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        一種工業(yè)領域有序運行的控制策略

        2019-04-12 03:59:12徐卿濤任志遠向成兵朱衛(wèi)東
        中國新技術新產品 2019年2期
        關鍵詞:投料延時生產線

        徐卿濤 任志遠 向成兵 朱衛(wèi)東

        (煙臺東方能源科技有限公司,山東 煙臺 264043)

        0 引言

        目前,對于具有多條生產線的大型生產系統來說,各條生產線分別執(zhí)行各自的生產任務,總控系統僅能夠對各生產線進行簡單的監(jiān)視,無法對各生產線的生產執(zhí)行情況進行智能化調控,因此經常會出現電力負荷大幅波動、峰值過高的問題,嚴重影響生產系統的正常運轉以及廠內供電的安全性。

        該文介紹了工業(yè)設備有序運行的控制策略,通過對各生產線的生產狀態(tài)數據,包括生產就緒信號、周期結束信號、工藝參數信號和用電功率進行匯總,然后對所有生產線下一周期的負荷曲線進行預測,計算出能夠使用電總負荷峰值最低的生產序列排布,并此在不同時間點分別控制各生產線啟動生產。

        1 軟件架構

        以新一代數據處理平臺WinCC為核心,運用C語言,VB程序和西門子PLC程序進行數據運算處理。擁有能源監(jiān)控、計量計費、用能分析、負荷預測、用能計劃、設備管理、智能報表等常用功能模塊以及對實時任務進行有序處理的生產控制系統。

        2 基本原理

        通過測量,記錄密煉機當前工藝生產周期內的負荷波動曲線

        當前密煉機總負荷為

        當特征曲線為yn(tm)的設備需要投入運行時,系統會計算出在允許等待時限kT內,該設備投入后的預測計算值,選擇對總負荷影響最小的一個切入時間點投入。

        預測計算策略如下:

        選擇一種最小峰值預測,即Y(t+kT)最小的測算計算值,在第kT時間點投入設備。

        3 實現方法

        由于并不是在每次分析計算時所有生產線均已放料就緒,對于尚未放料的生產線,其放料就緒時間是不確定、不可預測的,因此無法確保在任何時刻都能對所有生產線的投料時刻進行統一優(yōu)化。為了盡量確保優(yōu)化的全局性,當新料投入生產線時,應將已放料、已計算投料延時但尚未投料(且來得及調節(jié)投料時刻)的所有生產線的投料延時重新優(yōu)化,而不是將已計算好的生產線的功率曲線作為確定條件進行計算。

        根據每條生產線的實際功率曲線和歷史投料信號,可以提取出各生產線每一次投料生產過程的功率特征曲線。

        根據上一次投料時刻、本次即將投料時刻,可以預測出延續(xù)至下一投料周期結束時已經確定的總負荷

        在已確定總負荷Y(tm)的基礎上,通過控制投料延時調節(jié)來調節(jié)負荷,使所有生產線的總功率峰值最低,且要求投料延時相應的下一投料時刻為當前狀態(tài)下的最佳投料時刻。

        即將投料的生產線,進入待投料隊列,不允許重新調整,并用于下一周期內已經確定總負荷的預測;等到了投料時刻且上一生產周期已實際結束,則發(fā)出相應的投料控制命令,并根據反饋的投料信號清除對應的就緒信號。

        實際控制是離散的,按采樣點間距離散化后,所有的時間均可用計數器來標示,象放料就緒時刻、投料時刻、當前時刻等。

        由于采用枚舉延時的方法尋求最優(yōu)解,計算量較大??刹捎迷龃笱陲椪{節(jié)顆粒度及對就緒生產線進行動態(tài)分組的方式進行簡化計算。設計具體程序邏輯時,根據以下方法評估計算量,選取合適的控制參數。

        設定一起優(yōu)化的生產線最大數量為nplant.max,當有nplant.ready條生產線就緒時,分為

        完成一次計算需要進行加法運算的次數為

        4 仿真結果

        在啟動有序運行控制邏輯之前,各生產線隨機起動運行,多處用電負荷尖峰重疊,導致總負荷波動較大且多條生產線負荷尖峰疊加處總功率尖峰較大,最高峰達到6 000 kW,因此給電網帶來較大沖擊和負擔。而在啟動有序運行控制邏輯之后,各生產線起動時間經過系統計算得出,使各條生產線的用電負荷尖峰有效錯開,進而使總負荷波動變小且絕大多數最高峰能控制在4 000 kW以內,這樣對電網的沖擊和負擔將大大降低,提高了電網運行的可靠性。

        仿真結果表明,該文提到的有序運行控制策略能對多條生產線的用電總負荷峰值進行有效削減,在工程應用上有一定的參考價值。

        5 結語

        該文針對工業(yè)生產領域的有序運行控制策略的研究已趨于成熟,算法有效性不斷提高,但一些特殊生產領域的設備在運行過程中還存在很多不確定性,象突然改變生產工藝配方、人為停機開機、臨時檢修等。因此,有效識別出這種非正常因素并將其剔除掉,是另一個較為關鍵的技術問題。

        近些年人工智能在工業(yè)領域取得了很多進展,加強設備的自學習功能是新的研究重點和方向,人工智能在特殊的工業(yè)生產領域的應用還需要進一步探索。

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