案例背景
所屬動力廠管理新水系統，使用傳統PLC控制方式由于生產負荷動態變化且無固定規律，原系統使用PID根據泵后壓力調頻穩壓，由于流量變化較大，PLC調控壓力震蕩高達±28%，為保證遠端生產造成系統設定壓力無法下調。為降低系統壓力波動，降低電能消耗和新水浪費，要求在PLC控制系統之上建設一個基于工業數據預測和優化的大腦來實現串級控制。
方案建設
冷卻水系統屬于大熱慣性系統，具有滯后和大耦合特性，傳統基于實時壓力和溫度的PID控制無法實現這類系統的供需平衡，也無法對多個單元進行聯合群控。按需供應的動態調控需要人工智能技術對熱負荷需求進行預測，依據預測的冷量需求對系統進行前饋控制，所以系統的核心是要具備智能優化控制單元，即基于熱系統模型的工業AI優化控制系統來動態調控多個受控單元實現整體能效最優。
1、按需供應，從固定的供水方案改成即時按需供水方案，控制方式要從泵后壓力控制變為根據車間冷負荷需求動態調控；
2、提高冷卻塔效率，給每個冷卻塔上水管道加裝控制閥門，在任何情況下都不允許有水不經冷卻直接回流。結合回水流量和環境溫度、濕度、濕球溫度動態調整冷卻塔投入數量，讓冷卻塔始終根據冷量需求動態調控，提高供回水平均溫差；
3、降低供水量，冷卻水供水溫度降低、溫差提升在保證車間降溫所需的同等冷負荷的條件下，可以大大降低冷卻水供水流量，循環量的降低不僅能夠進一步促進冷卻塔的效率還能解決回水泵流量與冷卻塔處理能力不平衡的問題。冷卻塔的效能提高意味著更大的蒸發效率，但因為總循環量的降低，相較于過去并不會產生更大蒸發損失；
4、降低車間浪費，將換熱器閥門與風機運行連鎖，在用能側杜絕不必要的壓力損耗；
新水泵房實施技改前系統壓力波動
新水泵房實施技改后系統壓力波動
價值效益
項目使用歷史數據+AI智能技術建模，并根據動態數據預測流量提前調控，系統壓力由原來的±28%下降到±9%，系統壓力設定點由原來的0.4Mpa調整為0.35Mpa,實現降低電耗10%、降低水用量5%，實現年綜合節約效益50萬元。
京公網安備11010802042889號