張檢保傅仁軒

（廣州杰賽科技股份有限公司，廣東 廣州 510000）

1 系統(tǒng)架構

能源預測調度系統(tǒng)分為三層：數(shù)據(jù)采集層、調度監(jiān)控層、管理優(yōu)化分析層。數(shù)據(jù)采集層主要是對制水、供水實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的獲取。調度監(jiān)控層：實現(xiàn)對制水、供水測量點監(jiān)控、并能根據(jù)能源需求進行能源調度。管理優(yōu)化分析層：實現(xiàn)對設備能耗數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析，包括節(jié)能潛力分析、企業(yè)節(jié)能方向明確、能源預測模型效果評定等功能。

2 主要內容

能源預測調度系統(tǒng)通過SCADA系統(tǒng)對水廠產水供水各類設備性能狀態(tài)、耗能數(shù)據(jù)以及抄表系統(tǒng)獲取、分析、能源預測模型建設和應用、能源調度方案科學制定，能源調度方案的有效及時執(zhí)行，從而達到生產安全、運行穩(wěn)定、節(jié)約能源、低碳環(huán)保的目標。其研究主要內容如下：

（1）通過能源預測模型建設，實現(xiàn)能源需求比較精確預測

根據(jù)生產相關數(shù)據(jù)（水源取水位、渾濁度、酸堿度、清水池水位等數(shù)據(jù)），及供水（管網壓力、流量、加壓泵工作狀態(tài)）的相關數(shù)據(jù)，篩選出水廠產供過程中影響能源需求主要的、關鍵的因素，作為能源預測模型的輸入層，并通過能源預測模型的訓練、優(yōu)化、驗證，最終實現(xiàn)能源預測模型根據(jù)水廠的生產供給的情況，制定比較準確的、實時的能源需求計劃。以下為幾種常用的能源預測模型：

①灰色模型

將原始數(shù)據(jù)序列累加生成為近似有指數(shù)規(guī)律增長的數(shù)列，構造微分方程，對求得的解進行累減還原，本模型可用于長期負荷預測，分別使用能源需求穩(wěn)步發(fā)展和趨于飽和的情況。

能源需求穩(wěn)步發(fā)展的情況：

若能源需求呈現(xiàn)指數(shù)型曲線類型，采用適于指數(shù)增長型年的一元一階灰色模型GM（1，1）。

式中a為發(fā)展系數(shù)，u為作用系數(shù)，k為時間標度。

能源需求發(fā)展趨于飽和的情況：

年負荷變化呈現(xiàn)G（Gompertz）型曲線類型，可采用附加殘差的灰色模型。

對于能源需求變化由漸增、快速增加到趨于飽和的情況，呈現(xiàn)Sigmoid型曲線，由改進的GM（1，1）模型，即對原始數(shù)據(jù)序列用指數(shù)加權法進行改造。

②基于人工神經網絡的預測模型

神經網絡模型能通過權數(shù)（及閾值）調整機制確定輸入與輸出的內在復雜關系。這種關系并不像函數(shù)關系那樣由明顯的函數(shù)關系式表達出來，但是非常逼近于實際發(fā)生的輸出對于輸入的響應。在能源需求預測中，人工神經網絡模型可以有不同的應用方式，既可以用于以多種影響因素作輸入的日負荷的預測，也可以用于以小時負荷時間序列為輸入的小時負荷預測。水廠產量取決于大量的不確定性因素，要找出系統(tǒng)內部的變化機理及各類因素之間相互影響的明確關系是比較困難的，使得回歸預測分析方法在產水量預測過程中的應用受到限制。對于不易建立精確數(shù)學模型、具有多種不確定性和非線性的系統(tǒng)，應用人工神經網絡（ANN）和模糊邏輯系統(tǒng)（FLS）等智能預測方法往往可以處理傳統(tǒng)方法難以解決的問題。（2）實現(xiàn)對水廠能源調度管理系統(tǒng)實現(xiàn)通過多種通信方式（TCP/IP網絡、串口等）與水池DCS系統(tǒng)、供水SCADA進行通信，并通過DCS和SCADA實現(xiàn)對制水、供水產供全過程中的耗能設備進行啟?？刂?、功率調節(jié)等調度決策。

（3）建立能源消耗評價體系，實現(xiàn)對能源預測模型評價

針對分配給各級調度單元的生產任務，利用大數(shù)據(jù)分析技術，對歷史數(shù)據(jù)進行分析并根據(jù)水廠生產供給、設備運行管理，進行能源供需、能耗實績與計劃的比較，用以指導能源調度管理工作，提高能源調度管理水平和能源調度管理效率。包括能源指標、能源供需計劃、能源供需實績、單位產品能耗分析等。通過建立客觀的以數(shù)據(jù)為依據(jù)的能源消耗評價體系，能對設備節(jié)能潛力、能源預測模型做出客觀評估，作為系統(tǒng)持續(xù)改進的依據(jù)。

結語

（1）能源預測調度系統(tǒng)通過DCS和SCADA系統(tǒng)對水廠產水、供水過程中所有能源信息的采集、存儲、統(tǒng)計、分析，實現(xiàn)對水源地取水、水廠制水、管網配水、大客戶用水等多環(huán)節(jié)能耗設備全方位監(jiān)測；（2）通過對生產環(huán)節(jié)中水源取水位、渾濁度、酸堿度，及供水管網壓力、流量等參數(shù)值，實現(xiàn)實時能源需求比較精確的預測、產水供水能源調度方案制定，并通過和SCADA系統(tǒng)通信實現(xiàn)對耗能設備功率的控制；（3）通過設備狀態(tài)的監(jiān)測，可以及時跟蹤和了解重點能源設備的運行情況、運行曲線、重要參數(shù)的歷史趨勢、檢修記錄、現(xiàn)場備品備件情況，為能源管理提供支撐；（4）通過建立以客觀數(shù)據(jù)為參考依據(jù)的能源綜合評價體系，能對設備節(jié)能潛力、能源預測模型做出客觀評估，并作為能源預測調度系統(tǒng)持續(xù)改進的依據(jù)，最終達到生產安全、運行穩(wěn)定、節(jié)約能源、低碳環(huán)保的目標。

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[2]李向軍，孫彥文.冶金能源管理系統(tǒng)EMS[C].科技資訊，2008（10）.

[3]田忠.數(shù)據(jù)挖掘在節(jié)能領域中的應用[J].信息與電腦（理論版），2015（13）.