Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Современное состояние вопроса энергоэффективности производственных объектов 10
1.1. Понятие энергоэффективности 10
1.2. Современное состояние вопроса повышения энергоэффективности объектов теплоснабжения 13
1.3. Описание источников теплоснабжения 16
1.4. Показатели энергоэффективности и методы их расчета 22
1.5. Алгоритмы принятия решений по выполнению мероприятий повышения энергоэффективности на предприятии 24
В ывод ы 36
ГЛАВА 2. Построение и исследование многомерной математической модели работы источника теплоснабжения на основе множественной регрессионной модели 38
2.1. Описание приборов измерения технологических параметров работы источников теплоснабжения 38
2.2. Описание исходных данных 41
2.3. Очистка экспериментальных данных, полученных при помощи датчиков, от «шума»
2.4. Статистическая устойчивость значений параметров работы оборудования котельной 45
2.4. Выбор входных и выходных параметров математической модели процесса выработки тепловой энергии 51
2.4.1. Корреляционный анализ исходных данных источников теплоснабжения 52
2.5. Регрессионный анализ исходных данных источников теплоснабжения 56
2.5.1. Проверка адекватности математической модели расходов энергоресурсов котельными на выработку тепла 58
2.5.2. Регрессионная модель расхода газа на выработку тепловой энергии 61
2.5.3. Исследование математической регрессионной модели расхода газа на разных временных интервалах 64
2.5.4. Регрессионная модель расхода электрической энергии на выработку тепловой энергии 69
2.5.5. Исследование математической регрессионной модели расхода электроэнергии на разных временных интервалах 72
2.5.6. Регрессионная модель расхода воды на выработку тепловой энергии
Выводы 82
ГЛАВА 3. Исследование статистической управляемости процесса выработки тепловой энергии 84
3.1. Статистическое управление процессами 84
3.2. Контрольные карты Шухарта - инструмент статистического управления процессами
3.3. Прогнозирование поведения технологических процессов с помощью контрольных карт Шухарта 88
3.4. Прогнозирование поведения технологических процессов на котельных с помощью контрольных карт Шухарта 90
Выводы 103
ГЛАВА 4. Интеллектуальная информационная система поддержки принятия решения реального времени повышения энергоэффективности работы источников теплоснабжения 104
4.1. Конструирование и реализация ИИС ПНР 108
4.2. Пример функционирования ИИС ПНР «Повышение энергоэффективности котельной» 118
Выводы 119
Заключение 120
Список использованной литературы 122q
- Показатели энергоэффективности и методы их расчета
- Статистическая устойчивость значений параметров работы оборудования котельной
- Контрольные карты Шухарта - инструмент статистического управления процессами
- Пример функционирования ИИС ПНР «Повышение энергоэффективности котельной»
Показатели энергоэффективности и методы их расчета
В области теплоэнергетики существует целый ряд автоматических систем регулирования (АСР). По функциональному назначению различают стабилизирующие системы, системы программного управления, следящие системы и отдельным классом выделяют системы экстремального регулирования.
Наиболее распространенными в теплоэнергетике являются АСР, стабилизирующие технологические параметры дня непрерывно работающих процессов и аппаратов. Системы программного управления применяются для периодических процессов, где требуется выполнение различных программ изменения во времени технологических параметров. Такие системы обычно снабжаются программными устройствами, которые воздействуют на задатчик регулятора. Следящие АСР по функционированию близки к программным, но их задатчик соединен с выходом другой АСР. Системы экстремального регулирования предназначены для поиска и стабилизации технологических параметров на максимальном или минимальном уровнях.
Разработкой АСР занимаются большой ряд как зарубежных, так и отечественных производителей, таких как: Siemens, Schneider Electric, SEW Eurodrive, Danfoss, ОВЕН, Wago и др.
Системы автоматики отслеживают, чтобы оборудование не выходило за пределы допустимых значений параметров стабильной работы (далее будем называть этот диапазон «зеленый коридор»). В случае угрозы выхода автоматика сигнализирует об угрозе на диспетчерский пункт. В случае аварийной ситуации происходит автоматическое отключение оборудования и остановка работы котельной. Но стабильная работа оборудования в рамках, которые отслеживает автоматика, не всегда является энергоэффективной. В большинстве своем выявление перерасхода ресурсов выявляется по истечению довольно большого промежутка времени. Чаще всего около 1 месяца. Это приводит к значительным финансовым потерям.
Есть еще одна очень серьезная проблема: большая часть котельных, которые на данный момент работают по всей территории России не автоматизированы до необходимого уровня. Это обусловлено моральным устареванием и исчерпанием физического ресурса средств КИПиА. Большинство используемых приборов снято с производства в связи с отсутствием запасных частей. Подобная ситуация как правило и приводит к авариям, так как не исключен пресловутый «человеческий фактор», кроме того, система не способна самостоятельно подстраиваться под неблагоприятные погодные условия. Требуется полная замена устаревшей автоматики на дорогостоящее оборудование зарубежных производителей.
Радикальным решением проблемы является демонтаж существующей системы контроля и управления с заменой ее полномасштабной АСУ ТП. Но это решение требует очень больших единовременных затрат, а так же длительного простоя оборудования и серьезной переподготовки персонала. Это является серьезной проблемой, т.к. на данный момент осуществляются в основном лишь те мероприятия, которые быстро окупаемы.
Решением вышеописанных проблем может стать создание и внедрение относительно недорогой локальной интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений по управлению энергоэффективностью источников теплоснабжения, которая бы «вписывались» в существующие системы контроля и управления.
Многочисленные теоретические и практические исследования посвящены информационно-аналитическим системам мониторинга и анализа объектов теплоэнергетики, среди которых можно выделить работы В.П. Чипулиса, А.Н. Виноградова, Р.С. Кузнецова, Д.Б. Рожицкого, Ю.Н. Бардыкина.
В работах [6,7,9,16,17,18,19,20,21,47,48] приведены методы решения задач тестового диагностирования и оценки эффективности регулирования процессов объектов теплоэнергетики с использованием архивной информации тепловычислителей. В вышеперечисленных работах описываются структуры систем мониторинга и анализа инженерной инфраструктуры котельных. Разработаны методики оценки эффективности регулирования и технологии диагностирования тепловых систем для основных классов объектов теплоэнергетики — источников и потребителей тепловой энергии. В [21] описана информационно-аналитическая система мониторинга и анализа эксплуатационных режимов источников теплоты «АИСТ», которая была разработана для двух котельных города Арсеньева. Объектами автоматизации являлись котельная «Курс», работающая на твердом топливе и покрывающая потребности одной трети тепловой нагрузки города Арсеньев, и котельная «Интернат», работающая на жидком топливе (мазут) и отапливающая небольшой район на окраине города. Задачи, решаемые системой АИСТ:
Информационной базой для работы системы АИСТ являются результаты измерений контрольно-измерительного оборудования, установленного на объектах.
В работах [7,9,16,17,18,47,48] описан подход к решению задач тестирования и диагностирования ОТЭ с использованием ретроспективной информации. Подход заключается в сопоставлении поведения испытуемого объекта диагностирования с его поведением в заведомо исправном техническом состоянии.
В работе [16] задача определения дефектов ОТЭ сводится к задаче определения различимости двух образов - эталонного и исследуемого. Для исследования объекта составляется его информационный образ. Под информационным образом (ИО) объекта понимается результаты измерений его параметров. ИО объекта в работе [16] представлена в виде матрицы Н, строки которой соответствуют измеряемым параметрам, а столбцы -времени, с которым ассоциируются результаты измерений параметров. Матрица Н, представлена в виде совокупности двух частей (1.4): Н = НЭ + НХ (1.4), где в матрицу Нэ сведены столбцы, для которых известно, что в часы, соответствующие этим столбцам, поведение объекта соответствовало эталонному. Нх- все остальные столбцы Н, соответствующие испытуемой выборке. Нэ - эталонный информационный образ (ЭИО), Нх- исследуемый информационный образ (ИИО).
В работе предположено, что существует некая зависимость, связывающая некоторые параметры х, у, z объекта, имеющая определенный содержательный смысл и объяснимая с физической точки зрения. Эта зависимость выражена функцией y=f(x, z). На основании этого матрица //следующим приобретает следующий вид (1.5): #=# +tf =
В общем случае вид функции y=f(x, z) определяется зависимостью между физическими параметрами и необходимой точностью аппроксимации. Предположено, что между рассматриваемыми параметрами объекта существует линейная зависимость. В таком случае, интерпретируя верхнюю строку Нэ в качестве набора значений функции у, а две нижние - наборов значений аргументов х и z, можно определить с помощью аппарата регрессионного анализа линейную функцию y=ax+bz+c. Эта функция названа диагностической и обозначена уГ). Далее процесс диагностирования ОТЭ (на исследуемой выборке) заключается в вычислении значений уд от значений аргументов х и z и сравнении их с измеренными значениями параметра у. В случае значительного расхождения у иуд делается вывод (в общем случае) о наличие на объекте поведенческого либо физического дефекта.
В работах [10,79] рассмотрена факторная модель нормативного топливопотребления при генерации тепловой энергии в системах теплоснабжения.
Авторами была сформирована система показателей, отражающих функциональное состояние и особенности эксплуатации котельных установок. Проведен факторный анализ процесса топливопотребления котельных установок. Предложена зависимость для анализа и прогнозирования нормативного расхода топлива в условном исчислении для укрупненных расчетов. Это позволяет отслеживать изменения факторов, влияющих на результативный показатель - удельный расход топлива на отпуск тепловой энергии, и по результатам анализа принимать соответствующие меры, направленные на снижение его величины, что в конечном итоге приведет к сокращению непроизводительных потерь и экономии топливно-энергетических ресурсов.
В качестве методов исследования в работе использовался математический аппарат теории аналитических функций, метод линеаризации при создании математической модели реальных процессов.
Статистическая устойчивость значений параметров работы оборудования котельной
В процессе деятельности котельные потребляют энергоресурсы в виде электроэнергии (тыс. кВтч), природного газа (млн.мЗ), воды (мЗ). Обобщенная система энергетического обеспечения состоит из следующих локальных систем: - электроснабжения, предназначенной для обеспечения электроэнергией приводов основного и вспомогательного оборудования, освещения (наружного и внутреннего), обеспечения хозяйственных и бытовых нужд котельных; - газоснабжения для обеспечения работы котельных; - водоснабжения, предназначенной для обеспечения водой технологического процесса и собственных нужд котельных и вспомогательных объектов.
Контрольно-измерительные приборы - устройства для получения информации о состоянии технологических процессов путем измерения их параметров (температур, давлений, расходов, уровней). К контрольно-измерительным приборам относятся первичные приборы и измерительные преобразователи.
Первичные приборы могут быть показывающими, сигнализирующими, самопишущими и с дистанционной передачей показания на расстоянии (к вторичному прибору).
К измерительным преобразователям относятся датчики и преобразователи, работающие в комплекте с вторичными или регулирующими приборами.
Температуру теплоносителя измеряют с помощью термометров, которые подразделяют на термометры расширения, термоэлектрические преобразователи, термопреобразователи сопротивления.
Давление и перепад давлений измеряют манометрами и дифференциальными манометрами. По принципу измерения эти приборы делят на две группы: с упругими чувствительными элементами (деформационные) и жидкостные.
Расход и количество воды в системах теплоснабжения измеряют расходомерами переменного перепада давления, электромагнитными (индукционными) и ультразвуковыми расходомерами, скоростными счетчиками, измеряющими массу или объем воды, прошедшей через прибор в единицу времени (расход) или за какой-либо промежуток времени (час, сутки).
Вторичный измерительный прибор - это элемент измерительной информационной системы, который показывает или регистрирует значения измеряемых величин. Существуют следующие модификации вторичных измерительных приборов: - одноканальные, показывающие или регистрирующие; - многоканальные, одновременно показывающие и регистрирующие значения нескольких величин; - многоточечные, автоматически поочерёдно показывающие и регистрирующие значения нескольких однородных измеряемых величин; - суммирующие значения нескольких измеряемых величин; - интегрирующие, дающие интегральное (суммарное) значение измеряемой величины за некоторый промежуток времени; - сигнализирующие, с устройством световой или звуковой сигнализации, срабатывающей при выходе значения измеряемой величины за установленные пределы; - регулирующие, вырабатывающие сигнал управления.
Всё большее распространение получают конструкции, объединяющие вторичные измерительные приборы с измерительным преобразователем. Это облегчает объединение измерительной системы, например, с устройствами автоматического регулирования или с ЭВМ.
На рассматриваемых котельных система учета расходов энергоресурсов построена на базе теплоэнергоконтроллера ИМ2300 (Гос. реестр № 14527-11). Теплоэнергоконтроллер предназначен для преобразования, вычисления и регистрации параметров теплоэнергетических величин, имеющих сложную зависимость от ряда входных сигналов от нескольких первичных преобразователей, а также для регистрации этих параметров (температуры, давления, расхода воды и др.) и передачи информации в автоматизированную систему сбора данных.
Теплоэнергоконтроллер ИМ2300 - многофункциональный вторичный прибор, в руководстве по эксплуатации обозначены решаемые им задачи [72]: - коммерческий учет энергоносителей с помощью любых типов датчиков расхода, перепада давлений, избыточного или абсолютного давлений, температуры. К прибору может быть одновременно подключено до 8 первичных преобразователей (датчиков). Есть встроенный блок питания функциональных узлов и первичных преобразователей. - контроля режимов расходования энергоносителей и работы оборудования на узлах учета. К контролируемым прибором энергоносителям относятся вода, пар сухой насыщенный и перегретый, а также природный газ. - архивирование (хранение в памяти) учетных параметров: прибор имеет возможность хранение не менее 1 года архивной информации при отключении сетевого питания. - передача данных о потреблении энергоресурсов в службы диспетчеризации, управления, информационную сеть. Связь с ЭВМ диспетчерских пунктов.
Прибор обеспечивает: - преобразование сигналов датчиков, имеющих диапазоны изменения выходных сигналов 0-5 мА, 0-20 мА, 4-20 мА, 0 - 5 В, а также сопротивления термопреобразователей в цифровой код; - преобразование сигналов датчиков, имеющих частотный или число-импульсный выходной сигнал в цифровой код; - вычисление текущих значений теплоэнергетических параметров: температуры (в град. С), давления (в кПа (МПа) или кгс/кв.см (кгс/кв.м)), объемного расхода (в куб.м./час), массового расхода (в тонн/час) в рабочем диапазоне измерений подключенных датчиков; - вычисление плотности (в кг/куб.м) и энтальпии (в кДж/кг) теплоносителя по данным датчиков температуры и давления, а также вычисление тепловой мощности (в Гкал/час или ГДж/час); - вычисление объема газа в нормальных условиях (в н.куб.м/час); - вычисление нарастающим итогом объема (в куб.м) или массы (в тн) энергоносителей и количества тепловой энергии (в Гкал или ГДж); - регистрацию параметров во времени с заданным интервалом в энергонезависимом запоминающем устройстве и хранение их при отключении электропитания; - индикацию текущих входных и вычисленных параметров, а также содержимого счетчиков с нарастающим итогом; - передачу текущих и зарегистрированных в запоминающем устройстве параметров по запросу от ПЭВМ по интерфейсам RS232 или RS485 и работу в сети с интерфейсом RS485; - позиционное регулирование (до 4 каналов); - учет времени наработки; - питание первичных преобразователей от источника с напряжением 24 В и током до 210 мА. На рассматриваемых котельных, расположенных в Сургутском районе, установленное оборудование удовлетворяет условиям эксплуатации. Значения пределов допускаемой относительной погрешности измерения приборов находятся в пределах нормы и соответствуют нормативным документам.
В качестве исходного массива экспериментальных данных исследовались показания датчиков, регистрирующих показания на трех газовых котельных, расположенных в Сургутском районе Тюменской области. Период наблюдения -отопительный сезон 2013-2014 года.
Техническое обеспечение средствами измерения рассматриваемых котельных позволяет вести наблюдение за 31 параметром работы оборудования котельной, представленными в таблице 2.1.
Контрольные карты Шухарта - инструмент статистического управления процессами
Статистическое управление процессами — метод мониторинга производственного процесса с использованием статистических инструментов с целью управления качеством продукции «непосредственно в процессе производства» [46].
Статистическая управляемость в настоящее время является важнейшим элементом управления в любом производстве. Возможность делать заключения обо всей совокупности произведенной продукции на основании нескольких наблюдаемых в выборке значений очень важно для продолжения производственного процесса и соблюдения заданных критериев эффективности любого вида продукции.
Традиционный подход к производству, вне зависимости от производимого вида продукции (предмета или услуги), это производство и контроль качества или эффективности готовой продукции, выявление показателей, не соответствующих установленным требованиям и устранение причин несоответствия.
Методы статистического управления первоначально разрабатывались для контроля качества изделий и служили для текущего контроля за производством и предупреждением брака путем своевременного вмешательства в технологический процесс. Эти методы основаны на применении так называемой техники контрольных карт.
Контрольная карта - это графическое средство, использующее статистические подходы для управления производственными процессами. Контрольная карта позволяет наглядно отразить ход технологического процесса на диаграмме и таким образом выявить нарушение технологии. Впервые применение контрольных карт для управления производственным процессом было показано в 1924 году доктором У. Шухартом [42, 66].
Назначения статистического управления процессами заключается в определении, находится ли процесс в рамках технических требований и работает ли процесс в рамках статистически управляемого состояния. Если процесс находится в «статистически управляемом» состоянии, то известно, как он будет себя вести в дальнейшем, и можно ли рассчитывать на его результаты. Для поддержания процесса в «статистически управляемом» состоянии необходимо своевременное выявление трендов для проведения корректирующих действий до того, как начнется выпуск несоответствующей продукции. Согласно ГОСТ Р 51814.3 под статистически управляемым состоянием понимается состояние, описывающее процесс, из которого удалены все особые (неслучайные) причины изменчивости, остались только обычные (случайные) причины.
Задача статистического управления процессами — обеспечение и поддержание процессов на приемлемом и стабильном уровне, гарантируя при этом соответствие продукции и услуг установленным требованиям [92]. Основной статистический инструмент, используемый при этом, — контрольные карты. Более эффективна стратегия предупреждения потерь, позволяющая избежать производства непригодной продукции.
Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов управления процессами являются контрольные карты. Идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г [39].
Теория контрольных карт различает два вида изменчивости. Первый вид -изменчивость из-за случайных (обычных) причин, присутствующих постоянно, которые нелегко или невозможно выявить. Каждая из таких причин составляет очень малую долю общей изменчивости, и ни одна из них не значима сама по себе. Тем не менее, сумма всех этих причин измерима и предполагается, что они внутренне присущи процессу. Исключение или уменьшение влияния обычных причин требует управленческих решений и выделения ресурсов на улучшение процесса и системы.
Второй вид изменчивости - реальные перемены в процессе. Они могут быть следствием некоторых определенных причин, не присущих процессу внутренне и могут быть устранены, по крайней мере, теоретически. Эти выявляемые причины рассматриваются как «неслучайные» или «особые» причины изменения. В процессе получения тепловой энергии на котельных установках к ним могут быть отнесены неисправность отдельных узлов, нарушение регламента, недостатки в организации процесса.
Цель контрольных карт - обнаружить неестественные изменения в данных из повторяющихся процессов и дать критерии для обнаружения отсутствия статистической управляемости. Процесс находится в статистически управляемом состоянии, если изменчивость вызвана только случайными причинами. При определении этого приемлемого уровня изменчивости любое отклонение от него считают результатом действия особых причин, которые следует выявить, исключить или ослабить.
В зависимости от назначения готовой продукции и методов ее получения разработаны соответствующие виды контрольных карт. Различают контрольные карты по измеримым (количественным) и неизмеримым (качественным признакам) качества в зависимости от того, поддается ли признак количественному измерению или же допускает только качественную оценку.
В настоящее время разработаны различные виды контрольных карт. Статистические методы анализа точности, стабильности и управления технологическими процессами, регламентированные различными нормативными документами (стандартами и рекомендациями) предусматривают контроль процесса, как правило, по одному -наиболее важному показателю качества [41,42,66]. Государственным стандартом Российской Федерации определен главный статистический инструмент управления процессами - это контрольная карта Шухарта [24]. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.
Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.
Однако в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г.
Карта Шухарта - это график значений определенных характеристик подгрупп в зависимости от их номера. Она имеет центральную линию (CL), соответствующую эталонному значению характеристики. При оценке того, находится ли процесс в статистически управляемом состоянии, эталоном обычно служит среднее арифметическое рассматриваемых данных или заранее установленное нормативное значение[109].
Карта Шухарта имеет две статистические определяемые контрольные границы относительно центральной линии, которые называются верхней контрольной границей (UCL) и нижней контрольной границей (LCL) (рис. 3.1).
Контрольные границы находятся на расстоянии ±3а от центральной линии, где а -генеральное стандартное отклонение используемой статистики. Граница ±3а указывает, что около 99,7% значений характеристики подгрупп попадут в эти пределы при условии, что процесс находится в статистически управляемом состоянии.
Пример функционирования ИИС ПНР «Повышение энергоэффективности котельной»
Функционирование всей системы начинается с поступления показаний датчиков в базу данных. Подсистема отображения и объяснения решений задействуется с помощью диалогового окна, она инициализирует и запускает подсистему мониторинга и прогнозирования. Подсистема мониторинга и прогнозирования проверяет полученные данные, соответствуют ли они критериям размерности и однородности. Если данные удовлетворяют критериям, то запускается алгоритм постройки карт Шухарта. При выявлении ситуации, описанной в БЗ, подсистема мониторинга и прогнозирования запускает подсистему диагностирования. Подсистема диагностирования строит регрессионные модели процесса расхода ТЭР и выбирает наиболее достоверный из них. Далее запускается подсистема логического вывода, которая на основе знаний из БЗ и полученных регрессионных моделей генерирует рекомендации для повышения энергоэффективности котельной. Алгоритм обработки данных в разработанной системе представлен на рисунке 4.6.
Конец Рис. 4.6. Алгоритм обработки данных в ИИС ППР Алгоритм обработки данных в разработанной системе представляет собой следующую последовательность:
На основании показаний приборов учета происходит постоянный мониторинг показателей энергоэффективности котельной. Мониторинг реализуется посредством механизма контрольных карт Шухарта показателей эффективности расхода электроэнергии, котельно-печного топлива и воды.
При выявлении тенденции к выходу контролируемых параметров за пределы границ стабильного функционирования системы, выявляемой специальными правилами алгоритма контрольных карт, происходит оповещение ответственного лица и запускается механизм регрессионного анализа.
Формируется линейная регрессионная модель зависимости расхода энергоресурса от независимых параметров ответственных за определенные узлы оборудования котельной.
По весовым коэффициентам линейной регрессионной модели определяется, какой из независимых параметров оказывает наибольшее влияние на выход процесса за рамки энергоэффективного функционирования. В режиме, приближенном к реальному времени выявляется, по данным в базе знаний и выявленному влияющему параметру, определяется в каком узле котельного оборудования происходит сбой.
По данным базы знаний формируется рекомендации по мероприятиям, необходимым для стабилизации процесса расхода энергоресурса на выработку теплоэнергии.
Будем считать событием в задаче повышения энергоэффективности выход контролируемых показателей энергоэффективности за пределы границ норматива. Для выявления причинно-следственных связей указанных событий с состоянием определенного узла оборудования необходимо обрабатывать показания датчиков, регистрирующих состояние этого узла производственного объекта. Регистрация сигналов производится в заданные моменты времени. Одновременно может регистрироваться до сотен показаний различных датчиков. Такой объем данных требует соответствующих инструментов и технологий для обработки. На рисунке 4.7. представлена архитектура информационной системы поддержки принятия решения повышения энергоэффективности работы источников теплоснабжения.
Инструментом потоковой передачи данных и их первичной обработки (фильтрации шума) была выбрана платформа SAP ESP. Реляционные СУБД рассчитаны на сбор хранение данных, которые затем требуется анализировать: фильтровать, сочетать, выявлять шаблоны, вычислять высокоуровневые сводки и т. д. В СУБД анализ выполняется автономно, т.е. не в ответ на поступающие события. SAP ESP преобразует все поступающие данные в потоки, обрабатываемые процессором. События в свою очередь, привязываются к потокам и к временной шкале. В обработке событий применяется архитектура потоков данных, при которой входящие сообщения пропускаются через операторы запросов непрерывного действия, таким образом, результаты непрерывно обновляются.
В главе 3 была описана аварийная ситуация на одной из газовых котельных расположенной на территории Сургутского района. На указанной котельной 15.02.2014г. произошел аварийный останов котла.
Подсистема «Мониторинга и Прогнозирования» ИИС ППР «Повышение энергоэффективности котельной» 13.02.2014г. с помощью инструмента по созданию карт Шухарта показателей энергоэффективности выявила тенденции к выходу за пределы статистического управления процессов расхода топлива и электроэнергии на этой котельной.
Подсистемой «Диагностирования» было составлено регрессионные уравнения зависимостей расхода газа и электроэнергии от параметров работы котельного оборудования по месячным данным, получаемым с датчиков котельной.
По составленным уравнениям выявились 2 параметра, которые вносят наибольший вклад с текущую ситуацию: - Хв «Разрежения в топке котла 1»; - Хд «Температура уходящих газов котла 1». На основе полученных данных подсистема «Логического вывода» произвела поиск в «Базе знаний» соответствия выявленных влияющих параметров и оборудования, функционирование которого определяет значения этих параметров.
Подсистема «Отображения и объяснения решений» сформулировала ответ пользователю: Неисправность дутьевого вентилятора на котле 1. Значительные потери тепловой энергии с уходящими газами в связи с высоким разряжением в топке и поступлению дополнительного воздуха через неплотности в обмуровке котла. По итогом исследования был разработан алгоритм принятия решений: ЛПР проводит мониторинг затрат ТЭР по контрольным Картам Шухарта. При обнаружении выхода процесса расхода ТЭР система оповещает об этом ЛПР и производит расчет регрессионной модели. По коэффициентам составленного уравнения и знаниям в БЗ выявляется узел оборудования, вносящий наибольший вклад в текущую ситуации. На основе этого из Базы знаний выбираются те мероприятия, которое необходимо провести для повышения энергоэффективности
Для реализации алгоритма была разработана структура интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решения повышения энергоэффективности работы котельных.
Разработано программное обеспечение, использующее потоковую обработку данных, поступающих с датчиков котельных для поддержки принятия решения ответственного специалиста за энергоэффективность работы котельной в режиме приближенном к реальному времени.
Похожие диссертации на Методы и алгоритмы поддержки принятия решений повышения энергоэффективности
