动态物耗能耗的实时控制方法技术

一种动态物耗能耗的实时控制方法，其特征在于，包括如下步骤：　第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置ＤＣＳ及计量基站，电器基站的实时数据在ＰＩ实时数据库环境下存入ＰＩ实时数据库；其中，实时采集数据时，按时段读入动态物耗能耗控制的关系数据库中；　第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，将实验室分析结果通过人工录入的方法保存到分析数据的关系数据库；　第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，工艺装置中各流股的流率数据，在线分析仪数据和实验室分析数据按时段采集，进行数据校正处理，得到物料的平衡数据，该平衡数据包括校正后的流率和组分数据；进行数据平衡后，不需要修正的数据，包括原材料当前价格在内的来自ＥＲＰ财务系统的数据一并按时段读入；　数据校正的方法的步骤为：对系统内过程拓扑结构中的气、固、液三相的流率测量数据和组分数据进行冗余性分析，进行动态数据校正模型，　所述的动态数据校正模型的目标函数为：＊（＊－Ｘ）↑［Ｔ］Ｑ↑［－１］（＊－Ｘ）；约束方程为：Ｓ．ｔ．Ｓ＊＋Ｔ＝Ｃ，其中，＊为测量数据的校正值向量，Ｘ为测量数据向量，Ｕ为未测量数据矩阵，Ｑ为测量数据的方差－协方差矩阵，Ｓ为校正值的系数矩阵，Ｔ为未测量数据的系数矩阵，Ｃ为常数矩阵；　第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，自动进行采集数据的读入过程，并从分析数据的关系数据库中读取不需要进行校正的分析数据，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用；　其中物耗能耗控制为：　①预先设定在过程工业中生产的产品数为ｉ个，所消耗的中间产品为ｊ个，所消耗的外购产品为ｋ个，其中１≤ｉ≤ｎ，１≤ｊ≤ｎ，其中ｎ为产品的总个数；　②根据所述过程工业中多个产品的生产数据，提取每个产品消耗的各种中间产品的中间使用数据Ｘ↓［ｉｊ］，所述每个产品的最终使用数据Ｙ↓［ｉ］，以及所述每个产品的总产出Ｚ↓［ｉ］，则基于中间使用、最终使用和总产出之间的关系如下：　＊＊＊　③在所述多个产品的生产数据中，分离出所述每个产品消耗的各种中间产品的中间投入数据Ｘ′↓［ｊｉ］，所述每个产品的增加投入数据Ｎ↓［ｉ］，以及所述每个产品的总投入数据Ｘ↓［ｉ］，则基于中间投入、增加投入和总投入之间的关系如下：　＊＊＊　④预定ｉ×ｊ的矩阵Ａ为所述每个产品对所述中间产品的直接消耗系数矩阵，ｉ×ｊ的矩阵Ｂ为所述每个产品对所述外购产品的直接消耗系数矩阵，其中矩阵Ａ中的任意元素ａ↓［ｉｊ］表示生产第ｊ种产品所消耗的中间产品的数量，矩阵Ｂ中的任意元素ｂ↓［ｋｊ］表示生产第ｊ种产品所消耗的外购产品的数量，满足：　＊＊＊；　其中，Ｘ为所述每个产品的总产量列向量，Ｙ为所述每个产品的商品量列向量，Ｚ为所述每个产品的外购产品的消耗列向量；每个产品对所述中间产品的完全消耗系数矩阵为（Ｉ－Ａ）↑［－１］，所述每个产品对所述外购产品的完全消耗系数矩阵为Ｂ（Ｉ－Ａ）↑［－１］，满足：　＊＊＊。

Real time control method of dynamic material consumption energy consumption

Real time control method for dynamic energy consumption, is characterized by comprising the following steps: the first step, the real-time data acquisition and dynamic energy consumption control is required, the chemical unit DCS and metering station, real-time data base station electrical stored in PI real-time database in the PI real-time database environment; the real-time acquisition when data is read by the time dynamic material consumption and energy consumption control in relational database; the second step, collecting dynamic energy consumption control required for laboratory analysis data, the results of laboratory analysis method by manual input saved to the database relational data analysis; the third step, the dynamic energy consumption control data flow rate correction the data stream technology device, online analyzer data and laboratory analysis data according to the data collection period, School Positive treatment, material balance data, the equilibrium data including flow rate and group corrected data; data balance, do not need to modify the data, including the current prices of raw materials, from the ERP financial system in conjunction with the data read by time; method of data correction steps for process system topology in the structure of gas, solid and liquid flow rate measurement data and component data redundancy analysis, correction model of dynamic data, the objective function of the calibration model of dynamic data as follows: * (* X) = T Q = \1\ (* x); constraint equation: S.t.S * T = C, among them, * for the measurement data correction value vector, X vector for U measurement data, measurement data matrix, Q variance measurement data association The variance matrix, S coefficient matrix correction value, T for measuring the coefficient matrix of the data, C is a constant matrix; the fourth step, according to the time control program to start the dynamic energy consumption, automatic reading in the process of data collection, data analysis and reading does not require correction in the analysis of data from the relational database. Calculate the total consumption coefficient matrix model and dynamic control, and the calculation results of the input system, for users to use online; the energy consumption control: the preset number of products in the process industry for I, intermediate product consumption is j, purchased products consumed as K among them, 1 = I = n, 1 = J = n, where n is the total number of products; according to the production data of a plurality of products of the process industry, from each Among various kinds of intermediate products products consumption data using X: ij, wherein each product end use data of Y: I, and the total output of each product: Z I, is the relationship between use and end use and output based on the * * * 3 as follows: in the production of multiple products data, isolated among various kinds of intermediate products of each of the product consumption of the input data of X ': Ji, increase the input of each product data: N I, and the total investment of each product data: X I, relationship intermediate input, increase investment and total investment are as follows: Based on the I * * * * J predetermined matrix A for each of the products of the intermediate product of the direct consumption coefficient matrix, the matrix B * J for I The direct consumption coefficient of the purchased products for each of the product matrix, the arbitrary element matrix in A A: ij said the number of intermediate products consumed by the production of J products, any element matrix in B: B kJ said the number of purchased products consumed in the production of J products the meeting: * * *; among them, X is the total output vector of each of the products, the amount of goods and Y is the column vector of each product, Z for each of the products purchased products consumption column vector; each product of the intermediate product of the complete consumption coefficient matrix is (I A = - 1), and each of the products of the purchased products of the complete consumption coefficient matrix is B (I A) = 1, -, * * * meet.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种信息处理
的控制方法，具体地说，涉及一种。
技术介绍
当前，在用于企业生产的过程控制的综合自动化系统中，节能降耗、提高经济效益、生产过程优化运行、优化控制与优化管理是企业综合自动化的主要目的。流程工业的原料连续地投入，成品连续地产出，工艺运行也在不断的变化之中，产品的成本消耗只能按某一时段(通常为月)，由各级生产统计人员读取进出物流的累计值、公用工程的消耗量，有时还需要进行必要的人工处理和工序间的人为摊派，人工完成进出工厂的物料平衡和工程内部各产品的物耗分配，进行能耗控制，这个能耗是该时段产品的实际能耗的平均值。 离散工业(装配工业)和过程工业的成本核算和控制的区别是，前者有详尽而确定的明细表，即BOM(Bill of Material，物料表)表，而后者只能提供消耗指标的一个大致范围。过程工业单位产出的物料和公用工程的消耗处于不断变化的过程之中，这种消耗从而引起成本的变化又是跟非价值型的参数(温度、压力、反应程度、回流比等)相关联的，具有多变量、强耦合、非线性、时变性等显著特点。因此，在会计期末(月末)，按产品归集或摊派费用和消耗，进行成本核算时，已经是一种事后的行为，企业能耗流的控制永远落后于实际发生的时间，无法实现动态的控制。为了解决这一技术问题，有必要采取一种动态物耗能耗的控制方法，实时监测生产过程中的耗能情况。 经对现有技术文献的检索发现，申请号为200710036786.2，专利技术名称为“基于AR(p)预测模型的过程工业生产过程动态成本控制方法的中国专利申请文件中揭示了一种在网络、数据库等信息技术的支持下的冶金生产过程中的动态成本控制方法，该方法包括经数据校正后以实时数据库为基础信息、ERP(EnterpriseResource Planning，企业资源计划)数据与关系数据库一起核算动态成本，建立一个p阶的AR模型预测模型，然而，在该专利文献中并没有从生产的投入和产出上考虑产品的能耗，具体到每一个产品的能耗如何确定，变量如何选择，也没有提出相应的控制方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种。本专利技术的方法针对过程工业中从生产的投入和产出上考虑产品的能耗，并且对企业能耗流进行控制。 本专利技术是通过以下技术方案实现的 第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置DCS(Distributed Control System，集散控制系统)及计量基站，电器基站的实时数据在PI实时数据库环境下存入PI实时数据库；其中，实时采集数据时，不需经过校正的数据，按时段读入动态物耗能耗控制的关系数据库中，如计量表故障可辅以人工参数修正； 第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，将实验室分析结果通过人工录入的方法保存到分析数据的关系数据库； 第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，工艺装置中各流股的流率数据，在线分析仪数据和实验室分析数据按时段采集，进行数据校正处理，得到物料的平衡数据，该平衡数据包括校正后的流率和组分数据；进行数据平衡后，不需要修正的数据，包括原材料当前价格在内的来自ERP财务系统的数据一并按时段读入； 第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，自动进行采集数据的读入过程，并从分析数据的关系数据库中读取不需要进行校正的分析数据，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用。 所述第一步中的时段，可按用户定义，在连续型流程工业中，为便于物耗能耗控制的比较，一般采用轮班，即一天三班运转制，作为基本时段定义，也可以按常规的日、月、年的时段进行选择。 所述第一步中的实时采集数据中不需经过校正的数据包括进入生产过程的原材料、消耗的电度量、水量和气量。 所述第三步中的数据校正的方法的步骤为 对系统内过程拓扑结构中的气、固、液三相的流率测量数据和组分数据进行冗余性分析，进行动态数据校正模型； 所述的动态数据校正模型，其目标函数为 约束方程为其中， 为测量数据的校正值向量，X为测量数据向量，U为未测量数据矩阵，Q为测量数据的方差-协方差矩阵，S为校正值的系数矩阵，T为未测量数据的系数矩阵，C为常数矩阵。 所述第四步中的物耗能耗控制为 (1)预先设定在过程工业中生产的产品数为i个，所消耗的中间产品为j个，所消耗的外购产品为k个，以其中1≤i≤n，1≤j≤n，其中n为产品的总个数； (2)根据所述过程工业中多个产品的生产数据，提取每个产品消耗的各种中间产品的中间使用数据Xij，所述每个产品的最终使用数据Yi，以及所述每个产品的总产出Zi，则基于中间使用、最终使用和总产出之间的关系如下 (3)在所述多个产品的生产数据中，分离出所述每个产品消耗的各种中间产品的中间投入数据X′ji，所述每个产品的增加投入数据Ni，以及所述每个产品的总投入数据Xi，则基于中间投入、增加投入和总投入之间的关系如下 (4)预定i×j的矩阵A为所述每个产品对所述中间产品的直接消耗系数矩阵，i×j的矩阵B为所述每个产品对所述外购产品的直接消耗系数矩阵，其中矩阵A中的任意元素aij表示生产第j种产品所消耗的中间产品的数量，矩阵B中的任意元素bkj表示生产第j种产品所消耗的外购产品的数量，则 在上述关系式中，X为所述每个产品的总产量列向量，Y为所述每个产品的商品量列向量，Z为所述每个产品的外购产品的消耗列向量。 所述第四步中每个产品对所述中间产品的完全消耗系数矩阵为(I-A)-1，所述每个产品对所述外购产品的完全消耗系数矩阵为B(I-A)-1。满足， 本专利技术的针对过程工业中从生产的投入和产出上考虑产品的能耗，对企业能耗流进行控制。而现有技术的物耗能耗核算，是一种事后的行为，企业能耗流的控制永远落后于实际发生的时间，无法实现动态的控制。本专利技术针对这一技术问题，采取的，将每个产品所消耗的中间产品和外购产品通过矩阵转化为能耗流的直接消耗和间接消耗，得出多个产品和整个生产链上的能耗情况。本专利技术的实际应用表明，可以根据实时采集的数据，动态观测出产品的每一步能量的实时消耗情况。 附图说明 图1某流程型企业产品工艺流程的数学模型拓扑图。 图2动态物耗能耗信息图。 具体实施例方式 以下结合附图对本专利技术的实施例作详细说明本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。 本实施例以某焦化厂的生产数据为基础，进行基于列昂惕夫矩阵法的动态物耗能耗控制。 对于装置性企业的车间或中间产品成本消耗，是会计核算体制所必须的，但多半会有摊派平均、此消彼长的情况发生，以此为基础进行方案比较往往产生局部最佳而非全局最优的情况。完全消耗系数的建立将对以中间产品为基础的消耗(成本)计算前移到工厂边界上，为全局寻优提供了合理的平台。 列昂惕夫(W.Leontief)矩阵的结构如表1所示。 表1列昂惕夫(W.Leontief)矩阵结构图 具体的控制包括以下步骤 第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置DCS(Distributed Control Sy本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种动态物耗能耗的实时控制方法，其特征在于，包括如下步骤：　第一步、采集动态物耗能耗控制所需的实时数据，各化工单元装置ＤＣＳ及计量基站，电器基站的实时数据在ＰＩ实时数据库环境下存入ＰＩ实时数据库；其中，实时采集数据时，按时段读入动态物耗能耗控制的关系数据库中；　第二步、采集动态物耗能耗控制所需的实验室分析数据，将实验室分析结果通过人工录入的方法保存到分析数据的关系数据库；　第三步、对动态物耗能耗控制的数据进行校正，工艺装置中各流股的流率数据，在线分析仪数据和实验室分析数据按时段采集，进行数据校正处理，得到物料的平衡数据，该平衡数据包括校正后的流率和组分数据；进行数据平衡后，不需要修正的数据，包括原材料当前价格在内的来自ＥＲＰ财务系统的数据一并按时段读入；　数据校正的方法的步骤为：对系统内过程拓扑结构中的气、固、液三相的流率测量数据和组分数据进行冗余性分析，进行动态数据校正模型，　所述的动态数据校正模型的目标函数为：＊（＊－Ｘ）↑［Ｔ］Ｑ↑［－１］（＊－Ｘ）；约束方程为：Ｓ．ｔ．Ｓ＊＋Ｔ＝Ｃ，其中，＊为测量数据的校正值向量，Ｘ为测量数据向量，Ｕ为未测量数据矩阵，Ｑ为测量数据的方差－协方差矩阵，Ｓ为校正值的系数矩阵，Ｔ为未测量数据的系数矩阵，Ｃ为常数矩阵；　第四步、按时段启动动态物耗能耗的控制程序，自动进行采集数据的读入过程，并从分析数据的关系数据库中读取不需要进行校正的分析数据，进行完全消耗系数矩阵模型的计算和动态控制，并将计算的结果输入报表系统，供用户网上使用；　其中物耗能耗控制为：　①预先设定在过程工业中生产的产品数为ｉ个，所消耗的中间产品为ｊ个，所消耗的外购产品为ｋ个，其中１≤ｉ≤ｎ，１≤ｊ≤ｎ，其中ｎ为产品的总个数；　②根据所述过程工业中多个产品的生产数据，提取每个产品消耗的各种中间产品的中间使用数据Ｘ↓［ｉｊ］，所述每个产品的最终使用数据Ｙ↓［ｉ］，以及所述每个产品的总产出Ｚ↓［ｉ］，则基于中间使用、最终使用和总产出之间的关系如下：　＊＊＊　③在所述多个产品的生产数据中，分离出所述每个产品消耗的各种中间产品的中间投入数据Ｘ′↓［ｊｉ］，所述每个产品的增加投入数据Ｎ↓［ｉ］，以及所述每个产品的总投入数据Ｘ↓［ｉ］，则基于中间投入、增加投入和总投入之间的关系如下：　＊＊＊　④预定ｉ×ｊ的矩阵Ａ为所述每个产品对所述中间产品的直接消耗系数矩阵，ｉ×ｊ的矩阵Ｂ为所述每个产品对所述外购产品的直接消耗系数矩阵，其中矩阵Ａ中的任意元素ａ↓［ｉｊ］表示生产第ｊ种产品所消耗的中间产品的数量，矩阵Ｂ中的任意元素ｂ↓［ｋｊ］表示生产第ｊ种产品所消耗的外购产品的数量，满足：　＊＊＊；　其中，Ｘ为所述每个产品的总产量列向量，Ｙ为所述每个产品的商品量列向量，Ｚ为所述每个产品的外购产品的消耗列向量；每个产品对所述中间产品的完全消耗系数矩阵为（Ｉ－Ａ）↑［－１］，所述每个产品对所述外购产品的完全消耗系数矩阵为Ｂ（Ｉ－Ａ）↑［－１］，满足：　＊＊＊。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵霞，潘兆鸿，王辰，金其辉，李锋，许晓鸣，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：31