一种空气压缩站的智能监管系统及方法技术方案

本发明专利技术一种空气压缩站的智能监管系统及方法，属于空气压缩站的智能监管技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种空气压缩站的智能监管系统硬件结构的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：包括通信终端、云平台、控制端和设备运行监控装置，设备运行监控装置通过导线与控制端相连，控制端与云平台进行通信，云平台与通信终端进行通信；设备运行监控装置包括至少一台空压机，每台空压机上均设置有流量计、电能表和摄像头，其中空压机、流量计、电能表分别通过导线与控制端相连；云平台上集成有对空压机机器状态进行预判的分析模块，控制端上集成有对多台空压机进行综合调整调度其运行的空载、卸载、停止时机的预测模型；本发明专利技术应用于空压机。应用于空压机。应用于空压机。

【技术实现步骤摘要】
一种空气压缩站的智能监管系统及方法


[0001]本专利技术一种空气压缩站的智能监管系统及方法，属于空气压缩站的智能监管


技术介绍

[0002]目前，市场上使用的空压站管理还停留在依靠人工监控，人为判定空压机运行数据来对空压站进行管理。
[0003]由于人为操作空压机启停，当下端用气单位用气量增大时，站内运行人员才人为启动空压机，在启动空压机从运行到正常运转，往往需要二到三分钟的启动时间，极易造成管网压力陡降，造成末端用气压低，影响原有正常设备运行。当用气单位用气量减小时，管网气压增加，又造成运行空压机卸载，有时还会造成多台空压机同时卸载，管网压力脉冲式供气，既造成电能浪费，同时缩短了设备运行寿命。
[0004]原有空压站操作人员只是对单台空压机运行参数做出记录，并未对空压机运行参数做出合理调整，造成能源浪费和未使得设备运行在效能最佳的工作区间。
[0005]空压站运行人员只是对空压站内运行机器、保养及使用情况只是记录，并未对使用实际情况做出预判，保养只是厂家给的所谓运行时间来进行保养，而非根据机器实际运行状况来进行保养，造成有的设备过度保养，而有的机器确应保养不及时造成能耗上升，更有甚者机器设备损坏等严重问题。
[0006]空压机运行数据只能在空压机上查看，生产情况不能与管理层对接，做不到空压站运行数据平台化管理。

技术实现思路

[0007]本专利技术为了克服现有技术中存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种空气压缩站的智能监管系统硬件结构的改进。
[0008]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种空气压缩站的智能监管系统，包括通信终端、云平台、控制端和设备运行监控装置，所述设备运行监控装置通过导线与控制端相连，所述控制端与云平台进行通信，所述云平台与通信终端进行通信；所述设备运行监控装置包括至少一台空压机，每台空压机上均设置有流量计、电能表和摄像头，其中空压机、流量计、电能表分别通过导线与控制端相连，摄像头与通信终端进行通信；所述云平台上集成有对空压机机器状态进行预判的分析模块，所述控制端上集成有对多台空压机进行综合调整调度其运行的空载、卸载、停止时机的预测模型。
[0009]所述设备运行监控装置中还设置有环境感知模块和冷却设备，所述环境感知模块和冷却设备分别通过导线与控制端相连。
[0010]所述环境感知模块包括温度传感器和湿度传感器，所述冷却设备具体设置为风机。
[0011]所述控制端包括控制计算机、人机交换单元和物联网模块，所述物联网模块、人机交换单元分别通过导线与控制计算机相连，所述控制计算机通过物联网模块与云平台进行通信；所述预测模型具体采用带有修正算法的LSTM神经网络模型对多台空压机进行综合调整调度其运行的空载、卸载、停止时机进行预测。
[0012]所述控制计算机具体采用PLC、单片机或工控机中的任意一种；所述人机交换单元具体设置为触控显示屏；所述物联网模块具体设置为wifi模块、G模块或NB
‑
IoT模块、Lora模块、ZigBee模块中的任意一种。
[0013]所述云平台具体设置为服务器或服务器集群，所述云平台上设置有存储模块，具体包括存储硬盘和云存储两种存储设备，对于空压机的运行数据进行实时存储和备份存储，述分析处理模块具体采用加权移动平均算法对空压机的机器状态进行预测。
[0014]所述通信终端具体包括PC终端、移动终端，所述通信终端通过有线或无线通信的方式与云平台进行通信。
[0015]一种空气压缩站的智能监管方法，包括如下步骤：步骤一：通过每台空压机上设置的流量计、电能表和摄像头对该空压机的实时用气量、耗电量、空压机运行的机器周围环境图像数据进行实时采集，同时通过环境感知模块对空压机运行的环境温度和湿度数据进行实时采集，采集每台空压机的机器并将采集的数据发送至控制端的控制计算机；步骤二：控制计算机根据每台空压机反馈数据，对空气压缩站内的多台空压机进行综合分析判断，对每台空压机的加载、卸载、停止时机进行控制，并通过对每台空压机能耗的分析，确定多台空压机组的组合加载或卸载、停止；步骤三：控制计算机将所有空压机的运行数据及加载、卸载、停止和用气量、耗电量和运行环境数据发送至云平台进行存储，同时云平台通过对空压机历史数据的分析对每台空压机的机器状态进行预判；步骤四：控制计算机根据云平台对每台空压机的机器状态预判结果，对空压站内的空压机组的进行实时调度，停止能耗过高或存在故障的空压机，根据当前能够投入运行的空压机重新进行计算调度指令。
[0016]所述步骤二中控制计算机对空压机的加载、卸载、停止时机的控制步骤如下：建立LSTM神经网络模型，通过各空压机的历史加载、空载和停机数据对神经网络进行训练，同时在神经网络中设置修正算法，通过某一段时间内各空压机的耗能量对该空压机当前的机器运行状态进行修正；通过LSTM神经网络模型预测下一时刻用气量，提前给出空压机或空压机组的最优加载或卸载策略；其中LSTM神经网络模型的输入变量包括每台空压机的：送电时间、运行时间、加载期间流量、运行耗电量、环境温度、湿度、机器参数；LSTM神经网络模型的输出变量包括每台空压机的：加载时间、卸载时间、停机时间；LSTM神经网络模型的约束条件包括每台空压机的：空压机下端用气量压力增幅及
时间、空压机启停频率、空压机输出气压范围、空压机管网压力范围、空压站输出气压范围；其中修正算法具体采用迭代计算方法，根据空压机最近一段时间的能耗情况对LSTM神经网络的输入变量进行修正，从而对输出的预测加载、卸载、停机时间进行修正。
[0017]所述步骤三中云平台对空压机的机器状态进行预判具体采用加权移动平均法，将空压机的比功率作为权重，对空压机的当前机器状态进行预判，根据预判结果对空压机是否保养或过度耗能进行预判。
[0018]本专利技术相对于现有技术具备的有益效果为：本专利技术提供的空气压缩站的智能监管系统通过流量计和电能表对空压机的用气量和耗电量进行采集，并采用摄像头进行空压机的视频监控，采集的参数经过控制端上传至云平台，云平台将运行参数数据发送至通信终端，通信终端可根据空压机运行状态进行对空压机的控制，通过分析处理模块和预测模型对空压机的机器状态及空压机的空载、卸载、停机时机进行预测，为多台空压机的监测、管理和参数记录维护提供了解决方案，有利于提高空压机的使用寿命。
附图说明
[0019]下面结合附图对本专利技术做进一步说明：图1为本专利技术的系统结构示意图；图中：1为通信终端、2为PC终端、3为移动终端、4为云平台、5为控制端、6为物联网模块、7为人机交互单元、8为控制计算机、9为设备运行监控装置、10为冷却设备、11为环境感知模块、12为空压机、13为流量计、14为电能表、15为摄像头。
具体实施方式
[0020]如图1所示，一种空气压缩站的智能监管系统，包括通信终端1、云平台4、控制端5和设备运行监控装置9，所述设备运行监控装置9通过导线与控制端5相连，所述控制端5与云平台4本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空气压缩站的智能监管系统，包括通信终端（1）、云平台（4）、控制端（5）和设备运行监控装置（9），所述设备运行监控装置（9）通过导线与控制端（5）相连，所述控制端（5）与云平台（4）进行通信，所述云平台（4）与通信终端（1）进行通信；所述设备运行监控装置（9）包括至少一台空压机（12），每台空压机（12）上均设置有流量计（13）、电能表（14）和摄像头（15），其中空压机（12）、流量计（13）、电能表（14）分别通过导线与控制端（5）相连，摄像头（15）与通信终端（1）进行通信；所述云平台（4）上集成有对空压机机器状态进行预判的分析处理模块，所述控制端（5）上集成有对多台空压机进行综合调整调度其运行的空载、卸载、停止时机的预测模型。2.根据权利要求1所述的一种空气压缩站的智能监管系统，其特征在于：所述设备运行监控装置（9）中还设置有环境感知模块（11）和冷却设备（10），所述环境感知模块（11）和冷却设备（10）分别通过导线与控制端（5）相连。3.根据权利要求2所述的一种空气压缩站的智能监管系统，其特征在于：所述环境感知模块（11）包括温度传感器和湿度传感器，所述冷却设备（10）具体设置为风机。4.根据权利要求1所述的一种空气压缩站的智能监管系统，其特征在于：所述控制端（5）包括控制计算机（8）、人机交换单元（7）和物联网模块（6），所述物联网模块（6）、人机交换单元（7）分别通过导线与控制计算机（8）相连，所述控制计算机（8）通过物联网模块（6）与云平台（4）进行通信；所述预测模型具体采用带有修正算法的LSTM神经网络模型对多台空压机进行综合调整调度其运行的空载、卸载、停止时机进行预测。5.根据权利要求4所述的一种空气压缩站的智能监管系统，其特征在于：所述控制计算机（8）具体采用PLC、单片机或工控机中的任意一种；所述人机交换单元（7）具体设置为触控显示屏；所述物联网模块（6）具体设置为wifi模块、4G模块或NB
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IoT模块、Lora模块、ZigBee模块中的任意一种。6.根据权利要求1所述的一种空气压缩站的智能监管系统，其特征在于：所述云平台（4）具体设置为服务器或服务器集群，所述云平台（4）上设置有存储模块，具体包括存储硬盘和云存储两种存储设备，对于空压机的运行数据进行实时存储和备份存储，所述分析处理模块具体采用加权移动平均算法对空压机的机器状态进行预测。7.根据权利要求1所述的一种空气压缩站的智能监管系统，其特征在于：所述通信终端（1）具体包括PC终端（2）、移动终端（3），所述通信终端（1）通过有线或...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄勇，权红星，华明国，王应洲，散跃军，刘华杰，崔志波，
申请(专利权)人：山西潞安集团余吾煤业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：