大型综合能源站智能管控关键技术研究

李 兵，赵 阳，石祥建，杨 玉，刘 文

(南京南瑞继保电气有限公司，江苏 南京 211102)

0 引言

机场、园区等区域一般同时具备冷热电等多种用能需求，是多能互补综合能源站建设的重要场景。综合能源涉及冷热电等多种能源形式及发电、供热、制冷、蓄能等多种设备，关于其智能化监控系统的设计尚无统一标准。部分项目尝试在统一平台实现集中监控[1]，但缺乏优化调控及智能运维等高级应用功能。相关学者针对综合能源系统的运行优化开展了大量研究，但主要集中在模拟仿真阶段。

本文结合某大型机场综合能源站的深化设计及建设实践，提出系统智能化管控架构及优化调度、智能运维等技术，实现工程化应用，可为其他项目的设计、建设提供借鉴。

1 智慧能源站总体架构

一般而言，能源站涉及的监控系统主要包括以下几类。

①能源生产工艺过程监控系统，如制冷监控系统、供热监控系统、电力监控系统等。

②能源站建筑管理相关的系统，包括建筑设备监控系统、照明监控系统、安全防范系统、火灾报警系统等。

③按相关标准设计的能源计量管理系统，以满足能源分项计量要求。

目前，大部分能源站的上述系统均为独立设计，各系统之间存在信息孤岛，未能实现跨系统的联动以及能源站的智能化运行。因此，本文从能源站智能化运行需求出发，对上述系统进行合理优化，以实现集中监控、优化调度与智能运维的目标。

在集中监控层面，将制冷监控、供热监控、电力监控、建筑设备监控及能源计量管理系统深度集成于能源站综合监控系统。此类系统所有的功能由综合监控系统实现。其他专业系统，如安全防范、火灾自动报警等以互联方式实现信息交互。此类系统具有完整的系统架构，保持系统独立运行，与综合监控系统通过外部接口进行信息交互，实现信息互通、共享和联动。能源站综合监控系统架构如图1所示。

图1 能源站综合监控系统架构

通过图1系统的整合，可在综合监控系统实现以下功能。

①对能源生产工艺过程、能源站内建筑设备的集中监视与远程控制功能。

②视频、安防与生产监控的智能联动功能。

③结合能源计量数据，实现对系统及设备能效的在线分析功能。

④在常规控制基础上，形成对能源站能源生产运行的智能调度决策功能。

部分能源站制冷、供热监控系统在设计时采用与建筑设备监控系统(building automation system，BAS)类似的、以直接数字控制器(direct digital controller，DDC)实现过程控制的方式。运行实践表明，该方式存在以下问题。

①BAS以空调为主。此类设备控制要求明确，设备之间一般没有联系，采用1个DDC可实现对附近几台设备的控制。但大型能源站涉及的设备形式较多、工艺流程复杂，并且上下游存在关联。DDC中一般为固化的控制逻辑，难以实现能源站复杂的控制逻辑。

②为节约建设成本，各DDC与网络控制器之间一般采用RS-485现场总线通信方式，通过网络控制器汇集该总线链路上的所有DDC中的数据，并上传到监控后台。在网络控制器连接的DDC数量较多时，通信性能较慢，部分情况下监控后台延时达5～10 s。由于空调控制过程缓慢，上述延时没有影响。但能源站控制过程较快，上述延时对用户的实时监控会造成影响。

③市场主流的DDC产品一般没有串口通信模块，在接入能源站冷水机组、燃气锅炉等设备时，需要额外增加通信设备。这增加了中间环节。

综合上述对比，在进行能源站供冷、供热控制系统设计时，宜直接采用可编程逻辑控制器(programmable logic controller，PLC)型式。以制冷系统为例，采用PLC方式的能源站控制系统架构如图2所示。

图2 能源站控制系统架构

图2中，输入/输出(input/output，I/O)扩展柜主要用于接入离主机房较远的冷却水等系统。I/O与控制器、控制器与后台之间均采用以太网通信方式，实时性能较高，并可实现控制逻辑的在线修改与更新。

2 运行监控功能设计

2.1 基础控制功能

能源站涉及的主要设备控制逻辑如下。

①冷水机组。

根据冷冻水进出水温度及流量计算系统总供冷量。根据每台冷水机组的效率曲线计算系统的总效率，进而以总体效率最高为原则决定单机负荷率及开启台数。一次冷冻水泵和冷却水泵的运行台数与冷水机组保持一致。

②冷却水系统。

冷却水泵配有变频器，平时可根据管路特性曲线调至40～50 Hz之间的某固定频率定频运行。当夜间室外气候条件较好、冷却水温降低、冷水机组供冷能力增加时，可调高水泵频率，以增加机组的供冷量。

冷却塔组与冷水机组对应运行。当冷却塔出水温度高于某一温度时，与冷水机组对应的冷却塔风机全部开启。当冷却塔出水温度低于该温度时，则逐步减少对应冷却塔风机开启台数。当冷却塔风机全部关闭，但冷却塔出水温度低于该温度且冷水机组仍在运行时，开启冷却水供回水之间的混水阀。

③冷冻水系统。

根据每台水泵的效率曲线计算水泵组的等效效率曲线，以总体效率最高为原则决定单台水泵的开启台数。单台水泵变频运行时，根据系统选定的压力点(系统压力最不利点)进行频率调节。

④冷水机组与水/冰蓄冷装置的联合运行。

为利用峰谷电价实现节能运行，冷水机组与蓄冷系统的运行方式一般可包括以下5种：冷水机组单独供冷；冷水机组单独蓄冷；蓄冷装置单独供冷；冷水机组供冷、蓄冷装置蓄冷；冷水机组与蓄冷装置联合供冷。运行时，系统根据负荷情况进行阀门及机组的切换控制。

2.2 优化调度决策

目前，大部分能源站运行时，系统模式切换主要依赖人工经验，缺乏自动调度决策。为实现能源站的智能运行，首先通过人工智能算法建立了短期与超短期负荷预测模型。其中，短期负荷预测主要对未来1～2 d的冷负荷进行预测，而超短期负荷预测主要对未来若干小时内的冷负荷进行预测。在此基础上，本文建立制冷系统的优化调度模型[2-4]。

与常规综合能源系统优化调度模型[5-6]不同的是，对于供电设备如发电机组等，可以直接采用发电功率作为自控系统的控制变量，而供冷系统的冷负荷无法作为控制系统可执行的变量。因此，优化建模时，应采用供水温度、冷水机组运行台数、主机与蓄冷运行模式等控制系统可直接执行的参数作为优化决策变量。

以冷水机组为例，根据运行原理对其I/O关系进行建模，可得：

(1)

其对应运行限制为：

(2)

(3)

则冷水机组温度流量模型可以表示为：

(4)

3 系统性监测与智能运维

目前，能源站的运行主要以关注设备的运行安全状态为主，对设备的能效缺乏在线监测，并且无法及时发现系统及设备能效的异常。因此，本文以暖通空调系统为例[7-8]，建立了如图3所示的暖通系统诊断体系。

图3 暖通系统诊断体系

对于系统能效的评价主要通过与国家或行业相关标准的约束值、引导值[9]作比较的方式进行。如民航行业MH/T 5112—2016 《民用机场航站楼能效评价指南》中对相关指标的描述。暖通系统指标参考值如表1所示。

表1 暖通系统指标参考值

对于设备能效的评价，为使相关指标更具针对性，采用建立设备动态基准值的方式进行。以冷水机组为例，影响冷水机组能效比(coefficient of performance,COP)的因素较多，包括冷水机组类型、制造水平、压缩机和制冷剂种类、充装量等内部因素，以及外部冷冻水温度和流量、冷却水温度和流量、负荷率等外部因素。考虑制造水平、制冷剂种类等因素运行时不可调整，因此建模输入参数变量主要包括冷水机组制冷量、冷凝器进水温度、蒸发器出水温度等。利用刚投运时实测运行数据或厂家性能试验数据作为训练数据集，采用支持向量机(support vector machine,SVM)建立正常工况下机组COP基准值模型。

SVM回归表达式如下[10]。

(5)

采用高斯径向基核函数(radial basis function,RBF)，其计算式如下。

(6)

将原始数据归一化处理之后，构成训练样本。通过SVM算法进行训练后获得模型，将测试数据集经归一化处理后构成输入向量并代入所建模型，得到COP基准值。测试数据表明，大部分工况下的模型预测相对误差在±5%以内，最大相对误差小于±7.5%。该结果表明，本文所建冷水机组COP基准值模型能很好地表征冷机不同工况下的COP，可用于冷水机组能效比基准值的确定。

在诊断与评价水泵时，可根据厂家提供的性能曲线进行诊断[11]。具体实现方式为：将水泵流量与频率的实时值代入厂家给定的性能曲线，确定当前实时工况对应的名义扬程与名义效率。若实际扬程与名义扬程的偏差超过5%或实际效率与名义效率的偏差超过5%，则表明设备的实际运行性能与理论性能存在偏差。

4 结论

本文根据大型能源站智能化运行、管控与运维需要，提出了1种智能化管控架构；结合系统工艺流程控制与智能化运行需要，设计了主要设备的控制逻辑；提出了基于负荷预测的系统运行优化决策模型，所产生的决策可直接作用于控制系统。

此外，针对系统及设备能效性能在线监测的需要，本文建立了相应的能效应达值模型。该模型可以实现系统及设备能效异常的在线预警，并在某机场大型能源站得到应用。