Рассматриваются вопросы построения систем энергоменеджмента на базе SCADA-платформы SIMATIC WinCC Open Architecture (WinCC OA).
Активное развитие ESG-повестки (от англ. Environmental, Social and [Corporate] Governance – экологическое, социальное и корпоративное управление), а также нестабильность на энергетических рынках служат стимулами для предприятий различных сфер деятельности к внедрению комплексных систем управления энергоресурсами в целях снижения энергоемкости и выбросов СО2. Особенностью создания подобных систем в современных условиях является необходимость интеграции целого спектра программных модулей и аппаратных компонентов – локальных систем управления и АСУ ТП, систем мониторинга и диспетчеризации, систем учета, модулей диагностики и оценки состояния, расчетно-моделирующих систем («цифровых двойников»), систем поддержки принятия решений и ряда других. Использование единой информационной платформы и готовых компонентов, поддерживающих современные стандарты обмена данными, позволяют существенно снизить затраты и время на внедрение системы энергоменеджмента на предприятии при обеспечении возможности дальнейшего масштабирования и расширения функциональных возможностей.
Платформа и модули для энергетических приложений
Рассмотрим конкретные программные продукты для построения таких систем и некоторые важные аспекты применения.
Платформа SIMATIC WinCC Open Architecture (WinCC OA) обладает уникальными возможностями для разработки диспетчерских и аналитических систем в энергетике [1]. Так, уже сейчас в платформе WinCC OA поддерживаются традиционные и специфические для энергетики коммуникационные и информационные протоколы: МЭК 61850, МЭК 60870-5-104, DNP3, C37.118 (синхронные векторные измерения) и др. При этом платформа WinCC OA имеет широкие возможности для реализации прикладной бизнес-логики, интеграции с внешними системами, а также визуализации (с использованием как традиционных «толстых» клиентов, так и мобильных, и веб-клиентов).
Компанией «Сименс» и российскими OEM-партнерами разработаны библиотеки приложений и компонентов, отвечающие актуальным запросам отечественных заказчиков: поддержка CIM-модели, наличие типовых графических примитивов, обработка осциллограмм в формате COMTRADE и др. Кроме того, компания «Сименс» продолжает развитие и интеграцию в WinCC OA алгоритмов диагностики электротехнического оборудования [2] и оценки остаточного ресурса выключателей и трансформаторов, основанных на международных стандартах, что позволяет использовать эти алгоритмы для оборудования разных производителей.
Интеграция расчетно-моделирующего комплекса PSS Sincal позволяет создать цифровой двойник питающей сети предприятия [3], а модуль управления энергетическими и экологическими данными помогает экономить энергоресурсы и пройти сертификацию в области энергетического и экологического менеджмента (ISO 50000, ISO 14000).
Рассмотренный подход и компоненты обеспечивают возможность создания единой информационной среды для решения задач мониторинга и управления энергетической инфраструктурой и процессами (рис. 1).
Рис. 1. Развитие WinCC OA как единой информационной платформы с поддержкой специфики энергетической отрасли
Энергоменеджмент как информационная задача
Энергоменеджмент в соответствии с семейством стандартов ISO 50000 представляет собой комплексный подход к трансформации бизнес-процессов управления энергоресурсами, целью которого является постоянное улучшение энергетической результативности – повышение энергетической эффективности и снижение доли затрат на энергоресурсы в себестоимости продукции.
Построение процессов и системы энергоменеджмента на предприятии требует наличия достоверной, точной, актуальной и репрезентативной информации по всем аспектам получения и потребления энергоресурсов.
Неотъемлемой частью системы энергоменеджмента является аналитическая подсистема, играющая важную роль – отслеживание выполнения мероприятий по энергоэффективности на предприятии, распределение ответственных ролей, учет энергоресурсов с визуализацией потребления и достижением целей (рис. 2).
Рис. 2. Структура аналитической подсистемы энергоменеджмента
Ключевые и самые востребованные функции энергоменеджмента, такие как мониторинг и аналитика, реализованы в решении SIMATIC Energy Manager Pro [4, 5] или реализуются на основе данных системы:
- непрерывный контроль и анализ движения энергетических потоков, энергетических и финансовых балансов;
- обеспечение прозрачности фактического энергетического бюджета;
- энергетическое планирование и прогнозирование;
- контроль и анализ КПЭ;
- работа с тарифами;
- непрерывное совершенствование производственных процессов и планирования производства с точки зрения энергоэффективности.
Планирование и прогнозирование
Остановимся подробнее на моделях планирования и прогнозирования потребления энергии.
Одним из вариантов планирования является почасовое планирование потребления, выполняемое вручную начальниками смены для разных цехов и участков. На основании производственного плана осуществляется оценка потребления энергоресурсов, которая агрегируется по всему предприятию (центру потребления) для оценки потребности и перепланирования в случае превышения допустимой мощности. Зачастую задача снижения мощности и потребляемой энергии не ставится, в приоритете – выполнение производственного плана, что приводит к избыточным мощностям ввода и низкой энергоэффективности. Наличие исторических данных о потреблении энергии значимыми потребителями позволяет повысить точность планирования, но сами по себе регрессионные модели имеют погрешность более 10 %, что не дает возможности использовать их для оперативной оптимизации процесса в целях минимизации потребления энергии.
Причиной невысокой точности регрессионных моделей является отсутствие необходимого объема измерений в промышленных системах. Например, для процесса плавки в дуговых электропечах зачастую известны только показания электропотребления, состав загружаемого сырья и выходного продукта. При этом сам процесс плавки включает в себя такие процессы, как образование плазмы, плавление, тепло- и массоперенос между разными фазовыми состояниями вещества и типами фракций (шлак, металл, отходящий газ), что в совокупности приводит к существенно-нелинейной зависимости энергопотребления от производственного плана. Такую зависимость невозможно выявить только на основе доступных исторических данных и существующих измерительных систем.
В настоящий момент наиболее перспективным способом прогнозировать энергопотребление подобных процессов выглядит построение цифровых двойников, учитывающих помимо измеряемых данных знания о конкретной предметной области. Например, для дуговых электропечей это уравнения тепло- и массопереноса, химических превращений, геометрии печи и логического управления процессом. В зависимости от требуемой точности прогнозирования энергопотребления модели могут быть сформулированы как на уровне процесса во времени (1D-моделирование), так и с учетом изменения в пространстве (3D-моделирование) (рис. 3). Очевидным является тот факт, что при внедрении цифровых двойников в задачах энергоменеджмента следует начинать с более простых моделей на уровне 1D-процессов, так как более сложные 3D-модели, как правило, становятся отдельными узлами, отвечающими за наиболее сложные участки моделирования (например, модель образования плазмы, газодинамики и излучения тепла).
Рис. 3. Типы моделей наиболее значимых потребителей энергии с разной степенью погрешности и трудоемкости разработки
С точки зрения энергетики технологический процесс может быть представлен в виде энергопотоков – процессов преобразования энергии и материала в продукт и отходы (рис. 4). В случае наличия нескольких агрегатов моделирование также позволяет выявить возможности снизить общую мощность за счет перепланирования, сдвига потребления со сглаживанием.
Рис. 4. Пример моделирования процесса плавки в дуговой сталеплавильной печи
С другой стороны, энергоснабжение потребителей энергии на предприятии также представляется как энергетические потоки, что позволяет использовать единый математический аппарат для моделирования и многокритериальной оптимизации (рис. 5).
Рис. 5. Пример моделирования энергоснабжения дуговой сталеплавильной печи
При наличии плана производства модель позволяет запланировать потребление на день вперед, чтобы иметь возможность участвовать на рынке ценозависимого потребления, а также уточнять дневное расписание для краткосрочного управления нагрузкой и другими энергоресурсами (рис. 6).
Рис. 6. Логика взаимодействия оптимизатора со смежными системами для оперативного управления потреблением
При горизонте планирования на сутки вперед (и далее) можно регулировать график потребляемой мощности (нагрузки). В случае с печью экономический эффект достигается за счет изменения времени начала плавок так, чтобы и выполнить план производства, и не превысить лимиты мощности. Соответственно исключаются штрафы за неточное планирование, снижается пиковая мощность, возможно получение выплаты на ценозависимое снижение потребления (ЦЗСП).
Те же модели могут быть использованы при горизонте планирования в один год и дальше, что позволяет обоснованно заключать договора энергоснабжения, снижая требуемую мощность до оптимального минимума.
Например, для предприятий со стабильной зависимостью энергопотребления от производственных и климатических факторов могут быть использованы системы с накопителями энергии для «срезания» дневных пиков потребления. При этом задачами системы энергоменджмента являются как долгосрочное прогнозирование потребления для выбора мощности и емкости накопителей, так и оперативное управление накопителями для подзарядки во время низких тарифов с выдачей дополнительной энергии в пиковые часы, что позволит исключить штрафы за превышение мощности (рис. 7). Подобное долгосрочное планирование зачастую возможно благодаря наличию корреляции с климатическими условиями в конкретной местности. Например, сезонность хорошо проявляется на предприятиях с собственной генерацией на ВИЭ (рис. 8), где объем потребности в мощности и энергии из сети будет напрямую зависеть от среднего числа солнечных дней в текущем месяце (для компенсации недостаточной генерации солнечных панелей).
Рис. 7. Пример моделирования внедрения накопителя 1,8 МВт∙ч на промышленном предприятии в целях снижения пиковой мощности
Рис. 8. Пример моделирования внедрения солнечных панелей и накопителя на промышленном предприятии в целях снижения пиковой мощности и сокращения потребления энергии из сети
Цифровые двойники как средства повышения эффективности
Компания «Сименс» обладает широким набором инструментов имитационного моделирования как технологических процессов (Tecnomatix Plant Simulation, STAR-CCM+, Amesim, Opcenter), так и энергетических систем (PSS Distributed Energy, PSS Sincal, mm.esd, Energyplan). WinCC OA выступает как интеграционная платформа для сбора и визуализации данных, запуска расчетно-моделирующих задач и передачи управляющих воздействий.
Наличие моделей технологических и энергетических процессов позволяет точнее обосновать потенциальный экономический эффект энергосберегающих мероприятий на этапе разработки инвестиционного бизнес-плана. После внедрения энергосберегающих мероприятия модели позволяют проводить измерение и верификацию энергетической эффективности, как того требуют международные стандарты (рис. 9).
Рис. 9. Порядок реализации энергосберегающих мероприятий
Практический опыт
Системы энергомониторинга и энергоменеджмента на базе платформы WinCC OA и с использованием специализированных продуктов компании «Сименс» в качестве функциональных подсистем в составе единого решения внедрены на предприятиях разных отраслей промышленности и инфраструктурных объектах, например таких, как деревообрабатывающее предприятие Ziegler Holzindustrie (Германия), свинцово-цинковое месторождение Фанкоу (Китай), аэропорт города Мумбаи (Индия) и ряд других.
Важно отметить, что современные комплексные системы энергоменеджмента позволяют не только снизить затраты предприятия на энергоресурсы за счет мониторинга, контроля и оптимизации режимов, но и снизить объем выбросов вредных веществ и сократить углеродный след продукции, а также перейти к новым моделям энергообеспечения.
В качестве примера, демонстрирующего, как внедрение системы энергоменеджмента позволило трансформировать энергетическую бизнес-модель, можно привести проект, реализованный компанией «Сименс» для торгового центра Sello в финском городе Эспоо – второго по величине в этой стране. Энергетическая система торгового центра включает в себя 2 МВт (2,1 МВт•ч) накопителей электроэнергии, 600 кВт солнечных панелей и 50 зарядных станций для электромобилей.
В системе использованы программные модули для оптимального управления распределенными энергоресурсами и решение для управления системами здания (рис. 10). Расход энергии автоматически регулируется путем покупки, хранения и потребления электроэнергии на основе ее рыночной цены. Активы торгового центра (генерация, накопители и нагрузки) действуют как виртуальная электростанция, способная реагировать на условия рынка и приносить доход компании. В результате работы системы управления нагрузкой торговому центру удается зарабатывать до 480 000 евро в год на рынке электроэнергии, производя 470 МВт•ч электроэнергии за год. Экономия за счет новой стратегии обслуживания оборудования и повышения энергоэффективности составляет 118 000 евро в год.
Рис. 10. Система энергоменеджмента торгового центра Sello
Выводы
Последовательное развитие прикладных и системных модулей ПО WinCC OA позволяет использовать его как интеграционную платформу для проектов автоматизации и энергоменеджмента. Коннекторы к расчетно-моделирующим системам технологических процессов и энергетических систем обеспечивают возможность создавать проектно-компонуемые решения для различных задач и конфигурировать системы энергоменеджмента с минимальными затратами на интеграцию компонентов. Аналитические модули на основе технологий машинного обучения создают необходимую основу для реализации интеллектуальных систем поддержки принятия решений и перехода к обслуживанию оборудования по состоянию.
Статья опубликована в журнале «ИСУП»