鞍鋼股份鮁魚圈鋼鐵分公司基於工業大數據的鋼鐵企業智能化能源管控系統

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鞍鋼股份鮁魚圈鋼鐵分公司基於工業大數據的鋼鐵企業智能化能源管控系統鞍鋼股份鮁魚圈鋼鐵分公司是鞍鋼集團重要沿海鋼鐵基地。按照 鋼鐵生產流程連續、柔性、可控、可持續的原則規劃建設，年產鐵、 鋼、材分別為493萬噸、500萬噸、488萬噸。主導產品定位於集裝箱用鋼、管線鋼、船板、機械結構用鋼、鍋爐板、容器板、橋樑板、 建築用鋼等。

目錄

一案例簡介

基於工業大數據的鋼鐵企業智能化能源管控系統融合鋼鐵企業物質流、能源流、信息流全維度工業大數據，提供全系統能耗動態評 價優化，多時空尺度能源流預測及耦合優化，生產與能源計劃調度一 體化優化，全流程碳排放核算與分析等能源智能管控服務。

二、案例背景

能源消耗是鋼鐵企業成本的主要方面且由於我國大部分鋼鐵企 業的能耗水平與國際先進企業存在較大差距，是成本中主要的可控部 分，約占企業製造成本的25%以上。隨着鋼鐵產能過剩，鋼鐵企業經營出現大面積的微利或虧損的情況，因此節能是鋼鐵企業降低生產成 本和提高經濟效益極其重要的方面。根據國家中國製造2025和兩化 深度融合的發展規劃和要求，鋼鐵企業實現節能降耗、綠色環保的需 求也日益迫切，如何解決優化能源管理、智能化能源調控、系統降低 能源消耗，已成為關係人類生存與可持續發展的重大問題。為推進鋼 鐵行業智能製造進程，鋼鐵企業建立完善的能源信息採集、整合、存 儲的大數據平台，並在此基礎上進行有效地數據分析、優化控制最終 實現能源流物質流協同優化具有非常重要的意義。

三案例介紹

鞍鋼股份鮁魚圈鋼鐵分公司智慧能源管控系統由鞍鋼集團自動 化有限公司建設。項目達到提升能源效率、提高勞動生產率、實現全 流程、全工序的協調平衡，全製造流程的最優化的目的，最終實現能 源流、製造流和價值流的三流合一。管理模式上實現從局部優化向全 局優化轉變創新、從能源流優化向鐵素流能源流協同優化轉變創新、從被動監測向主動監控轉變創新，從靜態評估向動態優化轉變創新。

1. 全維度數據融合

採集企業全流程能源管理相關數據，包括能源流的煤氣、蒸汽、 電力、水、氧氣、壓縮空氣等一次能源和二次能源發生量、消耗量、 外購量的計量數據；鐵素流的煉焦、煉鐵、煉鋼、軋鋼各工序的生產計劃、生產實績、工藝參數等數據；重點能源生產和消耗設備的狀態 特徵數據；與能源生產、消耗相關的操作規程、標準、制度文件、視 頻影像等離線數據。將這些多源異構數據進行清洗、整合和分類存儲, 進行統一的主數據和元數據管理，形成標準數據視圖，消除數據孤島, 實現全維度數據融合，為系統的智能應用提供堅實的數據基礎。

2. 全系統能耗在線評價優化

利用「數據+機理+知識」相結合的技術，建立單體設備能耗優化模型、工序能耗評價優化模型、綜合能耗評價優化模型，實現全系統多 層次的在線能效計算、評價和動態優化。從系統節能的角度出發，分析生產組織、工藝設計、產品質量、設備狀態等因素對能耗的影響, 採用鐵素流與能源流協同優化的思路，利用專家知識實現全系統的能 耗優化，降低能耗成本。

3. 多能源流預測及多介質耦合優化

建立複雜工況下多時空尺度能源流預測模型，特別是針對異常工況的識別、判斷和特徵提取，進而進行深度學習，實現對未來狀態的 準確預判。通過對趨勢的預測，實現多能源流的耦合優化調度，最終實現穩定管網壓力、減少放散、滿足供應和綜合價值最大化。

4. 電力系統負荷預測及需量優化

建立設備-工序-公司電力系統電耗分析和負荷預測模型，依據鋼鐵主流程的生產計劃、設備計劃預測電力系統的負荷變化，結合自發 電的預測量，預測各電力配送關口的需量。對於預測需量出現異常時, 系統自動制定生產計劃優化方案並推送給生產調度，構建能源生產協 同一體化優化計劃，實現電力需量持續優化。

5. 全流程碳排放核算和分析

建立碳排放核算模型，實現在線進行公司級和工序級多口徑碳排放核算，為進一步實現精準統計企業碳排放量提供有效手段。通過碳 排放影響因子關聯分析，明確企業碳排放變化的主要影響因素，為降 低碳排放提供決策支撐。

四典型經驗提煉

（一）具體措施和成效

1. 全維度數據融合

採集企業全流程能源管理相關數據，包括能源流的煤氣、蒸汽、 電力、水、氧氣、壓縮空氣等一次能源和二次能源發生量、消耗量、 外購量的計量數據；鐵素流的煉焦、煉鐵、煉鋼、軋鋼各工序的生產計劃、生產實績、工藝參數等數據；重點能源生產和消耗設備的狀態 特徵數據；與能源生產、消耗相關的操作規程、標準、制度文件、視頻影像等離線數據。將這些多源異構數據進行清洗、整合和分類存儲, 進行統一的主數據和元數據管理，形成標準數據視圖，消除數據孤島， 實現全維度數據融合，為系統的智能應用提供堅實的數據基礎。

2. 全系統能耗在線評價優化

利用「數據+機理+知識」相結合的技術，建立單體設備能耗優化模 型、工序能耗評價優化模型、綜合能耗評價優化模型，實現全系統多 層次的在線能效計算、評價和動態優化。從系統節能的角度出發，分析生產組織、工藝設計、產品質量、設備狀態等因素對能耗的影響, 採用鐵素流與能源流協同優化的思路，利用專家知識實現全系統的能 耗優化，降低能耗成本。

3. 多能源流預測及多介質耦合優化

建立複雜工況下多時空尺度能源流預測模型，特別是針對異常工 況的識別、判斷和特徵提取，進而進行深度學習，實現對未來狀態的 準確預判。通過對趨勢的預測，實現多能源流的耦合優化調度，最終實現穩定管網壓力、減少放散、滿足供應和綜合價值最大化。

4. 電力系統負荷預測及需量優化

建立設備-工序-公司電力系統電耗分析和負荷預測模型，依據鋼 鐵主流程的生產計劃、設備計劃預測電力系統的負荷變化，結合自發 電的預測量，預測各電力配送關口的需量。對於預測需量出現異常時， 系統自動制定生產計劃優化方案並推送給生產調度，構建能源生產協 同一體化優化計劃，實現電力需量持續優化。