
在全球“雙碳"目標(biāo)與工業(yè)4.0浪潮的雙重驅(qū)動(dòng)下,鋼鐵行業(yè)作為傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè),正經(jīng)歷從粗放式管理向智能化、綠色化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段。電力監(jiān)控系統(tǒng)作為鋼鐵企業(yè)能源管理的“神經(jīng)中樞",通過(guò)實(shí)時(shí)感知、精準(zhǔn)分析與智能調(diào)控,成為破解能耗瓶頸、提升生產(chǎn)效率的核心工具。

鋼鐵生產(chǎn)流程涵蓋煉鐵、煉鋼、軋鋼等復(fù)雜環(huán)節(jié),涉及高爐、轉(zhuǎn)爐、電弧爐、連鑄機(jī)等大型設(shè)備,其電力消耗占生產(chǎn)總成本的30%以上。傳統(tǒng)模式下,企業(yè)面臨三大難題:
能耗透明度低:設(shè)備級(jí)能耗數(shù)據(jù)缺失,導(dǎo)致工藝優(yōu)化缺乏依據(jù);
故障響應(yīng)滯后:依賴(lài)人工巡檢,設(shè)備異常難以及時(shí)發(fā)現(xiàn);
系統(tǒng)孤島嚴(yán)重:供配電、生產(chǎn)執(zhí)行、環(huán)保監(jiān)測(cè)等系統(tǒng)數(shù)據(jù)割裂,難以協(xié)同決策。
以某大型鋼企為例,其轉(zhuǎn)爐工序單位能耗比行業(yè)先進(jìn)水平高15%,主要因電機(jī)空載運(yùn)行、變壓器負(fù)載率失衡等問(wèn)題長(zhǎng)期未被識(shí)別。這凸顯了電力監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)現(xiàn)“節(jié)能-降本-增效"閉環(huán)管理的重要性。
現(xiàn)代鋼鐵企業(yè)電力監(jiān)控系統(tǒng)采用“邊緣感知+云端分析+終端控制"的分層架構(gòu),核心模塊包括:
硬件部署:在高壓開(kāi)關(guān)柜、變壓器、電機(jī)等關(guān)鍵設(shè)備安裝智能電表、局部放電傳感器、溫度監(jiān)測(cè)模塊,支持電壓/電流/功率/諧波等200+參數(shù)實(shí)時(shí)采集。
技術(shù)突破:針對(duì)冶煉車(chē)間強(qiáng)電磁干擾環(huán)境,采用光纖+5G雙鏈路傳輸,確保數(shù)據(jù)丟包率<0.1%;部署非侵入式局放監(jiān)測(cè)裝置,通過(guò)超聲波與TEV信號(hào)分析,提前3-6個(gè)月預(yù)警絕緣老化。
工業(yè)以太網(wǎng):構(gòu)建環(huán)形冗余網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)控制室與車(chē)間設(shè)備間<10ms延遲通信;
邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn):部署工控機(jī),本地處理緊急控制指令(如斷路器分合閘),避免云端延遲導(dǎo)致事故擴(kuò)大。某鋼企實(shí)踐顯示,邊緣計(jì)算使故障響應(yīng)時(shí)間從分鐘級(jí)縮短至秒級(jí)。
數(shù)字孿生建模:構(gòu)建三維電廠模型,實(shí)時(shí)映射設(shè)備狀態(tài)與工藝參數(shù),支持虛擬調(diào)試與故障推演;
大數(shù)據(jù)分析:基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)未來(lái)24小時(shí)負(fù)荷需求,誤差率<3%;
專(zhuān)家系統(tǒng)庫(kù):集成供配電、鍋爐、電機(jī)等2000+優(yōu)化方案,自動(dòng)生成節(jié)能改造建議。例如,系統(tǒng)識(shí)別某軋鋼線電機(jī)頻繁啟停問(wèn)題,推薦加裝變頻器后年節(jié)電120萬(wàn)度。
可視化看板:以三維熱力圖展示全廠能耗分布,高耗能區(qū)域自動(dòng)標(biāo)紅;
閾值告警:對(duì)電壓波動(dòng)、功率因數(shù)超限等事件分級(jí)推送(短信/APP/聲光),某企業(yè)應(yīng)用后設(shè)備故障率下降40%。
單位產(chǎn)品能耗追蹤:按鋼種、產(chǎn)線分解能耗指標(biāo),對(duì)比值;
峰谷電價(jià)利用:結(jié)合電價(jià)曲線與生產(chǎn)計(jì)劃,自動(dòng)調(diào)整非連續(xù)工序運(yùn)行時(shí)段,某鋼企年節(jié)約電費(fèi)超800萬(wàn)元。
預(yù)測(cè)性維護(hù):通過(guò)振動(dòng)、溫度、局放等多參數(shù)融合分析,提前預(yù)警軸承磨損、電纜老化等問(wèn)題;
壽命評(píng)估模型:結(jié)合設(shè)備運(yùn)行歷史與負(fù)載率,動(dòng)態(tài)更新剩余使用壽命,指導(dǎo)備件采購(gòu)。
部署電力監(jiān)控系統(tǒng)后,實(shí)現(xiàn):
能耗降低:全廠綜合能耗下降8%,年減少二氧化碳排放12萬(wàn)噸;
運(yùn)維成本削減:點(diǎn)檢人員減少60%,設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間縮短75%;
管理決策升級(jí):基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能效考核體系,推動(dòng)23個(gè)車(chē)間開(kāi)展節(jié)能競(jìng)賽。
在高壓電機(jī)群部署局放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)后,成功預(yù)警3起絕緣擊穿前兆,避免直接經(jīng)濟(jì)損失超2000萬(wàn)元;通過(guò)狀態(tài)檢修替代定期檢修,單臺(tái)設(shè)備年維護(hù)成本降低3萬(wàn)元。
AIoT深度集成:5G+AI視覺(jué)實(shí)現(xiàn)設(shè)備表面溫度自動(dòng)識(shí)別,結(jié)合電力數(shù)據(jù)構(gòu)建“電-熱-機(jī)"多模態(tài)分析模型;
碳管理閉環(huán):將碳排放核算模塊嵌入系統(tǒng),實(shí)時(shí)追蹤噸鋼碳足跡,支撐綠色產(chǎn)品認(rèn)證;
虛擬電廠參與:通過(guò)需求響應(yīng)算法,聚合可中斷負(fù)荷參與電力市場(chǎng)交易,創(chuàng)造額外收益。
鋼鐵企業(yè)電力監(jiān)控系統(tǒng)已從單一的“數(shù)據(jù)采集工具"進(jìn)化為“智能決策平臺(tái)",其價(jià)值不僅體現(xiàn)在節(jié)能降耗的直接效益,更在于推動(dòng)企業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理范式轉(zhuǎn)變。隨著數(shù)字孿生、人工智能等技術(shù)的持續(xù)滲透,電力監(jiān)控系統(tǒng)將成為鋼鐵行業(yè)構(gòu)建新型電力系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
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