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在企业能源蒸汽流量计量管理中数据校正的应用

时间:2018/04/05来源:未知

  摘    要:
 
  工业生产自动化、信息化是企业未来发展的重要趋势之一, 要想控制优化生产过程, 并对设备性能进行合理评估, 必须对生产现场数据进行采集。然而现场采集的原始数据往往存在随机误差和过失误差, 因此对企业制订生产计划和节能降耗方案产生了一定的负面影响。本文主要以某企业的蒸汽计量系统为例, 说明数据校正在企业能源计量管理中的应用, 分析了数据校正系统的基本流程, 对提高企业能源数据的准确性, 具有十分重要的意义。
 
  随着信息技术的不断发展, 工业企业对计量管理的要求不断提高, 数据校正技术获得越来越广泛的应用。目前大多数工业企业采用MES计划调度系统将各种测量仪表的数据集成到工厂局域网实时数据库中进行计量管理, 以优化装置产能, 提高企业经济效益。本文以某企业的蒸汽计量系统为例, 先容以数据校正技术为核心的全厂能源平衡系统, 在能源共用双方机理和统计分析法的基础上实现测量数据的校正计算, 为企业提供高质量的生产管理信息, 以达到优化监控计划调度和决策分析的目的。
在企业能源蒸汽流量计量管理中数据校正的应用
  一、数据校正技术基础:
 
  由于主客观条件的制约, 实际生产制造和测量过程中会存在着一定的问题, 导致测量数据产生误差, 无法满足工艺过程的能量平衡要求, 因此工业企业必须对测量数据进行数据校正处理。数据校正的基本过程包括:稳态检测、数据分类、过失误差检测与处理、数据协调等。稳态检测是实施数据校正的基本前提, 对于时间尺度为“日”的厂级物料平衡来说, 稳态数据的检测方法已经成熟, 准确的稳态数据通常能够得到保证。
 
  二、数据校正技术在蒸汽计量系统中的应用:
 
  (一) 数据校正技术的基本应用
 
  以蒸汽传输为例, 流量计量是生产能耗统计监督的基础条件, 在高温高压蒸汽通过管道输送给用户的过程中, 只有当数据质量达到一定的准确度之后, 才能够进一步对数据进行优化控制、绩效评估。因此, 在实际的生产过程中, 不仅要对输送管网进行合理设计, 运用精度可靠的仪表进行测量, 而且要在质量守恒定律的基础上, 建立变量约束关系, 通过数据校正技术进行数据模型, 从而提高数据的准确度。通常情况下, 企业将量程与精度的乘积作为仪表的相对误差, 把仪表量程与精度的乘积作为每个仪表测量值的可调约束范围, 在此范围内, 对仪表读数进行调整是合理的。
 
  (二) 数据校正技术的流程先容
 
  1. 数据协调流程
 
  数据协调主要包括对测量变量进行数据协调、对未测量变量进行参数估计两个方面。数据协调的基本过程即:在质量守恒定律、能量守恒定律等规律的基础上, 建立变量之间的约束关系, 形成约束模型矩阵, 然后通过求解二次优化问题得到测量变量的调整值和未测量变量的估计值。在数据协调中, 协方差矩阵的选取是十分重要的问题, 对变量调整的权重具有决定作用。本文结合蒸汽计量的实际情况, 利用仪表测量值的倒数选取协方差矩阵的主对角元素值, 保证数据调整的合理性准确性。对于用量较小的用户来说, 由于安装仪表的成本高于蒸汽产生的效益, 因此使用数据校正技术, 不仅能够获得测量变量的调整值, 还可以对未测量变量值进行合理科学的估计。
 
  2. 过失误差侦破流程
 
  过失误差侦破是数据协调的前提条件, 主要基于统计学中的假设检验原理构造不同的统计变量, 然后对过程变量和约束模型中的系统误差进行侦破和补偿。在对多余测量变量进行调整前, 应当采用过失误差侦破算法, 排除系统中可能存在的过失误差。以蒸汽计量为例, 由于工作环境的恶劣, 以及使用年限的增加, 在实际的生产过程中, 蒸汽计量系统中的仪表经常发生故障, 产生过失误差, 若不及时侦破过失误差, 不仅影响数据协调过程中其他正常的变量, 甚至会导致整个统计数据偏离客观实际, 从而影响蒸汽计量质量。
在企业能源蒸汽流量计量管理中数据校正的应用
  三、数据校正技术在蒸汽计量系统中的作用:
 
  在实际的生产过程中, 数据校正技术在蒸汽计量系统中发挥着重要的作用, 不仅能够正确估算未测量变量存在的偏差, 解决能源计量过程中产生的数据不准确、不一致及不完整等问题, 大大减少了随机误差和过失误差对统计结果的影响, 提高了蒸汽计量网络中的数据质量, 实现测量数据的校正计算, 而且能够将实时检测数据转变成高质量的生产管理信息, 为进一步加强企业信息监控管理和决策分析打下了坚实的基础。
 
  企业的管理人员通过上网浏览计量信息集成管理系统中各种能源平衡表, 及各种计量点的数据, 能够及时掌握企业的生产经营状况及计量数据中存在的问题并加以解决。与此同时, 企业的工艺人员以校正后的数据为基础, 不断优化蒸汽管线设计, 减少蒸汽传输过程中的能源损耗, 提高能源使用效率。

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