基于B/S 与C/S 架构的高耗能特种设备能耗统计分析系统研究

2015-03-30张金梅

节能技术 2015年3期

张金梅

(厦门市标准化研究院，福建厦门 361004)

0 引言

近年来，我国已步入重工业化、高耗能化发展阶段，能源需求量猛增，全国已普遍出现能源短缺问题，严重影响了我国的经济发展，为此推广节能减排势在必行［1］。锅炉、换热压力容器、电梯等高耗能特种设备因其数量多、增长快、分布广、能源消耗量大等特点，拥有巨大的节能空间［2－4］。因此，做好高耗能特种设备节能工作对我国节能减排战略具有十分重要的意义。

2010 年以来，国家开始推进高耗能特种设备节能降耗工作，即通过能效测试诊断高耗能特种设备能耗现状从而推行高耗能特种设备节能改造。目前，高耗能特种设备能效测试机构在开展能效测试工作时，需要测试人员先到现场通过测试仪器仪表采集能耗数据，然后再人工进行统计分析，这种方式不仅耗时耗力，而且只能测出高耗能特种设备当时状态的热效率，无法测定运行工况变化前后的实时效率，难以准确评价运行周期能效变化状况［5］。因此，如何对高耗能特种设备能效测试数据进行快速、便捷、有效的统计分析，已成为高耗能特种设备能效测试机构十分关注的课题。

目前，国外对能源效率和消耗的管理主要是通过内部建立能源信息管理系统和统计标准，外部通过能源标识的方式进行配套推广。国内在这方面的相关研究与开发主要有交通部的《交通运输行业能源消耗状况分析及能源标准体系建设研究与开发》研究项目、中原节能公司开发的河南省公共机构能耗统计分析系统及北京和利时股份有限公司开发的能源管理系统等。本文在这些研究的基础上，研究开发基于B/S 与C/S 架构，集高耗能特种设备能效测试数据采集、汇总、统计和分析计算等于一体的高耗能特种设备能耗统计分析系统。

1 系统设计原则及工作原理

1．1 设计原则

系统整体设计遵循了易用性、安全性、可靠性、先进性、灵活性、成熟性、模块化和开放性等原则［6－8］。其中，易用性原则体现在系统具有统一的浏览器界面，操作简单、使用方便，重要输入信息特别提示，人机交互界面遵循使用习惯，按钮定义清晰、命名直观，可视化工作流配置，直观易懂;先进性原则体现在系统采用先进的多层体系结构，中间件(包括数据采集、数据接口等)采用． Netframe work 2．0 + WebService 相结合的技术，后台数据库采用MS SQL Server;开放性原则体现在源码及数据字典等完全开放。

1．2 工作原理

首先，通过网络将高耗能特种设备能效测试数据从测试管理平台采集至系统数据库;其次，分析软件通过提取数据库中的数据信息以及预先设计的统计分析算法，对高耗能特种设备的能效状况进行统计分析;最后，统计分析结果以图表的形式表现出来。系统的工作原理如图1 所示。

2 系统软件架构及功能

2．1 软件框架

系统采用的B/S 架构是WEB 兴起后的一种网络结构模式，属于一种“廋”客户端的系统架构，大多数或主要的业务逻辑都在服务器端。B/S 架构的优点是具有分布性特点，可随时随地进行查询、浏览等业务处理，并且业务扩展简单方便，维护、开发简单，共享性强。其缺点是个性化特点明显降低，无法实现具有个性化的功能要求，无法满足快速操作的要求，页面动态刷新、响应速度明显降低，功能弱化，难以实现传统模式下的特殊功能要求。

图1 系统工作原理

系统采用的另一种软件架构——C/S 架构，则是基于LAN 下的一种体系结构，是一种典型的二层应用体系结构。C/S 架构的优点是响应速度快，操作界面漂亮、形式多样，可充分满足客户自身的个性化要求，管理信息系统具有较强的事务处理能力，能实现复杂的业务流程。其缺点是需专门的客户端安装程序，分布功能弱，不能够实现快速部署安装和配置，兼容性差，开发成本较高。

在适用Internet、维护工作量等方面，B/S 比C/S要强得多，但在运行速度、数据安全、人机交互等方面，B/S 远不如C/S。综合发现，凡是C/S 的强项，便是B/S 的弱项，反之亦然。为此，系统开发采用了B/S 与C/S 相结合的形式。

2．2 主要功能

系统功能模块主要由二大块组成，即能效测试数据采集中间件和能耗统计分析系统平台。

能效测试数据采集中间件包括网页数据采集中间件和数据同步接口。网页数据采集中间件是实现从不同系统，采用自动登录的方式进入到测试管理平台，将能效测试数据从平台采集至能耗统计分析系统数据库，便于后续数据统计分析的需要。数据同步接口是对高耗能特种设备信息需要进行动态传送的数据留下接口，只需调用该接口即可将能源信息传送至能耗统计分析系统。

能耗统计分析系统平台主要是实现对高耗能特种设备的热效率、排烟温度、过量空气系数、炉渣或飞灰含碳量以及炉体外表面温度等能效指标进行统计和分析计算。以锅炉为例，根据介质、燃料和燃烧方式的不同，其又可细分为蒸汽锅炉、热水锅炉、燃煤锅炉、燃油锅炉、燃生物质锅炉和层状燃烧锅炉等。在对这些不同类型和不同蒸发量锅炉的能效指标进行统计分析时，首先需要剔除不达标的测试数据。为此，系统选取《锅炉节能技术监督管理规程》TSG G0002 －2010、《燃煤工业锅炉节能监测》GB/T 15317 －2009、《工业锅炉经济运行》GB/T 17954 －2007 和《工业锅炉能效限定值及能效等级》GB 24500 －2009 四个标准中规定的能效值作为判断条件，未达到标准规定值的，说明测试锅炉的能效不达标，排除在统计分析范围之外。对于达标的锅炉，系统会根据预先设计好的统计分析算法对其能效测试数据进行进一步的分析计算，得出能耗分布特征及限定值，用以指导测试人员及时调整锅炉经济运行参数，做好锅炉日常运行的节能工作。锅炉能耗统计分析流程如图2 所示。

图2 锅炉能耗统计分析流程

3 数据处理算法

3．1 主要算法介绍

(1)快速排序算法

快速排序是对冒泡排序的一种改进。其基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

(2)蚁群算法

蚁群算法又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食的原理，设计出的一种群集智能算法。蚂蚁能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质，在觅食过程中能够感知这种物质的强度，并指导自己的行动方向，它们总是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的几率也就越高，由此构成正反馈过程，从而逐渐的逼近直至最优路径。

(3)聚类分析算法

聚类分析又称群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类分析是由若干模式组成的。通常，模式是一个度量的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。传统的聚类分析算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法五类。

(4)百分位数法

百分位数属于频度统计方法，主要考虑统计变量出现的次数而非数值大小。百分位数提供了关于数据是如何在最小值与最大值之间分布的信息。百分位数用P 加下标m(特定百分点)表示，即Pm。

计算第P 百分位数的步骤:

(1)以递增顺序排列原始数据(即从小到大排列);

(2)计算指数i=nP%;

(3)若i 不是整数，将i 向上取整，大于i 的毗邻整数即为第P 百分位数的位置;若i 是整数，则第P百分位数是第i 项与第(i+1)项数据的平均值。

百分位数的原理如图3 所示。

图3 百分位数原理

3．2 算法实现

下面，以统计分析锅炉的热效率值为例，说明上述算法在高耗能特种设备能耗统计分析系统中的具体应用。首先，系统利用快速排序算法对锅炉的热效率比例进行排序，以实现对样本数据信息的快速读取;其次，系统利用蚁群算法实现在统计样本筛选时以最快捷的方式找到锅炉热效率达标值;再次，系统通过聚类分析算法分解标准值，逐个匹配热效率达标值;最后，系统利用百分位数法统计出锅炉的热效率限定值(在额定工况下所允许的热效率最低值)和热效率目标值(在额定工况下所能达到的热效率最佳值)。

4 系统应用举例

水煤浆是70 年代兴起的一种新型、高效、清洁的煤基液体燃料。它改变了煤的传统燃烧方式，显示出巨大的环保节能优势。然而，相关标准的缺失，使得许多热效率不达标的燃水煤浆工业锅炉投入使用，水煤浆燃料的优势得不到充分发挥。

鉴于此，笔者及其项目组借助于高耗能特种设备能耗统计分析系统平台，完成了对福建省在用的30 多台不同燃烧方式(压力雾化燃烧、悬浮流化燃烧)、不同容量(2≤D≤6、6 ＜D≤20、20 ＜D≤35)、不同燃料品种(Ⅰ级浆、Ⅱ级浆、Ⅲ级浆)燃水煤浆工业锅炉热效率测试数据的统计分析，得出燃水煤浆工业锅炉的能效值，并最终形成了福建省地方标准《燃水煤浆工业锅炉能效限定值》DB35/T 1366 －2013。压力雾化燃烧水煤浆锅炉能效值和悬浮流化燃烧水煤浆锅炉能效值分别如图4 和图5 所示。