企业能耗监测与能源管理系统的设计-安科瑞华楠

2023-08-06

安科瑞华南

摘要：环境问题已成为制约经济发展的主要因素，因此我国提出了节能减排的目标。 但当前我国节能减排形势依然严峻。 截至2015年，全国能源消费总量约40亿吨标准煤。 能源严重短缺，资源矛盾和浪费日趋激烈。 对于企业特别是能耗高的工矿企业来说，需要利用科技手段实现能源的实时监控和合理配置。

关键词：企业； 能源消耗监控和能源管理系统； 设计; 执行

1 简介

随着改革开放进入深水区，我国经济总量跃居世界前列，但当前发展仍基于传统的高能耗、低效率模式，当前的环境问题日益凸显。越来越严重，对经济发展造成很大影响。 制约因素越来越严重。 因此，必须采用科技手段加强能源控制，建立完善的企业能耗监测和能源管理体系。

2 企业能耗监测及能源管理系统设计

2.1 企业能耗监测及能源管理系统设计的目标

企业建立能耗监测和能源管理系统主要是对一些重要用能设备和能源介质进行实时控制和监测，进而了解和掌握各种用能设备的运行情况和能耗情况，从而使科学合理，为决策提供依据，最终实现能源系统高效安全运行的目标。

能耗监测与能源管理系统设计的主要内容包括以下几点：（1）收集能源相关数据和信息，并进行实时监控； （2）完善网络系统和自动化系统； 节能潜力，从能源规划、统计到最终评估，形成多方位的能源管理； （4）建立能源调度模型，为优化能源调度提出可行的意见和建议。

2.2 企业能耗监测与能源管理系统主要结构

2.2.1 采集能源数据网络

能源数据采集网络可以在现有基础上根据可行性、冗余性、可靠性进一步完善工矿企业三级能源数据采集平台，进而建立更加实用、适应未来的能源数据采集网络。需要高度集成的能量流。

2.2.2 能源监控中心

能源监控中心主要包括与节能减排密切相关的各种信息，如用电设备及耗能设备、关键生产信息、质量安全环保信息、能源质量信息等，而相关信息还涉及到一些关键数据。 能源监控中心具有不同的功能，如状态监控、查询历史趋势、监控实时报表、综合实时监控等功能，然后与生产管理系统集成，达到一体化管控的目的。

2.2.3 能源管理平台

能耗监测与能源管理系统对整个规划、调度、运行、考核流程进行闭环管理，进行事前、事中、事后多方位考核。

1）事前管理。 能源管理系统与生产管理系统集成后，可以获得相关的生产信息，然后针对每个能源建立能源消耗模型，给出每个工序的能源介质消耗和生产计划，并静态管理是提前进行的。 此外，能源管理系统与能源调度系统集成，可以预测能源消耗信息，进而获得相关能源优化调度建议。

2）活动期间的监督。 能耗监测与能源管理系统包括调度运行管理和质量环保管理，实时跟踪系统现场的运行状态，还可以对用能设备进行在线监管，利用强大的数据分析和挖掘工具，分析影响系统运行的不同因素，对能源的调度和调整提供准确的指导，进而达到节能的目的。

3）事后评估。 能耗监测和能源管理系统需要对能源进行控制和管理。 因此，需要实现系统的计量结算功能、考核功能、报表功能、统计分析功能。 只有实现了这些功能，才能获得能源获取计划、配额执行情况、能源设备运行情况、环境和安全条件等。 对一些违法行为要进行处罚，对节能现象要给予奖励。 在制度运行过程中，必须严格执行相关考核制度，改善目前高能耗、低效益的发展模式。

2.2.4 预测和调度能源模型

能耗监测与能源管理系统采集、监测和分析能源流数据，建立能源调度和预测模型。 该模型可以准确预测能耗，还可以进行动态模拟计算，然后根据实际情况给出最优的调度方案。 通过合理的能源调度，可以提高能源利用效率，进而实现节能减排。 的目标。

3 企业能耗监测及能源管理系统的实现

3.1 监控管理能源功能的实现

监控管理功能的实现主要是基于系统所使用的综合集成平台，进而建立能源综合监控系统。 该系统可覆盖质量安全环保信息、能耗用电设备信息等相关信息。能源管理平台进一步整合和管理采集到的三次能源数据和关键用能设备的运行数据、相关生产数据、质量及环保数据等。

能源管理系统还可以对采集到的能源数据进行修正和诊断，对各种用能设备进行实时监控、故障诊断和应急联动等功能。 优化调度等，进而实现能源管控一体化。

3.2 数据采集及自动化功能的实现

本系统数据采集功能的实现主要结合企业现有的网络架构，利用三层交换技术实现局域网的划分。 核心层一般采用工业以太网环网设计，图1为数据采集网络示意图。

另外，为了满足本系统的要求，需要采集的能源数据包括一些关键用能电力设备的运行数据、质量、环保和安全数据以及一些与能源相关的生产数据。 在系统的具体运行过程中，需要根据企业的实际情况设置相应的测量仪表，对于没有通讯接口的测量仪表也需要进行改造。 坚实的保证。

3.3 平衡调度能源功能的实现

该系统中能源调度和平衡功能的实现需要在能源数据采集和分析的基础上进行，并通过建立相关的优化调度模型来实现能源生产和消耗的预测。 此外，在线系统还可以对能源进行动态模拟计算，在预测模拟的基础上，还可以对未来一段时间内的能源消耗成本进行简要预测，并给出更优化的具体方案。调度计划和意见，从而实现节能。 减排目标。

4 安科瑞工业能源管理系统介绍

安科瑞工业能源管理系统采用自动化、信息化、集中管理模式，对企业的生产、输配电、用电环节实行集中扁平化动态监控和数据管理，对企业的电、水、燃气、蒸汽及能源消耗进行监控。压缩空气等各种能源，通过数据分析、挖掘和趋势分析能耗监测管理系统包含，帮助企业解决各种能源需求和能耗、能源质量、产品单位能耗、各工序能耗、主要能源能耗用电设备根据利用情况等进行能耗统计、同比对比分析、能源成本分析、能耗预测、碳排放分析等，为企业加强能源管理提供基础数据和支撑，提高能源利用效率，挖掘节能潜力，开展节能评价。

4.1 系统结构

4.2 应用地点

钢铁、石化、冶金、有色金属、采矿、医药、水泥、煤炭、物流、铁路、航空工业、木材、化工原料、机电设备、电工产品、工具制造等。

4.3 系统功能

4.3.1 视觉显示

显示各类企业能源消耗总量、折算值、能源成本、能源消耗趋势、分项能源消耗占比、区域能源消耗对比，以及当前天气状况和污染状况，三维展示企业消耗动态中重要流程或环节的能源。

4.3.2 实时监控

实时监控企业各点能源使用情况、报警等。 使企业用户可以实时监控每个点的运行情况，同时更快速有效地掌握该点的报警情况。

4.3.3 变压器监控

显示每台变压器的负载情况，以便对变压器配置进行科学合理的规划。 通过各种运行参数状态下的功耗效率对比分析，找出最佳运行模式。 按照最佳运行模式调节负载，从而降低电耗单耗，减少电能损失。

4.3.4 能源消耗统计

从能源使用类型、监测区域、生产过程/工段时间、分项等维度，利用曲线、饼图、柱状图、累计图、数字表等分析企业能耗统计、同比情况年、环对环分析和性能分析。 标准对比、单位产品能耗、单位产值能耗统计，查找能源使用过程中的漏洞和不合理之处，从而调整能源配置策略，减少能源使用过程中的浪费。

4.3.5 产品单耗/产值

与企业MES系统对接，通过系统采集的产品产量和能耗数据，在产品单耗中生成产品单耗趋势图，并进行同比、环比分析。 使企业可以根据产品的单耗调整生产工艺，从而降低能源消耗。

4.3.6 性能分析

针对各类能源的使用、消耗、转换，按照班组、区域、产线、工段进行日、周、月、年、指定时段绩效统计。 根据能源计划或定额制定的绩效指标进行KPI比较和评估，帮助企业了解内部能效水平和节能潜力。

4.3.7能源消耗预测

通过对企业生产流程和生产设备的能耗分析，建立能耗计算模型，根据人工智能算法对数据和模型进行修正，得出企业未来的能耗趋势预测分析，为节能减排提供有效决策。 依据。

4.3.8 运行监控

系统采集区域、断面、设备的能耗数据，监控设备和过程的温度、湿度、流量、压力、速度等运行状态，支持变配电初级运行监控系统。 您可以直接从动态监控计划中快速浏览所管理的能耗数据，并支持按能源类型、车间、区段、时间等维度查询相关能耗。

4.3.9 分析报告

按年、月、日对企业的能源利用率、线损、设备运行、运维情况进行多方位的统计分析，使用户多方面了解系统的运行情况，为用户提供数据方便用户根据能耗情况发现设备异常情况，找出改进点，挖掘节能潜力。

4.3.10 事件报警

持续监控设备和系统的运行情况，对通讯故障、数据异常、定额超限、工艺参数异常、设备异常或故障等情况发出报警，提醒企业关注和发现问题，并形成报警日志。

4.3.11 移动端支持

APP支持，iOS操作系统，方便用户掌握企业能耗、效率分析、同比对比分析、能耗标准化、能耗预测、运行监控、异常报警等。

4.4 现场设备选择

5 结论

在国外，许多企业已经开始应用能源消耗监测和能源管理系统。 在欧洲，有一个专门的研究项目，致力于开发提高中小型制造企业能源效率的具体方法。 目前，能源管理过程中应用的新方法主要有：（1）将现有能源管理软件与AMI-MOSES平台集成； (2)提供新的能耗数据采集硬件、数据分析和运行平台。

就我国而言，能源消费管理起步较晚。 因此，目前的能耗监测管理体系尚不完善，但还有很大的发展空间。 政府和企业管理者都必须认识到计算机技术在现代管理中的重要作用。 不仅可以降低企业的运营成本，还可以使企业实现信息化管理。 目前，我国国内多家研究机构致力于这项工作，也提出了相关建议，旨在改变我国工矿企业目前能耗高、利润低的发展模式。 企业建立了能源消耗监测和能源管理系统，可以对企业内的一些用能设备、质量和环境数据进行分析和整理，进而充分发挥系统的能源调度和平衡功能，并提供能源消耗成本未来一段时间。 分析并给出可行的能源调度方案。

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洞察力

以数据为基础、算法为支撑、报告为输出，为决策提供强有力的依据。

●通过强大的数据平台和人工智能算法引擎赋能客户运营管理，应对数据中心日益增长的资源和电力需求，解决电源效率和功率密度问题，支持可持续发展客户业务：

通过整合外部采集的环境、微环境、设备、设施运行数据，通过大数据平台，实时计算数据中心的PUE、CLF、PLF、WUE等能耗指标，并可以形成热图和趋势图来定位过度冷却或局部区域。 过热;

结合“人工智能/机器学习+智能物联设备”，对电压、温度、湿度、容量等运维指标数据进行异常检测报警和自动趋势预警，提供更快、更准确的故障发现和处理方法，提高业务系统整体可用性；

●根据变化趋势进行及时的信息预测，结合具体的算法模型分析效率损失的原因，协助客户提升整体绩效。

节目推荐

利用知识库和算法赋能数据中心，实现故障排除、资源优化、节能减排等解决方案的智能推荐和自动处理。

通过“数据+算法+报告”的结合，为决策提供强有力的依据，帮助客户提高SLA，规避风险，提供可靠的决策依据：

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●准确定位服务可用区域，提高资源利用率；

●在资源规划设计或割接环节，进行资源预分配（演练），模拟构建最佳方案，根据算法引擎自动计算预部署，生成规划方案和分析报告；

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结论

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自2009年成立以来，作为国内全栈智能运维解决方案提供商。 秉承Make（让数字化永远在线）的使命，云智慧经过多年自主研发，形成了从IT运维、电力运维到物联网运维的产业布局，涵盖ITOM、ITOA、ITSM、和物联网。 智能运维国家标准编制单位之一，中国智能运维领域独角兽公司。 公司拥有100多项知识产权。 凭借创新的技术、完善的产品和专业的服务，已为金融、能源、政府、交通、运营商、制造等数十个行业的客户提供全栈智能业务运维。 解决方案。