一．能源管控的迫切性

能源是工業的命脈，目前，我國能源消費還存在不少問題。比如，我國常規能源利用率比較低，單位產值能耗高，我國的萬元GDP能耗與發達國家相比還有很大差距；能源消費結構不合理，煤炭在中國能源消費總量中占主導地位；能源密集型產業低水平過度發展，比重偏大，鋼鐵、有色、建材、化工四大高載能產業用能約占能源消費總量一半；環境污染問題嚴重。

能源是冶金、火電廠、石油化工等高耗能行業生產過程中最基本的資源，是維系各生產環節的血液。確保能源系統的穩定、經濟運行對企業的經濟效益和產品質量具有十分重要的作用。作為能源消耗大戶的石油石化行業，其能源需求量隨生產規模的擴大日益增加，能源成本在企業操作成本中的比例較大。因此，如何采取更加有效的措施和手段，降低企業能耗和經營成本、提高企業綜合競爭力，已成為國內外石油石化企業關注的主要問題之一。具體表現在：

• 能源的穩定輸送是各生產環節穩定高效運行的前提。在一個復雜的能源“生產——消費”管網系統中，穩定的能源供給保障各消費單元持續高效的運營，可以大大減少由于供需不平衡導致的能源浪費和停工待產造成的經濟損失。
• 穩定的能源品質是生產高質量產品的保障。由于能源是高耗能企業許多生產環節的基本資源，能源品質的好壞對許多生產工藝產生直接的影響。比如，過控企業中煤氣熱值的品質和波動程度直接影響到鋼材質量的好壞。
• 粗獷的能源計量和管理往往給企業帶來巨大的經濟損失。比如，國內某年產值150多億的礦業公司，僅由于電量計量不準以及漏計等原因，每天就與供電方計量存在上萬度的誤差，經濟損失巨大。
• 長期居高不下的能源消耗，不僅影響了企業的經濟效益，而且嚴重惡化環境，不利于企業的可持續發展，是長期困擾冶金企業的難題之一。
• 能源計量與管控系統可以作為考核生產、管理決策和指導節能的技術平臺，實現對全廠耗能的總體監控，是現代企業能源管理的重要技術措施，也是企業提高節能效益的重大技術措施。

因此，精準、高效的能源計量和管控是高耗能企業提高產品質量和經濟效益減少污染排放的關鍵問題。

二．目前石化行業在能源管控方面的國內外研究狀況

國際上的能源測量及管控軟件產品按功能主要可分為四類，即：能耗統計及指標管理類；優化管理類；能效改進類；總體水平監控類。這四類產品分別應用于企業能源管理的不同層面，應用效果、深度和范圍都有所不同，但總體而言，能耗統計及指標管理類和總體水平監控類產品主要用于能耗指標統計管理和能效改進情況監控，偏重管理節能；而優化管理類和能效改進類產品主要用于企業公用工程的在線優化和工藝流程的節能技術改進，偏重技術節能。

國外煉化企業在公用工程優化管理系統建設方面起步較早，常用的軟件產品包括Aspen公司開發的Aspen Utilities Planner和Aspen Utilities OnlineOptimizer, Soteica公司開發的Visual MESA軟件以及KBC公司開發的OptiSteam軟件。

例如，美國最大煉油企業Valero公司的休斯頓煉廠采用AspenUtilities Planner & Optimizer軟件搭建了全廠公用工程在線優化系統，系統運行后減少燃料汽排放7% ,鍋爐熱效率提高0.6%、年效益約270萬美元。

科威特MAA煉廠采用Soteica公司的Visual MESA軟件建立了全廠公用工程在線優化系統，實現了年效益約440萬美元，系統投用后的成本變化見表1。 Exxon公司在公用工程優化管理系統建設方面進展較大，部分煉廠已利用Visual MESA軟件實現了公用工程系統的閉環優化。

表1科威特MAA煉廠公用工程在線優化實施效果

西班牙石油公司下屬最大的 Gibraltar 煉廠于2003 年開始應用KBC 能源管理器，實現了鍋爐和加熱爐燃料的優化平衡以及公用工程系統操作效率的提高，僅2003 年下半年就已進行了 350 次優化運行，模型預測平均降低操作成本3 % 左右。 

近年來，隨著國內煉化企業節能壓力的增加和節能意識的增強，部分企業也建設了公用工程在線優化系統。例如，中國石油某煉化一體化企業基于Visual MESA軟件建立了公司級、分廠級、裝置級、重點產用能設備的四級模擬模型，范圍涵蓋全公司蒸汽、電力、除鹽水、燃料和氫氣等系統，并通過數據實時采集與優化計算，實現了公用工程在線開環優化和計劃優化;并且定制開發了企業能源管控系統，實現了能耗指標統計分析、節能措施績效跟蹤、重點耗能設備監測、公用工程優化等功能。

綜上，目前能源管控產品主要有 Prophet (tm)、SANGEA(tm)、Monitor-Pro 5、Enterprize EM 和 Montage 等。石化行業中的能源管控系統多數都能夠提供涵蓋數據采集、能源監控及分析報告等在內的解決方案，但目前只有少數軟件具有數據回歸分析功能，而數據回歸或更深層次的數據建模才是能源測量的核心目標。近十年隨著科技進步的發展，尤其是計量技術、物聯網技術、先進控制技術的發展，中石化行業完全可以設計一套國產的、更合理精確的能源計量和管控系統來滿足產品質量和節能環保的要求。

三．目前石化行業在能源管控方面存在的主要問題

依據調研，目前能源行業特別是高耗能企業在能源計量和管控方面主要存在如下問題：

(1). 偏重于能源測量，較少涉及能源優化管理。

國際上的能源測量及管控軟件產品按功能主要可分為四類，即：能耗統計及指標管理類；優化管理類；能效改進類；總體水平監控類。這四類產品分別應用于企業能源管理的不同層面，應用效果、深度和范圍都有所不同，但總體而言，能耗統計及指標管理類和總體水平監控類產品主要用于能耗指標統計管理和能效改進情況監控，偏重管理節能；而優化管理類和能效改進類產品主要用于企業公用工程的在線優化和工藝流程的節能技術改進，偏重技術節能。目前國內能源行業的能源管控一般屬于前者，大多為軟件公司開發，僅限于簡單的數據統計和指標管理，由于缺少控制理論與控制技術的儲備對于更深層次的能源優化控制做得很少。但是，能源管控的核心是控制，測量與統計是為能源優化控制服務的，只有實現優化控制才能為企業減少污染排放并帶來實實在在的經濟效益。

(2). 能源計量偏重于數據記錄，較少進行深層次分析。

根據調研，目前石化行業市場上的能源管控產品主要有 Prophet (tm)、SANGEA(tm)、Monitor-Pro 5、Enterprize EM 和 Montage 等。多數能源管控產品都能夠提供涵蓋數據采集、能源監控及分析報告等在內的解決方案，并且多數產品都具有基準對比及指標監控等計算功能，即：從生產數據、手持設備或通過手工輸入采集相關數據，實現或開發獲得能耗數據實時監控的功能，并可根據對相關數據的統計和簡單分析自動生成不同層面的能耗水平和指標監控報告。但目前只有少數軟件具有數據回歸分析功能，而數據回歸或更深層次的數據建模才是能源測量的核心目標。在大量實時數據基礎上建立企業能源系統的數學模型，對運行過程能源變化情況實時預測，一方面可以為企業不同層面的能效狀況進行監控和評估，促進企業設備和裝置用能水平的提高，另一方面，可以為企業深層次的能源狀況分析奠定基礎，通過監控目標值與實際消耗數值之間的差距變化發出報警信息，并提出未來的改進方向。

三．能源管控系統技術難點分析

目前國內能源管控系統較少涉及控制的主要原因還在于能源管控系統存在如下技術難點：

• 傳統的控制多為基于閉環的不需要精確建模的PID控制，在許多能源行業中，很多環節的測量精度遠遠不夠，無法實現有效反饋；
• 一般能源行業為過程控制系統，涉及工藝環節非常復雜，基于物理機理的建模基本不可能實現，難以建立準確數學模型，而只依賴PID難以實現精確控制；
• 各工藝環節錯綜復雜并且深度耦合，局部控制只考慮局部指標無法反應企業整體的能源狀況，無法實現全局優化；
• 不同的生產單元與消費單元差異較大，難以協同配置。能源行業一般由多個生產單元和多個消費單元構成，各消費單元與生產單元的在能源生產和消費方面差異較大，并且當涉及不同種類的能源介質時，由于能源介質種類和熱值不同，很難實現優化配置；
• 系統時滯較大，且缺少有效的控制手段。能源介質一般由多個生產單元輸出，然后經過復雜的管網進入不同的消費單元，且能源介質多為流體（各種燃料氣），從消費單元到生產單元一般距離較遠，因此存在較大的時間延遲，極易造成消費和生產的不均衡。一方面導致管網能源波動劇烈，造成能源輸送和品質不穩定，影響產品質量，另一方面也會造成能源的供需不平衡導致能源浪費，加劇污染排放。

為了克服上述技術難點，需要對整個能源系統建立一個準確的數學模型，能夠反映系統的實時變化，并基于此模型運用有效的優化控制或調度方法實現能源在各系統中高效穩定的流動。

四．能源管控系統方案

針對上述能源管控系統中存在的主要問題和難點，本項目在精準測量的基礎上基于大數據技術結合機器學習與控制理論實現能源系統的優化控制。

(1). 管線管理和精準計量

能源企業一般通過龐大的管線把生產與消費單元聯系在一起，能源在管網流動時會造成損耗，由于各種原因損耗難以測量，這是目前計量系統供需計量不準確的主要原因。要實現整個能源系統的預測，需要建立較為準確的管網模型。本項目以大數據技術為手段，從大量管網運行歷史數據中建立較為準確的數學模型以實時預測能源介質在管網中的運行狀況。并基于管網數學模型建立較為準確的能源計量系統，解決目前能源生產、消費計量不準確問題，并為后續能源控制奠定基礎。

A. 反饋數據點的合理確定：一般能源企業工況較差，在運行數十年后，其原裝檢測裝置會出現不同程度的損壞，甚至數據完全失真，維修和更換的成本巨大，且需要停產，影響正常生產活動。而且，企業生產線經過若干年的改建擴建，在計量裝置上容易形成冗余，不同的計量方案會引起10-40%的計量誤差。因此，在現有拓撲結構的基礎上，確定新的計量方案，主要是計量點的確定，可以降低成本，提高能源利用效率。

B. 計量設備的更新：在計量點確定后，選擇安裝方便、計量精度更高的在線式計量裝置，可以為能源管控系統提供可靠的數據支撐。

C. 在獲取大量管網能源數據基礎上，利用大數據和機器學習技術建立相對準確的管網數學模型。

(2). 依據大數據技術，建立生產-消費單元數學模型，進行能源預測與分析

在存在較大時延的情況下解決能源生產-消費不平衡問題，對能源生產和消費的準確預測是關鍵。在準確預測的基礎上才可能實現生產單元依據消費單元的需求狀況提前規劃能源的供給，進而實現能源的供需平衡。從現有數據報表中提取有效數據，依據特征建模與機器學習技術，建立各生產單元與消費單元的數學模型來模擬生產和消費過程。采用預測方法，預測各種能源的未來消費趨勢，合理安排采購和生產活動。以燃料氣預測為例，國內大部分的氣柜是作保安用。建立了預測模型后，可根據工作負荷變化情況，實時預測出燃料氣的供需狀況，指導對用戶的分配方案，這樣氣柜既可保安又可作緩沖，可以提高燃料氣的有效利用率，減少燃料氣放散。生產-消費單元的模型建立也可為企業內部深層次能源分析提供基礎，在企業總利潤最高，能耗最低的目標下指導企業改善能源結構和產品結構。

(3). 能源供需實時管控

根據初步調研，一般能源行業的能源管控系統基本包括如下幾方面:

①供配電系統；②給排水系統，包括輸水系統、排水泵站、消防系統等; ③動力系統：包括燃料氣加壓站、燃料氣混合站、氣柜、放散塔、燃料氣管網系統、蒸汽系統、氧氣氮氣等輸配系統。

設計能源管控系統的基本目標是：

A. 實現集中監控與全自動化生產。由能源中心進行集中監控，實現變電所、變電室等供配電區域；氣柜、燃料氣加壓站、燃料氣放散、燃料氣混合等燃料氣區域；排水泵站等水區域；空壓站等區域的全自動化生產，

B. 實現能源供需平衡的預測和優化控制。以保障生產穩定運行，減少能源放散，進而減少能耗和污染排放，并對異常運行情況進行快速處理。

C. 實現能源輸送和能源品質的穩定，以提高產品質量。能源品質和輸送的穩定性對產品的質量影響很大。以石化企業為例，現有的控制方式主要是人工經驗加PID控制，燃料氣熱值的變化對PID的控制效果影響很大，進而影響到產品的品質。如果能夠實現燃料氣熱值的穩定控制，可以使產品的質量提高一個或更多檔次。

本項目以大數據和機器學習技術為基礎，在建立的綜合管網模型以及生產-消費單元模型的基礎上，進行整個能源系統的優化控制。工業4.0要求建立整個生產系統的數學模型，進而實現各要素的優化配置取得效益的最大化。建立“生產單元-能源管網-消費單元”的能源輸送數學模型是實現能源調配系統優化控制的基礎。以此模型為依據設計基于強化學習和特征模型的自適應控制器控制閥門開度等操作量，可以根據生產負荷的變化有效地動態預測能源介質的流量、溫度、壓力等關鍵數據的變化，提前規劃生產單元的能源生產以實現能源的優化調度和配置，最大限度的滿足消費單元的不同需要并維持管網能源品質的穩定。

五．建立基于NB-IoT標準的物聯網能源管控新體系

隨著全聯接時代到來，傳統的電力、交通、能源、化工、制造等行業都在積極探尋自身的轉型升級之路。作為由電信力量主導的物聯網標準，NB-IoT技術在深度覆蓋、超大鏈接、超低功耗、超低成本等方面均有突出優勢，已成為推動物聯網產業進程的重要抓手。工信部近日發文要求加快NB-IoT在國內落地，到今年年底建成基站規模40萬個，到2020年建成基站規模150萬個。并鼓勵探索NB-IoT技術與工業互聯網、智能制造相結合的應用場景，推動融合創新，利用NB-IoT技術實現對生產制造過程的監控和控制。

在此大背景下，基于畢托巴公司傳感器技術，依托能源企業可以構建基于NB-IoT標準的物聯網能源管控新體系。

整個系統由三部分組成：

• 基于NB-IoT標準的計量傳感器網絡
• 以基站為中心的網絡通訊系統
• 基于NB-IoT標準的中央監控和基于大數據的控制系統

本項目主要工作是建立第一和第三部分，然后與基站構成一個物聯網能源管控體系。首先，在畢托巴公司傳感器基礎上研制遵循NB-IoT標準協議的計量傳感器，并在能源公司體系內構建計量傳感器網絡。然后，開發遵循NB-IoT標準協議的中央監控軟件系統，并依據本項目提出的能源管控方案，構建基于大數據的能源管控系統。

“物聯網+大數據+AI”的新模式必將為傳統的能源管控系統開辟一條新道路。

六．技術基礎

北京控制工程研究所隸屬于航天科技集團中國空間技術研究院，始建于1956年10月11日，前身為中國科學院自動化研究所，是中國航天工程的主要承擔者，從東方紅一號開始，我國研制并發射的六大系列170余顆星（船）中北京控制工程研究所參與了90%以上的星（船）任務，負責航天器控制與推進分系統的抓總及產品研制工作。在控制理論研究與工程應用方面建立了雄厚的人才和技術基礎。其中，1992年吳宏鑫院士提出的基于特征模型的自適應控制方法是典型代表。該方法是一個從建模到控制的理論體系，工程實用性很強，已經成功應用于航天工程、過程控制等10大類系統，如神州飛船的再入返回、神州飛船的交會對接、藥廠的溫度控制等。目前，以深度學習和強化學習為代表的人工智能技術已經在許多領域引起了革命性的改變，同樣，工業生產存在大量數據，也為這些技術的成功應用提供了條件，本項目的承擔者在機器學習、人工智能和控制理論等領域都有長期的研究積累和工程實踐經驗，為項目的成功實施奠定了堅實的技術基礎。

項目合作單位上海應用技術大學是一所高速發展的上海市屬公辦高校，具有本科和碩士培養資格，其培養目標是產學研結合，為企業培養一線工程師。因此，非常重視與企業的合作，本項目的承擔者曾為寶鋼煤調濕生產線成功設計了智能控制算法，提高了出口煤濕度的控制精度，并降低了低壓蒸汽單耗3kg/t。

七．前期實施設想

項目前期可考慮先從目前急需解決的計量方面問題入手。具體實施方案如下：

• 確定數據采集方案，包括測量點的拓撲選擇及不同數據的采集方式（周期采集或中斷采集等）；
• 整理數據，包括數據的分類和管理權限的確定，數據分類主要有實時數據、短時數據、統計數據、歷史數據、記錄等；管理權限主要是根據部門不同，界定可以查看到的生產數據，及對數據進行處理的指導方案等；
• 依據大量數據建立管網數學模型，實現對管網中能源狀況的預測和分析，解決能源供需的計量不準確問題；

后期可在前期工作基礎上進行能源優化控制，具體實施方案如下：

• 依據大量數據，建立生產-消費單元數學模型，實現整體能源狀況的預測與深層次分析；
• 依據“生產單元-管網-消費單元”模型，設計優化控制方案，實現能源介質的優化調配，保障能源供需平衡和品質穩定，進而提升產品的質量;
• 安全性保證，主要是各種報警、故障的排除、記錄和分析等。

八．預期經濟及社會效益

短期保守預期，可使能源計量管網損失從現在的40%降低到20%；提高能源的運行管理效率，實現全自動控制后，可使日常管理成本降低50%；能源實時平衡能力提高30%-80%，大大減少能源放散量。

長期來看，企業對于生產過程中的能源消耗、能源損失、能源平衡和能源成本都將更加重視，并將通過加強計量設施建設、實時采集能源數據和在線優化工藝參數、設計預測模型等實現工廠層面的能源實時監控和總部層面的動態能源監控管理。

同時，隨著全球溫室效應日趨嚴重和《京都議定書》等的限制，各石油公司也將在溫室氣體排放量的監控方面積極開展工作。

總之，由于能效持續改進項目能夠以較低的資金投入獲得較大的節能效果和經濟效益，因此，能效改進工作將逐步成為主要國際大型石油公司能源管理中的重要內容，也將是各企業未來提高能源管理水平的一項重要手段。可以預見的是，未來企業除了加強能源監控的信息化力度外，還將通過專業咨詢隊伍和專門能源管理軟件實現能源利用水平的不斷進步。