内数据仍缺失，则本评价维度不统计，提示数据缺失。

(7)与生产启停关联

评价项及算法：

评测时刻，统计当前冷冻机房关联的生产设备是否处于停机状态且持续时间超过设定的停产时间阈值。若是，则判断冷冻机房的每台冷冻机是否均处于停机状态。若也是，则判定为同步；否则，判定为不同步。

若冷冻机房只关联了一个生产设备：当该生产设备的瞬时功率≤停机阈值，即可判定为停机。若要判定为停产，还需要停机持续时间＞停产时间阈值。

若冷冻机房关联了多个生产设备：当生产设备的合计瞬时功率≤停机阈值，即可判定为多个生产设备停机。若要判定为停产，还需要停机持续时间＞停产时间阈值。

浪费算法说明：

(1)若冷冻机房关联的生产设备为一个：

自关联的未同步生产设备的瞬时功率≤停机阈值开始，至评测时刻为止的这段时间内未停机的冷冻机耗电量之和(度)。

(2)若冷冻机房关联的生产设备为多个：

自关联的未同步生产设备的合计瞬时功率≤停机阈值开始，至评测时刻为止的这段时间内的未停机的冷冻机耗电量之和(度)。

在本实施例中，本发明通过公辅设备能效因子诊断模型对能效异常状态进行分析识别，能效异常能够在第一时间被捕捉，避免能源浪费；识别能效异常之后，通过输出公辅设备能效的总体评价以及分项指标的优劣和智能改善，保证了公辅设备能效异常快速定位并准确处理。

全厂公辅设备总评分W＝A1*a1+A2*a2+A3*a3，全厂公辅设备总评定等级根据W/满分落在哪个区间判定。

(1)全厂单个动力系统能效总评分：A1＝B1*b1+B2*b2+B3*b3+....+Bn*bn，评定等级根据A1/满分落在哪个区间判定。全厂单个动力系统在全部动力系统的权重为a1。

(2)单个动力站能效评分：B1＝X1+X2+...+XN，单个动力站在单个动力系统占权重b1，评定等级根据B1/满分落在哪个区间判定

(3)每个能效因子评价维度得分为X1，若评价维度的评价对象为单个公辅设备，则利用下述公式得到评价维度x1得分：

X1＝X1A*xa+X1B*xb

式中，单个公辅设备得分X1A，单个公辅设备权重xa；

或利用下述公式处理得到评价维度x1得分：

X1＝X1A*xa+...+X1N*xN

在本实施例中，单个动力站房存在多个公辅设备，故上式中，X1N为单个公辅设备在该能效因子的得分，xn为单个公辅设备在该能效因子的权重。

综上，本发明通过公辅设备能效诊断因子设置单元配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善，通过公辅设备能效分析单元分析公辅设备的能效因子数据，根据达标规则和能效因子诊断模型对公辅设备能效数据进行分析获取异常分析结果，公辅设备能效评价单元根据评价诊断对象公辅设备能效情况，生成评价以及异常能效因子智能改善数据，本发明解决了现有技术中，单纯通过制度管理、人工巡检为主来识别公辅设备能效异常，导致人力资源低效率浪费和设备能效异常识别不够准确及时的技术问题，同时采用智能网关进行公辅设备及云管理模块件的数据传输，提高了公辅设备诊断操作的准确性和实时性。

本发明通过公辅设备能效因子诊断模型对能效异常状态进行分析识别，能效异常能够在第一时间被捕捉，避免能源浪费；识别能效异常之后，通过输出公辅设备能效的总体评价以及分项指标的优劣和智能改善，保证了公辅设备能效异常快速定位并准确处理。

本发明设置了公辅设备能效诊断因子设置单元，该设置用于配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能改善；通过提前配置，实现了对公辅设备能效进行全过程、自动化监测与诊断，降低了人力资源的浪费，保证了对公辅设备能效异常的及时准确诊断。本发明解决了现有技术中存在的能效数据分析不全面、监控实时性不高、准确性较低的技术问题。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述系统包括：云管理模块、公辅设备、智能网关及智能表计；

所述智能表计的采集端连接所述公辅设备，所述智能表计的数据传输端通过所述智能网关连接所述云管理模块，以利用所述智能表计获取动力站房的能效数据，并发送所述能效数据至所述云管理模块，其中，所述公辅设备包括：空压站系统、锅炉系统及冷水系统；

所述云管理模块包括：

所述公辅设备能效评价单元，用以根据所述能效数据获取每个动力站房的能效分数，计算所述动力站房权重，据以获取上级的用能区域、隶属设备系统的上级能效分数，利用预置能效评价逻辑评价所述能效分数，以得到能效比值结果，据以评价上级的所述用能区域、所述隶属设备系统的能效评定等级；

所述公辅设备能效分析单元，用以获取并根据所述用能区域的子系统权重及所述评价等级，分析所述用能区域的子系统的能效因子数据，根据预置的达标规则和能效因子诊断模型分析所述公辅设备能效数据，以获取异常分析结果并生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据，所述公辅设备能效分析单元与所述公辅设备能效评价单元连接，其中，所述公辅设备能效分析单元还包括：

空压站系统能效因子处理组件，用以利用所述达标规则和所述能效因子诊断模型中的空压站系统评价项及算法、空压站系统浪费算法处理所述空压站系统的能效因子；

锅炉系统能效因子处理组件，用以利用所述达标规则和所述能效因子诊断模型中的锅炉系统评价项及算法、锅炉系统浪费算法处理所述锅炉系统能效因子；

冷水系统能效因子处理组件，用以利用所述达标规则和所述能效因子诊断模型中的冷水系统评价项及算法、冷水系统浪费算法处理所述冷水系统的能效因子；

所述公辅设备能效诊断因子设置单元，用以根据所述生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据，配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能更新数据，据以诊断所述公辅设备，其中，所述标准属性包括：能效因子规则、能效因子参数及上传能效因子数据的物理表计，所述公辅设备能效诊断因子设置单元与所述公辅设备能效分析单元连接。

2.根据权利要求1所述的工厂公辅设备能效诊断方系统，其特征在于，所述公辅设备能效评价单元包括：

权重设置组件，用以对每个所述用能区域的子系统权重进行设置，对每个所述空压站的站设备权重进行设置；

评价方法设置组件，用以设置每个所述用能区域的的总评价等级，并设置每个所述用能区域的子系统的总评价等级，设置每个用能区域的每个空压站的评价等级以及站设备的评价等级，所述评价方法设置组件与所述权重设置组件连接。

3.根据权利要求2所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述用能区域的子系统权重包括：空压站系统权重、锅炉系统权重及冷水系统权重。

4.根据权利要求2所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述用能区域的子设备权重包括：空压站权重、锅炉房权重、冷冻机房权重。

5.根据权利要求2所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述空压站的站设备权重包括：空压机权重、锅炉权重以及冷冻机权重。

6.根据权利要求1所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述公辅设备能效分析单元包括：

空压能效因子组件，用以分析所述空压站系统的能效因子；

锅炉能效因子组件，用以分析所述锅炉系统能效因子；

冷水能效因子组件，用以分析所述冷水系统的能效因子。

7.根据权利要求6所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述空压站系统的能效因子包括：空压站单方产气能耗、空压机效率、空压机加载率、空压站假性需求偏差、空压站管网压损、空压站与关联生产启停同步状态数据、冷干机效率、空压站开机组合策略；

所述锅炉系统能效因子包括：锅炉热效率、供需匹配；

所述冷水系统的能效因子包括：冷冻机组效率COP、出回水温差、冬季运行模式、冷量供需匹配、旁通损耗、水塔水位警告、与生产启停关联。

8.根据权利要求1所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，所述空压站系统能效因子处理组件利用不少于2个评价维度，处理得到空压站开机组合策略。

9.根据权利要求1所述的工厂公辅设备能效诊断系统，其特征在于，利用下述逻辑，处理得到能效因子评价维度得分：

X1＝X1A*xa+...+X1N*xN

式中，X1N为单个公辅设备在该能效因子的得分，xn为单个公辅设备在该能效因子的权重；

利用下述逻辑，处理所述能效因子评价维度得分，以得到单个动力站能效评分：

B1＝X1+X2+...+XN；

利用下述逻辑，处理所述单个动力站能效评分，以得到全厂单个动力系统能效总评分：

A1＝B1*b1+B2*b2+B3*b3+....+Bn*bn；

根据所述全厂单个动力系统能效总评分，利用下述逻辑处理得到全厂公辅设备总评分，据以诊断所述公辅设备：

W＝A1*a1+A2*a2+A3*a3。

10.工厂公辅设备能效诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、利用智能表计获取动力站房的能效数据，并发送所述能效数据至云管理模块；

S2、根据所述能效数据获取每个动力站房的能效分数，计算所述动力站房权重，据以获取上级的用能区域、隶属设备系统的上级能效分数，利用预置能效评价逻辑评价所述能效分数，以得到能效比值结果，据以评价上级的所述用能区域、所述隶属设备系统的能效评定等级；

S3、获取并根据所述用能区域的子系统权重及所述评价等级，分析所述用能区域的子系统的能效因子数据，根据预置的达标规则和能效因子诊断模型分析所述公辅设备能效数据，以获取异常分析结果并生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据；

S4、根据所述生成评价结果以及异常能效因子改善方案数据，配置公辅设备能效因子的诊断对象、评判阈值、标准属性和智能更新数据，据以诊断公辅设备，其中，所述标准属性包括：能效因子规则、能效因子参数及上传能效因子数据的物理表计。

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