梁野，张贺，陈杰，石刚，刘毅，李柏荣
（1.宁波吉利罗佑发动机零部件有限公司，浙江 宁波 315336；
2.浙江吉润汽车有限公司宁波杭州湾分公司，浙江 宁波 315336）
在国家十四五规划的指引下，为了加速智能吉利“一网三体系”的成果落地，推进《智能吉利2025》战略布局的全面实施，吉利汽车集团10 月31 日在杭州湾畔正式发布“九大龙湾行动”。其中龙湾行动六明确指出全力加速向可持续能源的转变，至2025 年，碳排放总量减少25%，到2045 年实现碳中和。通过数字化智能制造、推广绿电、循环材料应用等降低企业自身全端碳排放；
通过Geega 工业互联网平台、智能技术协同等制定全供应链减排举措。到2025 年，全链路减排25%。在汽车发动机生产行业中，能源的智能化、数字化管理对于降低企业能源成本、提高汽车企业生产效率、环境保护等方面都具有重要意义。
传统的能源管理方式主要依赖人工的经验和判断，存在数据收集不全面、分析不准确、响应不及时等问题。而随着工业物联网技术的快速发展，智慧能源管理已成为发动机厂实现高效、智能、可持续发展的重要手段。
2.1 工业物联网技术
工业物联网是指将传感器、执行器、嵌入式系统和网络技术等集成到制造过程中，实现设备之间的互联和信息共享，从而实现设备智能化、生产自动化和资源优化的一种技术。工业物联网技术的深入研究与应用可以帮助汽车制造企业实现生产过程的实时监测、管理和控制，甚至可以辅助生产决策，为最终提高生产效率、降低成本、提升产品质量提供有利依据，同时可以间接推动企业由经验管理到数据管理的重要转型。
2.2 工业物联网技术在智慧能源管理中的应用
工业物联网技术在智慧能源管理中的应用主要包括以下几个方面。
数据采集：通过工业物联网平台，与设备边缘端的智能电表、设备PLC 物联的技术的应用，实现对设备运行状态、产品质量数据、能源消耗数据、环境参数等数据的实时采集[1]。
数据分析和处理：对实时采集的数据进行预处理入库，结合现场具体业务需求，利用大数据分析技术和人工智能算法，利用工业物联网建立物模型，实现对采集的数据进行处理和分析，同时对物联网采集的实时智能电表的电能质量的异常告警数据与电表本身的异常报警代码单建立对应关系，对用电质量、能耗提供实时监测、预警和决策支持。
能源智能优化和节能降耗：根据现场数据采集和分析的结果，建立各区域、产品能耗的具体目标，并实时进行能耗数据与目标数据的对比分析，当超标时，及时通过企业微信、邮件等方式进行预警，同时汇总不同时段的能耗数据进行分析，根据数据分析的结果结合现场的业务情况，针对能源消耗较大的设备或工艺进行优化和调整，实现智能化节能降耗。
3.1 系统架构
汽车发动机厂智慧能源管理系统的架构如图1 所示。能源智能优化系统主要由IIoT 负责数据采集、工业物联网负责设备的预处理与传输、前端界面和后端数据处理、实时监测、异常检测、报表展示和数据统计等功能模块组成[2]，如图2 所示。利用工业物联网技术以秒级的频率实时采集设备运行状态数据、产品产量数据、产品质量数据、能源消耗数据、环境参数等数据进行实时采集；
结合现场业务的具体能耗数据、历史数据等建立能耗目标，实现目标管理等能源数据分析功能；
能源优化功能根据数据分析的结果，针对能源消耗较大的设备或工艺进行优化和调整，实现节能降耗；
监控与反向控制模块通过大数据分析、AI、数字孪生和机器学习等技术对现场的加热设备实现预测性精准开机[3]。
图1 汽车发动机厂智慧能源管理系统架构
图2 能源智能优化系统
3.2 系统功能
智慧能源APP 总共设计了12 类图表，既具备能耗目标动态更新，也具备能耗趋势实时分析；
既具备能源消耗同比分析，也具备能源消耗环比分析，同时还具备不同区域或不同设备的对比分析。
典型的业务报表层面包括产线能耗走势图、设备用电排行图表、设备相电流对比图和设备用电对比图。
产线能耗走势图在设计思路上整合了动态能耗目标（与产量强相关）、区域用电趋势、超标次数统计、超标能耗统计，以及超标区域TOP5。业务人员根据此表，可以有针性对地分析处理能耗超标区域，实现能源精细化管理。
设备用电排行图表是区域能耗走势图的下钻，颗粒度到设备层。业务人员锁定了能耗超标区域，再结合此图表可以快速锁定重点耗能设备，从而实现能源精细管理。
设备相电流对比图表达了三相各序电流的实时状态。根据业务的需求（勾选设备区域），既可以分析区域的相序电流分配合理性，也可以分析设备本身相序分配的理性，从而可以指导车间配电优化，也可以反向要求设备供应商优化电路设计。
设备用电对比图可以自由组合设备，构成不同的对比图。比如同工序的并行设备之间的对比，再结合设备产品下线数量，交叉比较，可以持续寻找最优生产方案。再比如对比同一设备不同时期的能耗水平（结合产量等因素），能够反映设备的损耗程度，为设备保养提供理论数据支持。
报表管理功能主要是根据数据分析的结果，结合现场生产的实际情况及管理维度，自动生成智慧能源日报、周报、月报各维度趋势分析等报表；
通过设备用电对比功能、设备电流分析功能实现降低现场能耗、提升能源供应质量、提升生产效率的目标。系统配置功能主要包括超标管理、异常预警告警配置、推送配置及工作日历。
4.1 数据采集
数据采集是实现智慧能源管理的首要环节，也是智慧能源管理的基础。数据采集主要以秒级的频率实时采集设备的能源消耗数据、设备状态数据、产品产量数据、产品质量数据等[4]。数据采集主要包括智能电表的选型、安装、维护，物联网的连接和数据源的预处理等方面。在选择智能电表时，需要考虑智能电表的精度、预警报警能力、可靠性和成本等因素。在安装智能电表时，需要考虑智能电表的位置、数量和布局等因素，同时要考虑智能电表在安全预防方面的应用，如主电缆超温报警等。
4.2 数据处理与分析
数据处理与分析是汽车发动机厂智慧能源管理的核心技术之一。在汽车发动机厂中，数据分析主要涉及数据预处理、数据挖掘和数据可视化等。数据预处理主要包括数据源整理、数据清洗、数据转换、数据入库和特征提取等处理。数据分析主要结合现场的生产实际情况，具体业务需求进行计算或者算法模型的建立。数据可视化主要集合现场各模块的业务需求，结合数据采集级经验数据积累，建立标准能耗目标，用于数据展示和决策支持。数据分析的结果可以帮助企业实现实时监测、预警和决策支持，提高生产效率、降低成本、提升产品质量和可靠性[5]。
5.1 能源消耗分析
能源消耗数据分析是结合现场生产的实际情况，对采集的能源数据进行对比、区域性目标管理、能源数据汇总等场景化管理，为能源优化做前期准备工作[6]。在对汽车发动机厂能耗分析中，能源消耗主要包括电力、水、汽油和压缩空气等能源的消耗。其部分工厂的压缩空气来自于工厂自己的空压机，实际消耗的是电能。通过对能源消耗的分析，可以总结能源消耗数据和能源消耗规律，设立具体的能耗目标，为后续的能源优化、超标管理提供依据。
5.2 能源优化方法
汽车发动机厂能源优化方法主要包括设备工艺调整、设备升级、能源回收、能源调度和智能化能源管理等方面[7]。工艺设备调整主要结合生产实际与行业发展近况，优化生产流程、提高生产效率等来达到间接节约能耗的目的。设备升级主要针对现有设备进行改造，如更换变频空压机、优化设备运行参数等。能源回收主要针对生产过程中的生产现场空调气体回收与新风系统配比再利用、水处理水循环利用和废热等能源进行回收和再利用，实现能源的高效利用和节约[8]。
在清洗机场景上，清洗液需要提前加热到工艺温度，因而，必须要求工人每天在产线开班之前1～2h，提前到现场，将清洗机加热功能打开。虽然部分工艺设备支持预约时间开启加热，但因为环境温度的变化，设备加热能力的损耗。设备管理人员，无法准确地知道每天加热达温时间，因此为了避免开班时，乳化液未达到工艺温度，设备管理人员通常会将加热定时时间设置到开班前2～3h，从而导致能源的浪费。
在数字孪生及大数据分析的技术加持下，将清洗机精准开机打造成一个典型场景，从而也能够引导其他业务场景管理方式的变革[9]。
在此原则下，建立了一套清洗机精准开机的算法模型，通过运用IIoT 工业物联网技术收集到清洗机的所有工艺数据（包括温度、液位、工艺保护阈值等），以及清洗机周围的环境温度、湿度，以此数据为基础，建立了一套升温模型和降温模型，模拟了清洗机每天的升降温曲线，再将算法计算出的曲线和清洗机自带表计采集出来的温度数据所构成的温变曲线（如图3 所示）拟合，不断迭代优化，让两条曲线无限重合，从而得出清洗机达温所需要的加热时间，并在此基础上，反推出最合理的开机加热时刻。更进一步，取消了人工到现场开机关机的环节，通过对PLC 设备进行远程反写，反控清洗机的开关机和加热（如图4 所示），从而实现精细能源管理。
图3 清洗机温度曲线
图4 清洗机精准开机控制界面
7.1 评估方法
汽车发动机制造行业对工厂智慧能源管理系统的实现效果评估主要包括数据分析和用户调查两个方面。数据分析主要通过对生产数据的统计和分析，评估系统在提高生产效率、降低能源消耗、提高产品质量和降低维护成本等方面的效果。用户调查主要通过对系统用户的问卷调查和访谈，了解用户对系统的满意度和改进建议，为产品的迭代优化做精准、充分的准备。
7.2 效果分析
通过对智慧能源管理系统的应用和实验验证，取得了以下效果。
提高生产效率：智慧能源管理系统可以实现对设备运行状态和能源消耗的实时监测和预警，提高生产效率和生产线的稳定性。
降低能源消耗：汽车发动机厂的智慧能源管理系统可以通过对能源消耗的分析和优化，实现能源的高效利用和节约。
提高产品质量：智慧能源管理系统可以通过对生产过程的实时监测和预警，及时发现生产过程中的问题，提高产品质量和可靠性。
未来的研究可以从以下几个方面展开：智慧能源管理系统的智能化和自适应性研究；
智慧能源管理系统的可靠性和安全性研究；
智慧能源管理系统的成本和效益评估；
智慧能源管理系统的实际应用和推广。
总之，智慧能源管理是一项具有广泛应用前景和重要意义的研究领域。随着工业物联网技术的不断发展和普及，智慧能源管理将成为汽车发动机厂实现高效、智能、可持续发展的重要手段[10]。
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