工业互联网大数据技术在空压机节能上的应用
深圳市汇川技术股份有限公司 谢振华 18689212809
华为技术有限公司 殷宏 18665363625
空压机厂商:广东艾高装备公司
空压机终端用户:正元包装公司
空压机的作用是通过压缩空气提供动能,其应用领域和实际用途都非常广泛,是现代工业重要的生产设备。 据统计,目前空压机全国存量约120+万台,每年增量达20+万台。
本测试床的项目目标是基于公有云,结合空压机物联网平台的监控能力以及收集的大量数据,通过应用工业互联网大数据分析,实现对空压机运转的合理控制,达到节能的目标。
空压机能源浪费的主要场景:
1)空载运行时电能浪费严重
通常,空压机系统设计或设备选型都是按照最大负荷条件进行的。但在实际使用中,用气端负荷是变化的。有资料显示,一般压缩空气系统的负荷率为60%~70%。中国空压机设备负荷率为66%,即设备在其余34%的时间里以卸载方式运行。此时对于采用常规调节方式的螺杆空压机而言,其功率消耗仍为满载功率的20%~40%。卸载运行时的能耗为总能耗的9%~18%,能源浪费严重。
2)压差损耗
空压机的输出压力基本上是现场技术人员根据实际经验进行设定,而且一旦设定,将较长时间不变化,直到生产设备用气需求发生变化。一般说来,输出压力会大于实际使用所需的压力。例如输出压力是8个大气压,而实际使用压力只需输出6个大气压。如果根据实际需求,将输出压力设定为6个大气压,将节省25%的电力。
3)其他能源损失情况
空压机的效率,减少压气管道内的压力损失和泄漏,节约压气的消耗量,提高压缩机的工作可靠性,维持其高效运行与降低能耗具有十分重要的意义,是其主要发展方向。
应用物联网技术,利用工业互联网大数据分析,探索新的节能措施
通过大规模的数据采集,充分了解空压机的运行规律,实时掌握空压机的运行状态,是本Testbed项目的基础。
在获取大量历史数据的基础上,对于空压机的运行规律进行建模分析,通过统计学习发现用气模式;对于空压机进气、排气、输气、用气进行全程监控,通过强化学习发现设定合理的排气压力以及对漏气进行告警;对于空压机各项运行参数(电机转速、润滑油温、气体的湿度等等)进行实时监控,通过深度学习技术发现关键能耗影响因素,进而根据用气负载进行实时调整。
通过物联网+工业互联网大数据,对空压机节能进行全面考察,给出系统性的解决方案,是本Testbed项目聚焦的方向。
到目前为止,业界还没有尝试利用物联网平台,结合工业互联网大数据技术,对空压机节能技术进行全面系统的分析。本测试床项目,将在这方面做出开拓性的尝试。除了上文提到的空载损耗和压差损耗这两个主要能耗因素,本项目还将探索空压机站中多台空压机的协同控制以及空压机工作参数的动态调整,以达到高效节能的目的。
验证示范平台的整体架构设计将在工业互联网产业联盟的指导下,由汇川技术和华为技术共同搭建完成。
解决方案架构如下图所示:
通过下面3个领域说明实施测试床的预期成果。
空压机节能Test bed项目的价值在于可以实现多赢:
1) 空压机使用企业,即终端用户:可以 减少电费支出,减少企业生产成本。
2) 空压机生产企业:可以 提升产品竞争力,优化产品设计,主动接入空压机物联网。
3) 空压机物联网平台(汇川): 可以提供高价值服务,吸引更多空压机接入,提升业务收入。
4) 公有云平台(华为): 可以大量消耗基础服务资源,提供有粘性的大数据服务,增加收入。
项目直接经济效益在于有效节省电费,直接降低空压机使用企业的用气成本。根据节能成本分析,以22kw的普通机组为例,一年运行8000小时,一年的电费是:12.76万 = 22 * 8000 * 0.725。如果节能5%,1台可节省约6千电费。全国按60万台计算,则总共可节约电费3.6亿元。
项目目标是在现有节能方式的基础上,期望通过工业互联网大数据分析,探索5%的能效节省实现。
空压机能耗巨大,是出名的电老虎,我国每年有全国总耗电量的 6%用于生产压缩空气。在大多数工业企业中,压缩空气系统能耗约占企业总能耗的 10%~20%,在部分企业甚至超过 50%。
以上海市为例:对1000家年耗电量500万kWh以上的重点工业用电企业调查,在用空压机将近6000台,涉及多种类型和大部分品牌。空压机年用电达14.2亿kWh,约占企业消耗总电能的12%,部分企业其至高达30%以上。
纺织行业空气压缩机系统的调查分析:空压机系统五年的运行费用构成中,系统的初始设备投资及维护费用约占总费用的 23%,而电耗(电费)高达 77%。
空压机节能技术一旦有突破性的进展,将有效的实现能源节省。
项目节能方法探索思路:
1) 压差损耗
通过强化学习,动态学习末端设备的实际运行状态,模拟其工作过程中的实际压力需求,从而为考虑其它前端能耗因素的前提下,动态设定空压机的空压值。
2) 空载损耗
通过统计学习技术,归纳空压机负载运行的规律,当判断空压机将进入较长时间空转运行的时候,主动设定空压机进入休眠状态,从而达到减少空载损耗的目的。
3) 单台空压机控制算法参数调整
通过深度学习,学习空压机的工作效率与各种配置参数之间的关系,根据当前工作环境和用气需求,实现参数值的动态调整。
4) 空压机机组控制算法参数设定
利用优化技术学习不同空压机之间的参数匹配与实际能效消耗的关系,选取最合理参数数组,优化空压机机组之间并发工作效率。
本Testbed涉及的物理设备包括:
1) 传感器组
2) 空压机及自身控制系统
3) IOT 网关(汇川智能硬件)
4) 数据回传网络(2G/3G/4G、WIFI等)
5) 运行汇川云(物联网平台)及华为云所需的计算服务器、存储设备、网络设备
本Testbed涉及的软件平台包括:
1)汇川云:汇川技术开发的工业物联网平台。空压机监控数据将接入汇川云。汇川云可以实现对空压机的远程控制。
2)华为云:汇川云将运行于华为云。作为公有云平台,华为云除了提供IaaS和通用PaaS,更重要的是提供工业互联网大数据分析平台。以工业互联网大数据分析服务为基础,汇川和华为将联合实现空压机节能相关的数据建模和数据分析算法,对空压机运行进行控制,完成空压机节能的目标。
本Testbed项目的软件开发工具将基于华为云的软件开发云服务。环境模拟,将以汇川云收集的空压机数据为基础,利用华为云大数据服务实现建模和模拟。
验证示范平台的整体架构设计将在工业互联网产业联盟的指导下,由汇川技术和华为技术共同搭建完成。测试平台将在过程框架的过程中提供反馈,以报告的形式分享经验。
验证示范平台将遵循工业互联网产业联盟提供的安全指导原则进行安全设计、实现和测试。将和AII安全组密切合作,邀请安全组成员参加验证示范平台项目评审。
本验证示范平台安全设计原则:
基本假设︰ 所有网络系统会都受到内或外的攻击。
本平台中各系统可实现系统安全措施,以适用于存在的潜在安全风险。
1) 系统具备标准安全协议 (例如 SSL、 SSH,VPN 连接),对系统的访问总是进行身份验证和,并与授权系统相关联。
2) 设计中系统间通信包含敏感数据时通过标准安全协议确保安全
3) 系统设计原则是不留下任何未受保护或未使用的开放端口,并且在利用公有云的的防火墙规则,系统在 VPC 环境中部署。
4) 系统所有 API 执行身份验证
5) 系统对安全凭据存储加密
6) 各系统访问可追溯,并进行敏感系统与多因素身份验证。
7) 系统对敏感数据单独加密 (包括隐私)
8) 系统对安全密钥实施轮换政策
9) 网关采用数据加密交互。采用白名单指令设置。
序列 | 名称 | 厂家或型号 | 数量 | 说明 |
1 | 空压机物联网 | 汇川技术 | 1套 | 按项目实际需求量配置人员限权 |
2 | 智能硬件(网关) | 汇川技术 | 1套 | 与设备数量有关 |
3 | 公有云平台 | 华为 | 1套 | 如具备有线网络此项可省略 |
4 | 传感器 | 待定 | 按需 | 根据数据采集需求,另外加装 |
空压机设备自身不具备接入物联网的能力,通过空压机控制系统通过网关接入网络,另外项目将考虑空压机前端的入气、空压机将气体输送到执行机构的环境监测,涉及到传感器的应用,需要做传感器采集点。
安全联系人:谢振华 汇川工业互联网产品线产品经理
该测试床项目与之前已经审批的测试床无任何关联。
测试床的交付件包括:
1) 项目计划任务书
2) 解决方案设计书
3) 数据分析报告
4) 算法设计报告
5) 验证报告
6) 测试床结题报告
非发起方的平台参与者可以使用验证示范平台的所有操作功能,但仅限于功能的操作使用,禁止泄露给同行业的第三方。
项目合作过程中产生的全部开发成果及其知识产权,包括但不限于申请专利的权利、专利申请权、专利权、版权、商业秘密,均归发起方共有;未经一方书面同意,另一方不可将本协议项目合作过程中产生的任何知识产权转让、许可给任何第三方。
空压机节能工业互联网大数据测试床项目组织构成如下:
参与各方的任务分工如下:
1) 汇川技术 提供汇川云 及空压机物联网平台;
提供空压机数据以及空压机维护、节能的领域经验 ;
配合实现工业互联网大数据建模和算法。
2) 华为技术 华为公有云IaaS、通用PaaS以及大数据服务 ;
提供基础云计算环境,提供工业互联网大数据建模和算法构建能力;
配合算法在空压机物联网平台的落地。
3) 空压机厂商和终端用户 支持空压机输气调节等专业经验,例如,中间过程的合理能耗泄露比例;
提供空压机使用实际要求场景,例如,压差,空载,控制算法参数调整,etc;
确定末端设备正常运作的判断标准,例如,末端设备压力正常情况;
配合实现参数数据获取(加装传输设备,etc);
配合工业互联网大数据算法的实施,实现算法落地的参数数据调节。
空压机节能工业互联网大数据测试床项目所需资金由参加者提供。
项目周期为半年,预期的关键时间节点、任务和输出件如下: