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【力控说】工业能源管理中心保证数据准确和可用性的方法

发布时间:2019-07-05  关键字:工业能源管理中心保证数据准确和可用性的方法 
工业企业计量节点在很多时候不能做到一个计量节点配备一套计量器具,譬如钢厂炼铁工序作为一个计量节点用电量会有多个高低压电量表组成,其相互为累计或者套减关系,甚至还要某一用能设备要做人工录入。这一情况在工业企业计量统计工作普遍存在,譬如钢铁企业高炉煤气、水和蒸汽的各级用能单位计量也可能是这种情况。

工业企业计量节点在很多时候不能做到一个计量节点配备一套计量器具,譬如钢厂炼铁工序作为一个计量节点用电量会有多个高低压电量表组成,其相互为累计或者套减关系,甚至还要某一用能设备要做人工录入。这一情况在工业企业计量统计工作普遍存在,譬如钢铁企业高炉煤气、水和蒸汽的各级用能单位计量也可能是这种情况。

在这种情况下要保证数据的准确性和可用性通常需要多种技术方法协同配合,以力控科技在在泰山钢铁集团能源管理中心系统上使用的方法为例如下:

1、保证仪表通讯良好的措施

保证所有计量仪表的通讯状态良好,通常智能仪表都具备通讯状态监测,通过组织计量网络拓扑图并监控每一计量仪表的通讯状态保证仪表通讯链路正常。

图片1_副本.png 计量仪表通讯监控图示意图

2、保证人工录入及时的措施

保证所有人工录入的数据录入完整并成功上传,特殊情况下某一计量节点由多个计量值累计而成的计量节点缺少部分人工录入数据,在报表上无法直观体现,将造成统计数据的不准确。本系统具备人工录入计量节点未录入统计功能,可以按照用能机构分别统计和查询所有未及时录入的计量数据。

图片2_副本.png人工录入数据完整率示意图

3、保证异常数据自动剔除的措施

保证异常数据得以剔除,工业现场仪表的通讯信号在有强干扰状态下造成的错误数值,数据库应可自动过滤和剔除异常数据。具体为实时数据库在对数据采集时要校验数据的质量戳,过大和过小数据及不符合质量要求的数据将被剔除。

4、仪表满量程的处理

仪表计量满量程的处理,在以时间维度统计能源消耗量的时候,如果恰好碰到计量当满量程翻转时,均会在下一个计算周期产生一个大的负数,此数据通常有两种处理方式,距离说明:

1)、计量数据到达95%(或自定义))以上量程后可发出提示,有操作人员对计量仪表和管理平台做数据处理。

2)、系统自动进行满量程数据处理,当系统到达满量程时,系统结合满量程值和计量数据自动计算本时间周期的实绩消耗量。并通过前后几组数据的趋势变化,以鉴别区分错误数据和满量程工况。

5、计量数据的在线验证

如果不具备方便的对计量数据的验证,报表上所呈现的任何数据就有一定的不可信性,尤其是多计量仪表关联相互累加或者套减合计而成的计量节点更需要一种便利的验证需求。本系统具备从统计报表直接进行数据钻取功能,不仅能查看计量关联关系还能够检查每块仪表的计量起止数值,保证每个统计而来的数据均真实可靠。

图片3_副本.png 统计数据钻取验证示意图

泰山钢铁公司各级用能单位多、计量节点多、用能介质多,占地广设备分散的客观情况决定了各级计量数据并非由一块计量表计量所得,存在很多以自动计量、多表运算和人工抄报合计而来的计量节点数据,这种情况在各工业企业具有普遍性。力控科技通过以上多种方式保证了计量数据的完整性和可靠性,是本系统数据直接用于各用能单位实际结算、成本核算的必要条件。

 

 

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