Система «Энергоэффективность предприятия»

«Энергоэффективность предприятия» – это программный продукт, предназначенный для использования на крупных промышленных предприятиях и направленный на решение следующих задач:

• Мониторинг и анализ данных потребления топливно-энергетических ресурсов.

• Выявление отклонений в объёмах энергопотребления на ранних стадиях – на основании анализов трендов потребления энергоресурсов.

• Оперативное реагирование на изменения показателей энергопотребления.

Для выполнения поставленных задач в программном продукте реализованы следующие функции:

• Сбор данных о потреблении энергоресурсов.

• Анализ динамики потребления энергоресурсов.

• Расчёт норм потребления энергоресурсов.

• Формирование ежедневной отчётности по объёмам энергопотребления на отдельных объектах и энергетическим балансам в целом по предприятию.

• Контроль и прогнозирование потребления энергоресурсов.

• Оценка эффективности работы оборудования, например, технологических печей (путём расчёта их КПД с визуализацией параметров).

Обеспечение энергоэффективности – одна из ключевых задач предприятий, а программный продукт NAUKA является инструментом для её реализации.

Для эффективного управления энергопотреблением производственных объектов, процессов и оборудования на предприятии необходимо знать, какие виды энергии используются с течением времени и в каком количестве.
Основными документами по установлению показателей энергоэффективности, регулирующими деятельность предприятия, являются:

• Федеральный закон №261 «Об энергосбережении и о повышении энергетической эффективности и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».

• ГОСТ Р ИСО 50001-2012 (ИСО 50001:2011) Системы энергетического менеджмента.

• ГОСТ Р 57912-2017 (ИСО 50006:2014) Системы энергетического менеджмента. Измерение энергетических результатов на основе использования энергетических базовых линий и показателей энергетических результатов.

Показатели энергетических результатов и энергетические базовые линии являются двумя взаимосвязанными ключевыми элементами упомянутых выше государственных стандартов, на основе которых организуются измерения и менеджмент энергетических результатов.

«Энергоэффективность предприятия» состоит из следующих взаимосвязанных частей:

1. Блок источников данных

Содержит данные систем производственного учёта и планирования, в том числе используемых энергоресурсов (электроэнергии, пара, воды и т. д.), а также включает данные архивов.

2. Расчётный блок

Расчёт показателей энергопотребления с учётом существующих схем, алгоритмов их распределения и данных с первичных приборов учёта.

3. Аналитический блок

Определение энергетических эталонных показателей (норм), анализ фактических данных, оценка эффективности использования ресурсов.

4. Блок отчётности и визуализации

Представление данных в графиках и диаграммах.

5. Контрольный блок

Анализ и проверка достоверности данных.

Программный продукт выполняет автоматизированный сбор и обработку информации, хранящейся на серверах предприятия (серверах данных учёта электроэнергии и серверах данных по режимным параметрам).
На основании схем энергопотребления и данных с приборов его первичного учёта, а также существующих методик расчёта потребления энергоресурсов разрабатываются алгоритмы их расчёта. Эти алгоритмы структурированы и содержатся в блоке каталогов алгоритмов. Согласно их работе, осуществляется расчёт итоговых данных, которые сохраняются в таблицах. Функциональная схема программного продукта представлена на рисунке:

Для оценки эффективности энергопотребления, согласно ГОСТ Р 57912 от 2017 года, в ПО «Энергоэффективность предприятия» применяются регрессионные модели, которые позволяют корректно сравнивать данные показатели внутри компании.
Регрессионный метод анализа, реализованный в программном продукте, позволяет описать процессы, физически происходящие на установках, то есть решить уравнение у(х1, х2, ...хn), где у – потребление энергии, а х1, х2, ... хn – независимые переменные, факторы, влияющие на потребление энергии группой конкретного оборудования.

Это уравнение в случае линейной регрессии имеет вид у = a1 • x1 + a2 • х2 +...+ an • хn + b, где:

• у – потребление энергии установкой, технологической линией, группой оборудования;

• х1, х2, ... хn – независимые переменные, влияющие на величину энергопотребления;

• а1, а2, ... аn – коэффициенты, полученные в результате регрессионного анализа;

• b – свободный член.

Когда уравнение регрессии составлено и определены коэффициенты, можно использовать его в качестве базовой модели. Подставляя новые значения переменных в эту модель, можно сопоставить новое значение энергопотребления заcотчётный период с базовым.

В качестве показателей энергоэффективности выбирают удельные, энергетические (выраженные в натуральных единицах) или энергоэкономические характеристики. Однако согласно действующим стандартам использовать удельные показатели не рекомендуется. Стандарт ИСО 50001:2018 содержит требование об их нормировании, то есть приведении к виду, позволяющему их сопоставить.

Для эффективного управления энергетическими результатами производственных объектов, систем, процессов и оборудования организации ГОСТ Р ИСО 50006 рекомендует использовать энергетическую базовую линию. Энергетическая базовая линия является характеристикой, которая:


• Описывает и выражает в количественном виде результаты энергопотребления в течение определённого периода времени.

• Предоставляет возможность оценить изменения в результатах за разные периоды.

• Может использоваться для расчёта экономии энергии – в качестве точки отсчёта для сравнения ситуации до и после принятия мер по улучшению энергопотребления.

Общий алгоритм определения энергетических базовых линий может быть представлен в виде блок-схемы на рисунке:

Различные производственные факторы и режимы работы технологических объектов учитываются в регрессионной зависимости, выражающей связь режимов и факторов с энергетическими результатами. Факторы – независимые переменные, влияющие на величину энергопотребления. К таковым относятся загрузка производственной установки, температура окружающего воздуха, в некоторых случаях – характеристические свойства потоков (например, сернистость сырья для процесса гидроочистки нефтяных дистиллятов). Режимы – периодические состояния системы, а именно: режимы работы объекта в составе 2-х/1блока, режимы работы со включением/отключением регенерации осушителей и т. п. - на рисунке ниже.

Коэффициенты регрессионных зависимостей определяются методом наименьших квадратов.

Данные по температуре окружающей среды и другим факторам экспортируются с сервера. На основном экране программы доступна функция построения графиков, настроен выбор диапазона учёта данных. Всё это – исходная информация.

Далее запускается расчёт, и на страницах идёт визуализация коэффициентов в уравнении расчёта норм, графическое сопоставление фактических и расчётных данных - представлено на рисунке ниже. Эксперту доступно включение/выключение факторов в зависимости и анализ результатов.

Несмотря на значительные возможности представленного программного продукта, существует ряд узких мест, которые необходимо учитывать при его эксплуатации. Недостаточное внимание к перечисленным ниже обстоятельствам может помешать достичь высоких результатов.

В первую очередь речь идёт об обеспечении корректности расчёта энергетических базовых линий в ситуациях:

• Пуска или остановки объектов. Подобные режимы необходимо фильтровать, так как они не являются типовыми, но подразумевают потребление энергоресурсов.

• Переходных периодов, которые возникают в случае переключения на новый вид сырья, сезонного снижения или повышения загрузки и т. п. В таких случаях также требуется фильтрация, аналогично режимам пуска/остановки.

• Расчёта зависимостей для объектов без влияния факторов на потребление. В подобных ситуациях потребление энергоресурса постоянно и не зависит от режимов работы установки.

• Внесения изменений в настройки диафрагм. В ходе проверки оборудования часто происходит изменение коэффициентов для расчёта расходов потоков, что необходимо отслеживать и своевременно учитывать.

Во-вторых, в условиях эксплуатации промышленного производства могут возникнуть сложности с диагностикой адекватности исходных данных. Это может произойти по причине:

• Эпизодического отсутствия данных на сервере автоматизированной системы управления технологическим процессом.

• Низкой аналитичности данных. Во избежание этого при разработке регрессионных зависимостей необходима фильтрация «выпадающих» точек, появляющихся в результате локальных возмущений на измерительной аппаратуре, возникновения нештатных ситуаций и других причин.

• Недостаточной частоты сбора данных лабораторного контроля. Редкое или нерегулярное выполнение анализов показателей, например, теплотворной способности топлива, будет влиять на достоверность информации о его потреблении в Гкал.

Пути решения проблем, связанных с описанными выше нюансами, лежат в плоскости автоматизации работы с данными и углубления интеграции внутри информационных систем промышленных предприятий.

Практика показывает, что непрерывный мониторинг уровня энергоэффективности на предприятии является обязательной составляющей компетентного управления. Экспертные оценки, предоставляемые программным продуктом «Энергоэффективность предприятия» от компании NAUKA, помогают определить наиболее крупные скрытые потери и расставить приоритеты в потреблении ресурсов. Вместе с тем в ходе анализа могут выявляться узкие места в функционировании смежных систем предприятия – метрологического обеспечения, аналитического контроля, серверного оборудования. Таким образом, подход, заложенный в основу представленного программного продукта, не только позволяет контролировать и прогнозировать энергетические затраты, но и помогает оптимизировать ресурсопотребление в рамках всей производственной системы.

02.08.22

Интервью с экспертом

Умные решения для производства: методики регулирования работы предприятий

Разработка и внедрение прогрессивных методик регулирования работы предприятий на основе российских элементов управления: опыт NAUKA

18.04.23

14 мин

Интервью с экспертом

Эффективное управление НПЗ возможно, невзирая на уход мировых вендоров.

Трудности, с которыми столкнулись нефте — и газоперерабатывающие предприятия в новых рыночных условиях и пути их преодоления

17 мин

Эмиль Гасанов

Александр Кривоспицкий

генеральный директор
кандидат технических наук

менеджер продукта
кандидат технических наук