Журнал «ИСУП» (Информатизация и системы управления в промышленности)
КИПиА, метрология, АСУ ТП, энергетика, АСКУЭ, промышленный интернет, контроллеры, экология, электротехника, автоматизации в промышленности, испытательные системы, промышленная безопасность

Подходы к построению систем энергоменеджмента на базе платформы SIMATIC WinCC Open Architecture

Рассматриваются вопросы построения систем энергоменеджмента на базе SCADA-платформы SIMATIC WinCC Open Architecture (WinCC OA).

ООО «Сименс», г. Москва

Siemens_site.gif

скачать pdf >>

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).

Ris_1.png

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).

Ris_2.jpg

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).

Ris_3.png

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.

Ris_4_small.jpg

Рис. 4. Пример моделирования процесса плавки в дуговой сталеплавильной печи (увеличить изображение)

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).

Ris_5_small.jpg

Рис. 5. Пример моделирования энергоснабжения дуговой сталеплавильной печи (увеличить изображение)

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).

Ris_6_small.png

Рис. 6. Логика взаимодействия оптимизатора со смежными системами для оперативного управления потреблением (увеличить изображение)

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).

Ris_7_small.png

Рис. 7. Пример моделирования внедрения накопителя 1,8 МВт∙ч на промышленном предприятии в целях снижения пиковой мощности (увеличить изображение)


Ris_8_small.jpg

Рис. 8. Пример моделирования внедрения солнечных панелей и накопителя на промышленном предприятии в целях снижения пиковой мощности и сокращения потребления энергии из сети (увеличить изображение)


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).

Ris_9_small.png

Рис. 9. Порядок реализации энергосберегающих мероприятий (увеличить изображение)


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.

Ris_10_small.png

Рис. 10. Система энергоменеджмента торгового центра Sello (увеличить изображение)


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.


Литература

1. Соловьёв С. Ю. Энергомониторинг, энергоменеджмент, диспетчеризация энергоресурсов, оперативное управление энергообъектами с SIMATIC WinCC Open Architecture // ИСУП. 2017. № 5.
2. Бубнов Ю. В. Система мониторинга релейной защиты «Сименс» // Электроэнергия. Передача и распределение. 2020. № 6.
3. Цифровые решения для предприятий // РосБизнесКонсалтинг [Электронный ресурс]. URL: http://siemens-digital.rbc.ru/ (да­та обращения: 18.10.2021).
4. Системы энергоменеджмента с программами от компании «Сименс» // ИСУП. 2015. № 6.
5. Система WinCC OA – единый центр менеджмента // ИСУП. 2016. № 5.
6. Бубнов Ю. В., Никитина Е. В. EnergyIP DEMS: решение «Сименс» для управления распределенной генерацией и спросом // Энергия без границ. 2019. № 6.

Опубликовано_в журнале ИСУП № 5(95)_2021

Ю. В. Бубнов, эксперт-исследователь,
А. Н. Никонов, к. т. н., эксперт-исследователь,
департамент «Корпоративные технологии»,
С. Ю. Соловьев, к. т. н, руководитель
Центра компетенций,
управление «Цифровое производство»,
ООО «Сименс», г. Москва,
тел.: +7 (495) 737-1737,
e-mail: icc.ru@siemens.com,
сайт: siemens.ru