数字车间能源优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数字车间能源优化方法及系统，数字化车间技术领域，其方法包括；创建多个匹配车间的能耗类目录；根据预设能耗分类规则对车间的各个仪表分类，各个仪表的检测数据匹配至各个能耗类目录；根据预录入的最小用电计量单位信息划分同一能耗类目录的多个仪表的检测数据，得到若干个用电单位数据集；以及，对车间的各个用电单位数据集的数据分析，得到能耗信息，并输出优化提示。本申请具有加强能源监测平台对能耗质量的管理，减少能耗浪费的效果。费的效果。费的效果。

【技术实现步骤摘要】
数字车间能源优化方法及系统


[0001]本申请涉及数字化车间
，尤其是涉及一种数字车间能源优化方法及系统。

技术介绍

[0002]能源设备管理指的是：基于最新的物联网技术，通过采集各类能耗监测点的用能数据，让工厂实现对能源使用的全面可视化，为工厂建立能源计划、考核等能源管理体系，进而帮助企业持续优化能源使用、降低企业综合能耗。
[0003]目前，对于车间、厂区、园区一类的能源监测平台，普遍侧重于对能耗设备的实时监测及能耗数据的可视化处理，可以通过波形图、饼状图等为管理人员提供能源计划管理依据；然而，其缺乏对能源使用质量的监管，因此本申请提出一种新的技术方案。

技术实现思路

[0004]为了加强能源监测平台对能耗质量的管理，减少能耗浪费，本申请提供一种数字车间能源优化方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供一种数字车间能源优化方法，采用如下的技术方案：一种数字车间能源优化方法，包括：创建多个匹配车间的能耗类目录；根据预设能耗分类规则对车间的各个仪表分类，各个仪表的检测数据匹配至各个能耗类目录；根据预录入的最小用电计量单位信息划分同一能耗类目录的多个仪表的检测数据，得到若干个用电单位数据集；以及，对车间的各个用电单位数据集的数据分析，得到能耗信息，并输出优化提示；其中，所述对车间的各个用电单位数据集的数据分析包括：统计计算最小用电计量单位周期T2的用电、平均电费、峰谷用电，得到配电报表；建立仪表所监测设备的实时有效输出与用电的一一对应关系，并根据配电报表生成最小用电计量单位的能耗占比信息，同步标识各个仪表检测设备的对应有效输出；根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，输出优化提示。
[0006]可选的，所述根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，其包括：以T3为评测周期，对比各个设备的能耗占比，判断是否增大，如果是，则执行下一个判断；判断在有效输出是否增大，如果是，则记录本周期的用电单位数据集为增量档案；如果否，则评估存在异常风险。
[0007]可选的，所述评估存在异常风险，其包括：对比前后两个周期的其他设备的功率输出，判断是否减小，如果否，则判定为异常，并输出能耗异常信息作为优化提示。
[0008]可选的，当所述有效输出增大，执行历史数据评测；所述历史数据评测，其包括：查找历史增量档案，调用相同能耗占比项，对比当前的有效输出与相同能耗占比项的有效输出，判断差异是否小于预设的异常阈值，如果否，则输出能耗增量异常信息作为优化提示。
[0009]可选的，所述调用相同能耗占比项，其包括：以相似度算法计算当前增量档案与其他历史增量档案的相似度，取满足预设相似度阈值的历史增量档案作为相同能耗占比项。
[0010]可选的，还包括：获取和接收优化提示的响应方式及结果的反馈信息；识别反馈信息，确定异常原因；以及，根据异常原因对历次响应方式分类，生成优化方案。
[0011]可选的，还包括：以机器时间作为横轴，以历次采样时间节点的各个设备的能耗参数作为竖轴参数，建立能耗趋势图；获取和接收管理人员的设备选择指令；以及，根据设备选择指令于能耗趋势图展示指定设备的能耗参数。
[0012]第二方面，本申请提供一种数字车间能源优化系统，采用如下的技术方案：一种数字车间能源优化系统，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种数字车间能源优化方法的计算机程序。
[0013]综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：可以对车间生产设备的能耗进行监测；同时，还关联设备的能耗占比与实时有效输出，以其为依据针对性分析各个设备的能耗质量，帮助管理人员查找生产中可能产生的能耗浪费问题，减少能耗浪费。
附图说明
[0014]图1是本申请的主要流程示意图；图2是本申请的效果示意图。
具体实施方式
[0015]以下结合附图1
‑
2对本申请作进一步详细说明。
[0016]本申请实施例公开一种数字车间能源优化方法。
[0017]参照图1，数字车间能源优化方法包括：S101、创建多个匹配车间的能耗类目录；其中，能耗类目录指的是：某一类能耗设备的目录；如：动力用电目录、空调用电目录等等，具体接收管理人员录入的创建指令产生。
[0018]可以理解的是，上述能耗类目录可以在创建上一级，以厂区的功能区域划分，实现各个功能区的能耗检测；本实施例主要以下一级做具体解释，不再赘述。
[0019]S102、根据预设能耗分类规则对车间的各个仪表分类，各个仪表的检测数据匹配至各个能耗类目录；其中，能耗分类规则，即如：空调监测仪表，即匹配空调用电目录。
[0020]需要注意的是，在本申请中上述各个仪表，包括各级的智能电表、设备的控制监测
仪表，即检测数据不局限于用电量。以某一家生产铝蜂窝芯、铝蜂窝板、石材蜂窝复合板等产品的厂家车间为例，检测数据还可包括：冷却塔、锅炉温湿度度、压力，空压机的压力，水泵的流量等。
[0021]关于电量的监测，以上述为基础具体地，如：1、为总配电室、办公室、宿舍、车间1、车间2至少配装（配置安装）一个总电表，以对厂区各区域的能耗监测；2、为铝膜复合线至少配装一个电表，用于监测铝膜复合的能耗；3、为加长烘炉（冷压机）至少配装一个电表，用以监测烘制的能耗；4、为铝蜂窝板单张复合生产线于至少配装两个电表，且至少一个用作复合装置的能耗监测；5、为1350自动线配置两个电表，对行吊机、机械手等做能耗监测。
[0022]可以理解的是，蜂窝板生产厂区的能耗设备，还有诸如包覆机、封边机、折弯机等等，参考现有生产工艺确定即可，本实施例不再赘述。
[0023]S103、根据预录入的最小用电计量单位信息划分同一能耗类目录的多个仪表的检测数据，得到若干个用电单位数据集。
[0024]参照图2，关于最小用电计量单位，即如：动力用电目录中划分出
‑
空压机一项作为最小用电计量单位；该单位下，空压机1
‑
9序列编号区分，检测数据汇总于同一用电单位数据集。
[0025]上述S101
‑
103，其为本方法实施的前置处理，即如：实施采集所接入的仪表数据，每个仪表采集频率15
‑
30s。完成上述流程后，可开展下述分析过程。
[0026]S2、对车间的各个用电单位数据集的数据分析，得到能耗信息，并输出优化提示。
[0027]在本方法的一个实施例中，本方法不仅仅是针对能源优化，还包括以下实时监测仪表状态项，以满足管理人员多样的监管需求：仪表监控，展示需要监控仪表最新状态；仪表实时曲线，实时获取仪表数据，以曲线波形图的方式展示，每3秒刷新一次；仪表历史数据分析，对仪表历史数据进行图形化展示，可查询某个时间段内的采集数据，并可原始数据导出或者自定义导出设备某一时间段内的数据信息。
[0028]在本方法的一个实施例中，上述S2，其包括：1）、统计计算车间各个周期T1的总用电，且周期用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字车间能源优化方法，其特征在于，包括：创建多个匹配车间的能耗类目录；根据预设能耗分类规则对车间的各个仪表分类，各个仪表的检测数据匹配至各个能耗类目录；根据预录入的最小用电计量单位信息划分同一能耗类目录的多个仪表的检测数据，得到若干个用电单位数据集；以及，对车间的各个用电单位数据集的数据分析，得到能耗信息，并输出优化提示；其中，所述对车间的各个用电单位数据集的数据分析包括：统计计算最小用电计量单位周期T2的用电、平均电费、峰谷用电，得到配电报表；建立仪表所监测设备的实时有效输出与用电的一一对应关系，并根据配电报表生成最小用电计量单位的能耗占比信息，同步标识各个仪表检测设备的对应有效输出；根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，输出优化提示。2.根据权利要求1所述的数字车间能源优化方法，其特征在于，所述根据预设的优化提示逻辑处理能耗占比信息，其包括：以T3为评测周期，对比各个设备的能耗占比，判断是否增大，如果是，则执行下一个判断；判断在有效输出是否增大，如果是，则记录本周期的用电单位数据集为增量档案；如果否，则评估存在异常风险。3.根据权利要求2所述的数字车间能源优化方法，其特征在于，所述评估存在异常风险，其包括：对比前后两个周期的其他设备的功率输出，判断是否减小，如果否，则判定为异常，并输出能耗异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：区廷杰，区宙，
申请(专利权)人：佛山市利铭蜂窝复合材料有限公司，
类型：发明
国别省市：