数字车间能源优化方法及系统与流程

1.本技术涉及数字化车间技术领域，尤其是涉及一种数字车间能源优化方法及系统。


背景技术：

2.能源设备管理指的是：基于最新的物联网技术，通过采集各类能耗监测点的用能数据，让工厂实现对能源使用的全面可视化，为工厂建立能源计划、考核等能源管理体系，进而帮助企业持续优化能源使用、降低企业综合能耗。
3.目前，对于车间、厂区、园区一类的能源监测平台，普遍侧重于对能耗设备的实时监测及能耗数据的可视化处理，可以通过波形图、饼状图等为管理人员提供能源计划管理依据；然而，其缺乏对能源使用质量的监管，因此本技术提出一种新的技术方案。


技术实现要素：

4.为了加强能源监测平台对能耗质量的管理，减少能耗浪费，本技术提供一种数字车间能源优化方法及系统。
5.第一方面，本技术提供一种数字车间能源优化方法，采用如下的技术方案：一种数字车间能源优化方法，包括：创建多个匹配车间的能耗类目录；根据预设能耗分类规则对车间的各个仪表分类，各个仪表的检测数据匹配至各个能耗类目录；根据预录入的最小用电计量单位信息划分同一能耗类目录的多个仪表的检测数据，得到若干个用电单位数据集；以及，对车间的各个用电单位数据集的数据分析，得到能耗信息，并输出优化提示；其中，所述对车间的各个用电单位数据集的数据分析包括：统计计算最小用电计量单位周期t2的用电、平均电费、峰谷用电，得到配电报表；建立仪表所监测设备的实时有效输出与用电的一一对应关系，并根据配电报表生成最小用电计量单位的能耗占比信息，同步标识各个仪表检测设备的对应有效输出；根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，输出优化提示。
6.可选的，所述根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，其包括：以t3为评测周期，对比各个设备的能耗占比，判断是否增大，如果是，则执行下一个判断；判断在有效输出是否增大，如果是，则记录本周期的用电单位数据集为增量档案；如果否，则评估存在异常风险。
7.可选的，所述评估存在异常风险，其包括：对比前后两个周期的其他设备的功率输出，判断是否减小，如果否，则判定为异常，并输出能耗异常信息作为优化提示。
8.可选的，当所述有效输出增大，执行历史数据评测；所述历史数据评测，其包括：查找历史增量档案，调用相同能耗占比项，对比当前的有效输出与相同能耗占比项的有效输出，判断差异是否小于预设的异常阈值，如果否，则输出能耗增量异常信息作为优化提示。
9.可选的，所述调用相同能耗占比项，其包括：以相似度算法计算当前增量档案与其他历史增量档案的相似度，取满足预设相似度阈值的历史增量档案作为相同能耗占比项。
10.可选的，还包括：获取和接收优化提示的响应方式及结果的反馈信息；识别反馈信息，确定异常原因；以及，根据异常原因对历次响应方式分类，生成优化方案。
11.可选的，还包括：以机器时间作为横轴，以历次采样时间节点的各个设备的能耗参数作为竖轴参数，建立能耗趋势图；获取和接收管理人员的设备选择指令；以及，根据设备选择指令于能耗趋势图展示指定设备的能耗参数。
12.第二方面，本技术提供一种数字车间能源优化系统，采用如下的技术方案：一种数字车间能源优化系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种数字车间能源优化方法的计算机程序。
13.综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：可以对车间生产设备的能耗进行监测；同时，还关联设备的能耗占比与实时有效输出，以其为依据针对性分析各个设备的能耗质量，帮助管理人员查找生产中可能产生的能耗浪费问题，减少能耗浪费。
附图说明
14.图1是本技术的主要流程示意图；图2是本技术的效果示意图。
具体实施方式
15.以下结合附图1-2对本技术作进一步详细说明。
16.本技术实施例公开一种数字车间能源优化方法。
17.参照图1，数字车间能源优化方法包括：s101、创建多个匹配车间的能耗类目录；其中，能耗类目录指的是：某一类能耗设备的目录；如：动力用电目录、空调用电目录等等，具体接收管理人员录入的创建指令产生。
18.可以理解的是，上述能耗类目录可以在创建上一级，以厂区的功能区域划分，实现各个功能区的能耗检测；本实施例主要以下一级做具体解释，不再赘述。
19.s102、根据预设能耗分类规则对车间的各个仪表分类，各个仪表的检测数据匹配至各个能耗类目录；其中，能耗分类规则，即如：空调监测仪表，即匹配空调用电目录。
20.需要注意的是，在本技术中上述各个仪表，包括各级的智能电表、设备的控制监测
仪表，即检测数据不局限于用电量。以某一家生产铝蜂窝芯、铝蜂窝板、石材蜂窝复合板等产品的厂家车间为例，检测数据还可包括：冷却塔、锅炉温湿度度、压力，空压机的压力，水泵的流量等。
21.关于电量的监测，以上述为基础具体地，如：1、为总配电室、办公室、宿舍、车间1、车间2至少配装（配置安装）一个总电表，以对厂区各区域的能耗监测；2、为铝膜复合线至少配装一个电表，用于监测铝膜复合的能耗；3、为加长烘炉（冷压机）至少配装一个电表，用以监测烘制的能耗；4、为铝蜂窝板单张复合生产线于至少配装两个电表，且至少一个用作复合装置的能耗监测；5、为1350自动线配置两个电表，对行吊机、机械手等做能耗监测。
22.可以理解的是，蜂窝板生产厂区的能耗设备，还有诸如包覆机、封边机、折弯机等等，参考现有生产工艺确定即可，本实施例不再赘述。
23.s103、根据预录入的最小用电计量单位信息划分同一能耗类目录的多个仪表的检测数据，得到若干个用电单位数据集。
24.参照图2，关于最小用电计量单位，即如：动力用电目录中划分出-空压机一项作为最小用电计量单位；该单位下，空压机1-9序列编号区分，检测数据汇总于同一用电单位数据集。
25.上述s101-103，其为本方法实施的前置处理，即如：实施采集所接入的仪表数据，每个仪表采集频率15-30s。完成上述流程后，可开展下述分析过程。
26.s2、对车间的各个用电单位数据集的数据分析，得到能耗信息，并输出优化提示。
27.在本方法的一个实施例中，本方法不仅仅是针对能源优化，还包括以下实时监测仪表状态项，以满足管理人员多样的监管需求：仪表监控，展示需要监控仪表最新状态；仪表实时曲线，实时获取仪表数据，以曲线波形图的方式展示，每3秒刷新一次；仪表历史数据分析，对仪表历史数据进行图形化展示，可查询某个时间段内的采集数据，并可原始数据导出或者自定义导出设备某一时间段内的数据信息。
28.在本方法的一个实施例中，上述s2，其包括：1）、统计计算车间各个周期t1的总用电，且周期用电比对，得到能耗概览。例如：当日与前日，当月与上月能耗对比。
29.能耗概览一项，其用作帮助管理人员从整个车间的层面了解各阶段的能耗变化，以结合后续针对性的能耗分析结果，观测知悉异常能耗对整体的影响。
30.2）、统计计算最小用电计量单位周期t2的用电、平均电费、峰谷用电，得到配电报表。
31.上述周期t2，如：小时、日、周、月，即可得到日报表、周报表等。报表，一方面可以为管理人员调整能源计划、核算相关费用提供依据，另一方面，则是为了下述能源优化。
32.3）、参照图2，建立仪表所监测设备的实时有效输出与用电的一一对应关系，并根据配电报表生成最小用电计量单位的能耗占比信息，同步标识各个仪表检测设备的对应有效输出；以及，
根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，输出优化提示。
33.在本方法中上述实时有效输出，其并非简易的指设备标定的功率，而是实际计算的有效的所做功（产出）；关于空压机等现有设备的有效功计算公式，其为现有技术，因此不在赘述；本实施例中，以另一个角度来恒定计量有效输出，以水泵为例：以水泵的检测数据中的流量作为实时有效输出参数。
34.根据上述内容，本方法除了可以对车间的用电设备的运行做监管外，还可以对车间生产设备的能耗进行监测；同时，还关联设备的能耗占比与实时有效输出，以其为依据针对分析各个设备的能耗质量，帮助管理人员查找生产中可能产生的能耗浪费问题，减少能耗浪费。
35.在本方法的一个实施例中，上述根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，其包括：1）、以t3（如：2小时）为评测周期，对比各个设备的能耗占比，判断是否增大，如果是，则执行下一个判断；判断在有效输出是否增大，如果是，则记录本周期的用电单位数据集为增量档案；如果否，则评估存在异常风险。
36.对于车间的各级生产设备而言，在未发生故障，无效输出时，理论上能耗的增加是负荷的加重，为了提高功率，故而最为直接的一环，在能耗占比增大的时候，查看其有效输出是否增大即可评估其是否发生异常，例如：中间管道破裂输出浪费、设备故障能耗增加或生产线各级设备协调不佳能耗浪费等。
37.可以理解的是，如果只是从能耗占比来评估异常，存在较大的错误几率，毕竟一旦a设备功率不变，而同单位的其他b、c设备功率降低，则会出现上述情况。为避免这一误判发生，上述评估存在异常风险，其包括：对比前后两个周期的其他设备（同一单位）的功率输出（用电、档位作为依据），判断是否减小，如果是，则结束；如果否，则判定为异常，并输出能耗异常信息作为优化提示。
38.2）、对于有效输出增大的情况，不只是记录为增量档案，其还进一步执行历史数据评测；历史数据评测，其包括：查找历史增量档案，调用相同能耗占比项，对比当前的有效输出与相同能耗占比项的有效输出，判断差异是否小于预设的异常阈值，如果否，则输出能耗增量异常信息作为优化提示。
39.需要注意的是，此处的相同能耗占比项，其指的是同一设备，或者至少也是同单位，同类型的设备。
40.根据上述可知，在发生能耗增大时，本方法还会调动历史数据，通过比对有效输出的增量来作为佐证，以此评估是否发生异常。
41.可以理解的是，以汽车为例，随着驾驶时长增加，设备老化和积碳发生，同样给油力度所能产生的动力差异。上述项旨在将历史用电质量与当前比对，帮助管理人员及时发现可能因设备老化等引起的能耗浪费问题。
42.在本技术的一个实施例中，调用相同能耗占比项，并非是仅仅以能耗占比这一参数作为查找、调用的标准，具体地，其包括：以相似度算法计算当前增量档案与其他历史增量档案的相似度，取满足预设相似
度阈值的历史增量档案作为相同能耗占比项。
43.其中，相似度算法，即数据相似度计算方法；其选用任一能计算多个纬度的数据相似度的算法即可，此为现有技术不再赘述。
44.需要注意的是，在该步的相似度计算中，首先剔除有效输出，即不将该参数加入相似度计算，以避免循环误判。
45.在本方法的一个实施例中，本方法还包括：获取和接收优化提示的响应方式及结果的反馈信息；识别反馈信息，确定异常原因；以及，根据异常原因对历次响应方式分类（如：相同原因为一类），生成优化方案。
46.上述，即管理人员历次接收优化提示后，需要在对提示响应后将响应的方式、结果均上传。优化方案的产生，可以用作在下一次相同问题出现时供给管理人员参考，以引导相关人员更快的完成能源优化。
47.可以理解的是，在上述基础上本方法还可：在增量档案中加入异常原因；当方法输出优化提示，以最大期望算法对增量档案处理，得到估计异常原因估计结果，即使得本方法可预测能耗异常原因；更甚至，可以根据异常原因，调用历史增量档案中相似度最高的一个的优化方案并输出，用作指引管理人员。
48.对于能管而言，数据的直观可视化有着重要的作用，参照图2，因此本方法还包括：以机器时间作为横轴，以历次采样时间节点的各个设备的能耗参数作为竖轴参数，建立能耗趋势图；获取和接收管理人员的设备选择指令；以及，根据设备选择指令于能耗趋势图展示指定设备的能耗参数。
49.以图为例，管理员此时可以直观的了解各个设备的能耗发展趋势，且可以对历次采样点的不同的设备比较。
50.本技术实施例还公开一种数字车间能源优化系统。
51.数字车间能源优化系统包括：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种数字车间能源优化方法的计算机程序。
52.以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。