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基于領(lǐng)域規(guī)則的Voc廢氣處理邊緣側(cè)人工智能控制策略優(yōu)化
  • 企業(yè):     領(lǐng)域:邊緣計算    
  • 點擊數(shù):1061     發(fā)布時間:2024-03-05 06:11:49
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西門子(中國)有限公司張英麗,湯奇,喬冠倫,陸晨,宋元明,張兆輝

1 目標和概述

1.1 項目背景

在Voc廢氣處理過程中,用戶在現(xiàn)場主要會遇到以下幾個問題:Voc廢氣處理過程中需要消耗大量天然氣,而現(xiàn)場實際運行過程中的運行規(guī)則通過經(jīng)驗難以對閉環(huán)控制過程實時優(yōu)化;現(xiàn)場缺少實時數(shù)據(jù)看板,對于用戶來說,無法直觀了解過程數(shù)據(jù),只能通過常規(guī)巡檢方式了解運行狀態(tài);目前很難有效整合繁雜的底層PLC數(shù)據(jù)。

為了更好地獲得廢氣處理爐的運行及控制數(shù)據(jù),以及更好地提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式及數(shù)據(jù)接口,并基于給定的規(guī)則達到基于工業(yè)軟件進行閉環(huán)控制的目的,本項目采用西門子工業(yè)邊緣計算平臺及控制應用,作為連接目標試點爐系統(tǒng)和IT系統(tǒng)的橋梁?;诳蛻羲峁┑臉I(yè)務背景和控制邏輯細節(jié),西門子邊緣計算通過結(jié)合領(lǐng)域規(guī)則以及現(xiàn)成的實際運行策略,開發(fā)對應的工業(yè)邊緣APP,以解決當前高能耗的能源痛點。

1.2 挑戰(zhàn)

當前控制模式主要依賴人工經(jīng)驗和預設定的規(guī)則進行控制,運營效率較低;控制過程涉及的參數(shù)組合數(shù)量龐大且場景復雜,依靠傳統(tǒng)的規(guī)則難以保證能快速尋找到最優(yōu)值、達到節(jié)能效果;在現(xiàn)場會有較多的因素(環(huán)境、工況等)影響到設備的運行性能和能效,量化分析這些因素之間的相關(guān)性具有一定的挑戰(zhàn);基于固定規(guī)則下(或事后)的控制反饋,可能會錯過現(xiàn)場運營需求,甚至產(chǎn)生不必要的能耗浪費;另外對于以往的現(xiàn)場來說,一般工廠缺乏對基礎設施這一部分的精細化管理,往往都需要高度依賴人工經(jīng)驗,而實際的Voc控制系統(tǒng)復雜且處于不斷動態(tài)變換的過程,依賴人工經(jīng)驗的尋優(yōu)難以實時地找到相對較優(yōu)的推薦參數(shù)進行優(yōu)化。

1.3 解決方案

本方案基于西門子工業(yè)人工智能算法庫及應用組件,結(jié)合客戶現(xiàn)場采集的各測點時序及信號數(shù)據(jù)(歷史和實時),通過數(shù)據(jù)敏感性分析技術(shù),建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的聯(lián)合控制模型用于優(yōu)化群控系統(tǒng)整體能耗;基于預測及優(yōu)化算法,構(gòu)建群控系統(tǒng)控制參數(shù)、環(huán)境變量及目標優(yōu)化參數(shù)之間的映射關(guān)系,從大量的備選控制策略中找出最優(yōu)策略,達到節(jié)能降本的目標,并借助西門子工業(yè)邊緣的實時、穩(wěn)定特性更好地進行優(yōu)化分析及反饋。

(1)解決方案目標

本方案以客戶所提供的位于某地的Voc廢氣處理爐為實施目標,進行基于西門子工業(yè)邊緣的數(shù)據(jù)采集及控制系統(tǒng)的開發(fā)和部署(數(shù)據(jù)采集設備為西門子PLC,型號:S7-300)。

本方案基于客戶給定的控制邏輯單元、輸入輸出單元,及邏輯規(guī)則,在西門子工業(yè)邊緣上部署定制化開發(fā)的能耗預測及節(jié)能優(yōu)化APP,以實現(xiàn)與現(xiàn)場控制系統(tǒng)的對接及爐體自動化閉環(huán)控制的需求。

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圖1 解決方案框架

(2)解決方案實施概要

本方案主要分為兩個大的階段:咨詢及診斷、開發(fā)實施。

在咨詢階段,首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù),對目標的設備和控制系統(tǒng)和分布情況分析,對現(xiàn)有控制系統(tǒng)和節(jié)能手段進行調(diào)研,明確可實施的節(jié)能方案以及現(xiàn)場的技術(shù)基礎;其次對高能耗的目標設備和系統(tǒng)進行實地的現(xiàn)場調(diào)研,定位主要能耗點并對其中的關(guān)鍵點進行顆粒度細分,進一步確定潛在節(jié)能方向;最后結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域?qū)<疫M行系統(tǒng)化的討論和評估后,鎖定具體的節(jié)能方向和目標。

在解決方案的開發(fā)和實施階段,對于已鎖定的節(jié)能方向,匹配西門子現(xiàn)有節(jié)能系統(tǒng)中所具備的功能和算法組件,并針對已有功能組件的可復用性進行研究,在對關(guān)鍵數(shù)據(jù)理解、收集和預處理的基礎上,對節(jié)能算法、應用進行適配、最小原型的測試及優(yōu)化,根據(jù)算法分析的初步結(jié)果結(jié)合客戶驗證的反饋結(jié)果對模型進行進一步的迭代,優(yōu)化至目標要求后,在按照交付要求的用戶UI、接口上進行應用的開發(fā)和集成,最終完成在現(xiàn)場的部署運行,結(jié)合實際的工況對模型定期進行迭代,并基于操作習慣,進行節(jié)能指導。

(3)收益

本方案提升了控制系統(tǒng)的精細化管理,優(yōu)化了控制系統(tǒng)的反饋響應,提升了控制系統(tǒng)在運營過程中的整體效率和設備的運行利用率,并確保了設備的運行穩(wěn)定,在保障生產(chǎn)需求側(cè)用量的同時,優(yōu)化了整體能耗,在上海某地的項目中天然氣消耗量降低了15%左右。

(4)解決方案框架

解決方案框架如圖2所示。

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圖2 解決方案框架

1.4 西門子工業(yè)邊緣平臺的優(yōu)勢特點

(1)開放式技術(shù)架構(gòu):在現(xiàn)場設備級別運行基于IT容器技術(shù)的應用程序,實現(xiàn)強大復雜的功能;

(2)一體化管理平臺:使用邊緣管理平臺,實現(xiàn)跨地域邊緣設備及應用的靈活管理;

(3)豐富的數(shù)據(jù)通訊:打破自動化和IT系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)屏障,使數(shù)據(jù)通訊更簡單、更迅速;

(4)低維護易更新:應用及固件版本根據(jù)實際場景維護,批量管理,縮短時間;

(5)海量硬件設備支持:未來邊緣系統(tǒng)將集成到HMI、IPC和PLC中,最大化滿足現(xiàn)場需求;

(6)打造完整生態(tài)體系:突破IT和OT界限,實現(xiàn)軟件和硬件的互聯(lián)互通,吸引不同角色用戶構(gòu)建生態(tài)。

目前,西門子邊緣生態(tài)環(huán)境下的APP以功能類型為分類依據(jù),主要分為三類APP,各類APP的功能如下所述:

(1)通訊連接型APP:基于不同類型的工業(yè)通訊協(xié)議,連接現(xiàn)場的自動化設備,實現(xiàn)設備內(nèi)部信號變量的采集和訂閱;

(2)數(shù)據(jù)處理型APP:對采集到的信號變量進行集中管理和模型構(gòu)建,以便上層的邊緣應用型APP進行調(diào)用;

(3)邊緣應用型APP:基于前期構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型,實現(xiàn)工業(yè)現(xiàn)場描述性、診斷性、預測性和決策性的分析應用。

邊緣應用型APP基于前述兩類APP采集存儲的數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)邊緣處理分析和可視化展示,安全、高效、靈活地為工業(yè)現(xiàn)場提供了一系列描述性、診斷性、預測性和決策性的功能應用,以滿足狀態(tài)監(jiān)測、工藝監(jiān)測與控制、預測性維護和質(zhì)量檢測與管控等不同的業(yè)務場景需求。

不僅如此,邊緣應用型APP之間的依存關(guān)系具備以下特點:

(1)低耦合:每個邊緣應用型APP都具備從數(shù)據(jù)處理層提取數(shù)據(jù)模型和信號變量的能力,這就意味著,每個邊緣應用型APP的部署和使用不會受其他應用程序的任何影響;

(2)可聯(lián)動:部分邊緣應用型APP之間的功能存在聯(lián)動性,通過配置調(diào)用多個APP的聯(lián)動功能,可以為用戶提供更多維度的數(shù)據(jù)對比分析結(jié)果和更多樣化的終端交互體驗。基于上述特點,西門子將以復合功能模塊為最小單位搭建的工業(yè)信息化系統(tǒng),轉(zhuǎn)化為以獨立應用程序為最小單位部署的工業(yè)邊緣平臺,輕松滿足了工業(yè)現(xiàn)場日趨靈活多變的功能需求。

1.5 西門子工業(yè)邊緣產(chǎn)品架構(gòu)

在邁向工業(yè)4.0的今天,5G、人工智能、邊緣計算等新技術(shù)不斷涌現(xiàn),引領(lǐng)著新一輪的工業(yè)變革,驅(qū)動著中國工業(yè)向產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的方向不斷前進。各行各業(yè)通過新技術(shù)的賦能,最后走向從萬物互聯(lián)到萬物智能的新經(jīng)濟業(yè)態(tài)。

西門子通過工業(yè)邊緣、人工智能等新興技術(shù),幫助客戶不斷挖掘數(shù)字化潛力。借助西門子全套的數(shù)字化解決方案,可實現(xiàn)整個價值鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

西門子工業(yè)邊緣,融合了信息技術(shù)領(lǐng)域的網(wǎng)絡、計算、存儲和智能應用的核心能力,并將最新的人工智能等技術(shù)融入邊緣計算,為企業(yè)提供了安全、實時、靈活的工業(yè)現(xiàn)場本地數(shù)據(jù)處理解決方案。為了使工業(yè)邊緣場景更加易于落地,西門子提供了多種邊緣設備、統(tǒng)一的管理平臺、豐富的邊緣應用及開放的線上應用商店。同時,西門子還致力于建立領(lǐng)先的工業(yè)邊緣生態(tài),為企業(yè)和合作伙伴創(chuàng)造了更多價值。

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圖3

西門子工業(yè)邊緣分為三個層級,它們分別執(zhí)行不同的功能。

首先,是最頂層的工業(yè)邊緣中心,用于監(jiān)視多個工業(yè)邊緣管理平臺,并且可以存儲、瀏覽和下載工業(yè)邊緣APP。在這里,大家可以找到由西門子和合作伙伴開發(fā)的針對多種行業(yè)和應用場景的APP。

第二層,平臺層,是工業(yè)邊緣管理平臺,用于集中管理所有已連接邊緣設備的軟件平臺。它處于工廠車間層級,可以同時監(jiān)控上百臺已連接設備的狀態(tài),并且可在目標邊緣設備上安裝邊緣應用和升級軟件,將功能從云端轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)系統(tǒng)。

第三層,設備層,是部署了工業(yè)邊緣運行系統(tǒng)的邊緣設備,在數(shù)據(jù)生成現(xiàn)場就可以進行采集和處理,并且支持和自動化設備的集成和執(zhí)行容器化的邊緣應用。這里的一臺邊緣設備可以同時運行多個應用APP。目前西門子已發(fā)布了包括SIMATIC 227E和427E等多種邊緣設備,并且有不同算力和內(nèi)存的產(chǎn)品可供選擇,可以滿足多種場景的需求。其中,SIMATIC-IPC 227E邊緣設備已通過了由中國信息通信研究院開展的“邊緣計算標準件計劃”評測。它內(nèi)置了工業(yè)邊緣計算的軟件系統(tǒng),除了提供美觀易用的網(wǎng)頁訪問方式外,還可直接通過工業(yè)邊緣管理系統(tǒng)進行統(tǒng)一的管理。它連接了OT和IT兩個層級,為IT應用提供了便捷的數(shù)據(jù)連接性能和運行平臺。通過它,可以讀取工業(yè)現(xiàn)場的自動化實時數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行存儲和處理后,再用多種多樣的可視化圖表展示各項實時狀態(tài)和KPI數(shù)據(jù)。為保證工廠重要數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?,它也可以將重要?shù)據(jù)上傳到工廠的私有存儲服務器或是公有云上。同時,它也可通過集中管理的特點,更好地為終端客戶提供服務。

2 方案介紹

Voc設備的智慧節(jié)能控制系統(tǒng)功能主要分為兩大部分:變量監(jiān)測及參數(shù)調(diào)優(yōu)。其整體實現(xiàn)解決方案的具體步驟如下:

(1)使用西門子工業(yè)邊緣計算的數(shù)據(jù)服務應用實時采集VoC處理過程中相關(guān)的工藝及外部環(huán)境參數(shù):

· 溫度監(jiān)測:支持以下變量的實時監(jiān)測,各個變量的監(jiān)測信息如表1所示;所有變量均支持儀表盤和曲線圖兩種展示模式,其中曲線圖的有效數(shù)據(jù)展示周期為最近30秒。

表1 溫度各個變量的監(jiān)測信息

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· 濃度監(jiān)測:濃度監(jiān)測功能支持以下變量的實時監(jiān)測,各個變量的監(jiān)測信息如表2所示;所有變量均支持儀表盤和曲線圖兩種展示模式,其中曲線圖的有效數(shù)據(jù)展示周期為最近30秒。

表2 濃度各個變量的監(jiān)測信息

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· 頻率監(jiān)測:頻率監(jiān)測功能支持以下變量的實時監(jiān)測,各個變量的監(jiān)測信息如表3所示;所有變量均支持儀表盤和曲線圖兩種展示模式,其中曲線圖的有效數(shù)據(jù)展示周期為最近30秒。

表3 頻率各個變量的監(jiān)測信息

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(2)通過能源消耗預測的趨勢以及能源策略優(yōu)化兩個算法模型在邊緣側(cè)進行實時參數(shù)尋優(yōu)。

(3)將尋優(yōu)得到的參數(shù)通過西門子工業(yè)邊緣的南向數(shù)據(jù)連接型APP反向?qū)懭胫量刂圃O備側(cè)。

實際的閉環(huán)優(yōu)化控制技術(shù)路線如圖4所示。

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圖4 閉環(huán)優(yōu)化控制技術(shù)路線圖

(4)控制設備根據(jù)優(yōu)化建議參數(shù)進行上下閾值判斷已評估控制風險,從而保障優(yōu)化參數(shù)可根據(jù)實際控制情況進行調(diào)優(yōu)。

調(diào)優(yōu)過程涉及到對軟件系統(tǒng)狀態(tài)的配置,包括PLC狀態(tài)以及APP狀態(tài):APP界面作為APP的前端,一方面承擔著UI展示和交互的職責,另一方面承擔著和PLC以及APP后端連接的中間件職責,其信息交互功能如圖5所示。

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圖5

其中,對PLC-APP狀態(tài)可通過手動方式進行糾偏介入,因此設計的控制優(yōu)化分為兩個部分,分別為“閉環(huán)優(yōu)化控制”和“異常糾偏處理”。

(5)能源消耗預測以及策略優(yōu)化模型會根據(jù)現(xiàn)場的定期數(shù)據(jù)積累后進行模型迭代后,可在邊緣端及時更新以達到更精確的控制策略優(yōu)化和調(diào)節(jié)。

3 代表性及推廣價值

該項目適用于絕大多數(shù)場景如空壓機組、水泵組、暖通空調(diào)、廢氣燃燒等涉及到控制策略或群控策略的情況,對于一些老舊高能耗或能耗高居不下的群控設備來說有重大意義,實際可節(jié)省3%~15%的能源消耗(根據(jù)實際工況而定)。該方案也著重于將數(shù)字化能力如邊緣計算和人工智能技術(shù)的能力拓展到企業(yè)節(jié)能減碳層面,其對絕大多數(shù)場景具有很好的通用性,因此該方案也非常具有推廣價值。

摘自《自動化博覽》2024年第二期暨《邊緣計算2024專輯》

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