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城市智能燃气网运营优化策略分析

2023-11-09胡伯文

工程建设与设计 2023年20期
关键词:燃气调度检修

胡伯文

(奥德集团有限公司,山东 临沂 276000)

1 引言

“双碳”目标下,推动能源体系由高碳含量的化石能源向可再生能源转型是关键。碳含量较低的天然气在今后较长的时期内是能源发展的重点。《中国天然气发展报告(2022)》显示,中国天然气的年消费量从2011 年的接近1 300 亿m3,快速增长到2021 年的3 690 亿m3,增加了近2 倍,其中,城市天然气消费占比32%,仅次于工业用气。然而与之相反,城市天然气运营管理大部分却以国家补贴的形式进行运营管理[1]。其原因不仅在于国家对民生基础的宏观调控作用,也包含燃气管网运营管理庞杂性。为此,在信息化技术不断发展的今天,以更加先进智能的软硬件体系进行技术改造,实现城市智能燃气网运营的优化成为必然。

2 城市智能燃气网运营优化概述

2.1 燃气企业运营的发展问题

随着国家安全发展观战略要求的提出,城市燃气规模的不断扩大以及用户终端服务评价比重的逐步提高,许多燃气企业面临着沉重的考验。其一,城市地理环境、供应环境的复杂性以及供应规模不断扩大,相应的安全隐患不断增多,包括管网自身的老化腐蚀、第三方破坏等情况需要投入极大的精力。其二,燃气事故故障等应急管理的处置要求越发严格,在原有的被动型自动化分析辅助的调度系统下,大多数的调度指挥依然要靠人的经验和文字规章来指导。在燃气调度中心,数十台电脑载入不同的业务模块,各个专业的技术人员各自观察、汇总、分析,然后提供决策[2]。这种效率早已不能满足当前安全应急管理的需要。其三,公众服务评价的重要性与日俱增,以往用户终端缺乏选择性的情况早已不复返,在城市规模扩大的同时,意味着燃气企业间的竞争也越发激烈。为此,如何做好客户的分析,从客户用量分析、集中性的数据方面,应采取智能化的分析筛选,为客服和用户的双向沟通提供更多依据。其四,随着市场规模的扩大,如何更加高效地实现安全管理、服务管理、内部管理,从而降低运营成本,成为企业生存的关键之一。

2.2 智能燃气网技术发展现状

期初阶段,主要由协同办公平台(OA)开始,随着信息化技术的延伸扩展,云计算、大数据、物联网等技术的成熟,逐渐发展建立了数据采集监控系统(SCADA)、地理信息系统(GIS)、客户关系系统(CRM)、资产管理系统(EAM)、仿真系统等诸多运营管理模块,并取得了丰硕的成果,在相应模块的管理或者业务板块的运营方面极大地提高了工作效率。

当前在绝大部分城市燃气网运营中都建立了以信息化技术为基础的智能燃气网运营系统。但由于大部分燃气运营企业的信息化改造是逐步进行的,每一个管理模块按照技术的发展和应用先后逐步推进,这就使得系统模块之间形成了相互独立的数据孤岛现象,数据之间的业务连接只能靠职员自行转换或传递。而随着燃气企业的不断扩展,以及城市运营安全的需要,各个业务模块之间相互割裂的现象暴露出多方面的弊端。首先,无法建立智能化的调度体系。由于各业务板块数据无法实现共享,流程相互分割,对于整体的调度管理无法实现有效的闭环管控,例如,事故故障的处理与运行检修作业高度相关。但在各自数据的独立环境中,当发生故障事故时,从处理到防范均需要对巡检情况进行客观分析,这就需要大量的时间对照调度管理系统、检修管理系统相互对照参考,效率低下。同时,由于模块之间缺乏主动的智能分析,导致管理上的被动化,不能通过故障的频率、规模、区段和已检修的区段相互对照,形成针对性的质量筛查,从而让检修更具针对性,让事故故障的监控更加精准。其次,无法建立智能化的决策体系。各模块本身的独立性意味着其功能定位是以模块内部的数据业务操作为主,缺乏相互共享的功能,也就意味着无法实现综合性的数据积累,运营规律不能做到智能分析和筛选,无法为企业的运营决策提供有效的依据。

2.3 智能燃气网运营优化的必然性

应该看到,基于生态文明建设的“双碳”目标下,城市燃气发展的机遇是空前的,且随着城市向农村逐渐扩展的趋势,燃气企业将获得更大的发展空间。同时,也应该看到国家发展政策、市场选择机制以及企业内部管理的理念变化。这些都将促使燃气企业实现主动进取,重视技术改造和运营理念的转变提升[3]。而基于当前已有的智能燃气网技术模块下,进一步的优化措施将成为提高运营水平的捷径,也是燃气企业下一步信息化建设的方向。为此,提出以云计算为核心的新一代智能管理系统。以网络为载体,构建基础框架、服务平台、数据存储、分布式计算、系统工作,重新整合既有管理资源,形成智能化的运营辅助系统,在调度系统、运营决策系统方面有着极大的应用前景,也是企业下一步信息化改造的方向。

3 城市智能燃气网运营优化策略

智能燃气网优化的目标是以现有的信息化为基础,通过改造升级,实现各模块间的融合,形成统一化的数据共享平台和智能化的处理流程。以该目标为智能燃气网运营优化的策略,主要是企业私有云平台的建设,以及智能计算模块的改造。

3.1 建立企业私有云

随着信息化技术的延伸,云计算概念应运而生。以企业私有云服务为目标的,构成智能燃气网的底层运行逻辑,用以消除原本模块之间的孤立现象,即数据共享中心的建设,然后基于底层构架的统一展示,即云服务平台。

3.1.1 数据共享中心

智能燃气网私有云建设首先要打通各模块间的数据壁垒,这就要建立统一的联系方式。然而各个模块数据的类型千差万别。例如,GIS 系统以地理图形数据为底层构架,叠加实时位置信息,数据量十分庞大。巡检系统存储量较小,但又以模板数据、逻辑流程为特点的数据运行方式。这些模块表现出了各具特色的数据形式,要将其统一,就必须实现数据上的集成,建立数据共享中心。建立的核心逻辑是对所有设备建立统一的编码,实现各模块数据的相关性。然后利用统一的数据库系统,对各模块的运行数据进行缓存,实现数据调用的及时性(见图1)。

图1 智能燃气网数据模块集成

3.1.2 云服务平台

在统一了编码体系,建立了数据共享中心,实现了数据的有效集成后,需要以一个统一的平台进行数据的展示,这就是云服务平台的建立。一般的云服务平台应该要具备的服务功能主要包括:一是安全认证。用户通过提前统一设置的入口数据筛选,实现不同层次的授权活动,通过密码方式进入服务界面。二是数据获取。通过对象的数据访问权限,实现实时数据和存储数据的获取,该服务重点是对动态和静态设备设施或人员活动的查看,如某台设备的巡视检修情况,在查看过程中可以同时看到设备的基础数据,历史检修日期,负责检修的人员,近期的计划日期。还可以通过整体数据的调看,查询所有设备的检修状态。三是组件注册及调用[4]。相应的管理人员可以通过管理的需要设置相应的流程组件、待接收提示组件,实现管理效率的自动化程度。四是数据的共享。相应层级人员在授权组件中进行数据的交换,实现数据的上传和下载,并将其纳入成为系统的基础数据,逐渐形成完整的平台数据,供后续的调用。

3.2 智能计算模块

企业云服务将数据进行了集成和统一,是智能运营的基础工作。进一步的智能运用,则是实现数据的有效利用。在这一阶段,还要对云服务体系下的各个模块进行智能化的改造,真正实现智能化的运营策略。

3.2.1 智能巡检

独立的巡检模块是以模板、流程和历史记录为主,类似于OA 系统。将其智能化改造,融入智能燃气网运营云平台后,可以实现多角度的智能分析。故障信息系统与巡检系统数据的交互,将以往被动的巡检转化为更加灵活主动的巡检,例如,通过故障信息智能分析得出某一区段发生过多次第三方的破坏,那么对该区段不能再墨守成规的每月一次,可能需要增加巡视频次,而对发生多次老化腐蚀泄漏问题的某些区段,那么计划性检修也不能墨守成规的一年一次,而是针对性的增加检修频次。相应的,智能分析到的一些偏僻处所、故障发生少处,相应的巡检可以减少频次。显然,这一智能化改造达到了运营的高效性和精准性。

3.2.2 智能调度

燃气管网的事故故障90%以上是由于腐蚀和第三方破坏引起的泄漏。通过传感器的实时监测功能、SCDDA 系统、EAM 系统,能实现多组数据的智能识别,实现快速指挥、快速决策的作用(见图2)。其一,故障智能判断,通过压力传感器、涡轮传感器及重要设备监控等检测手段,综合判断故障的类型,提高抢修出动准备的准确性,以及预防故障的升级扩大。其二,实现全景式的应急指挥。包括燃气泄漏的相关参数信息(压力、流量)数据信息,位置信息(人员位置、泄漏位置、设备位置),人员出动实时位置(车辆信息)等,从而实现调度指挥与现场的统一性。其三,给予现场更加具体的数据信息。通过手机终端接收最优化的行进路线和导航信息,给予实时跟踪指导的设备操作信息,减少操作的失误。实现智能调度,是在上文中提到的设备、位置等统一编号的数据基础上,以虚拟方式构建多图层的叠加实现SCDAD 系统融入GIS 数据,以及对EAM 的共享调配。

图2 城市燃气管网全景化管理平台

3.2.3 智能输配

考虑城市燃气管网运行的峰值变化以及临时检修等情况,需要做出恰当的燃气输配调度。为了减少对客户的干扰,也为了节约成本,需要更加精准、快速、最优的调配方案。为此,只有智能输配调度的方式才能达到这一要求[5]。首先,从现场多条管线传感器获取实时数据,通过SCADA 系统传输后,在输配调度模块中进行动态模拟,计算出管线效率信息,并进行比较分析,找出最优输配路线,从而给出调配方案或执行智能操作。当需要检修、故障破坏时,利用人工干预设置障碍组件,则实现新的动态模拟过程,依然可以快速找出排除障碍后的最优输配方案。

4 结语

在信息化技术的不断发展下,城市智能燃气网运营优化的策略是通过技术方案的优化改造,实现安全和经济效益的提升。以当前阶段的智能燃气网的建设情况,建立城市智能燃气网优化,首先要打通燃气企业在发展过程中建立的各功能的软硬件模块壁垒,实现数据的集成共享功能;然后通过智能算法进一步优化,实现对数据的综合性与智能化的运用。

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