电力和热能消费增长的对策 – 智能能源

本文将分析关于“智能能源”课题，讨论如何合理应用硬件设备测定能源数据并通过使用应用软件分析所收集到的信息。这些方案实例揭示了正确使用能源是如何涉及用能合理化的，不仅涉及根据能源调查而确定的措施，而且也涉及因更好地了解能源使用情况而改变用户的日常用能习惯。
这个主题无论对于工业界还是市民阶层都非常重要，已经在大学层面由米兰理工大学的能源战略小组进行了研究，本文所阐述的信息均出自这个正式来源。与此同时，将为智能能源理念下一个明确的定义，并确定相应的技术方案，其宗旨就是提出功能分级、效益预测和采纳成本。

定义
就智能能源的理念而言，可以定义为“基于对能源用户电热消费信息的修正而创造形成的专有技术。应用这种知识可以因减少了能源账单费用而为该用户确立竞争优势。”
通过应用下述基本技术方案形成了这种技术理念：
–  硬件设备。它们能够收集能源消费的数据和信息；
–  应用软件。它们能够分析并处理收集到的能源数据和信息。
硬件设备构成了智能能源系统：

• 所谓的“量表”，藉此测量能源物质的数量（固态、液态或气态能源数量或电量等），并将此信息传输给特定的分析仪器。这些量表仪器根据所测量的能源类型分类；电表、水表、天然气表、压缩空气表、蒸汽表。
• 传感器，藉此收集那些影响特定分析仪器的能源消费数据的特定物理量信息。这些物理量一般可能为温度、湿度或压力。
• 执行器，藉此能够根据电信号调整特定分析仪器的动作。这类装置受一个类似于微处理器的微型控制器的控制，由后者接受来自系统中心软件的信号并将之转换为调整命令。

在某些场合，工业应用与“楼宇”建筑领域之间存在着技术重合现象（后者包含了住宅及第三产业，基本上包括：银行、超市、酒店、医院、学校、办公楼），而在其他场合，在涉及制造业界和楼宇领域之间存在着纯粹的差别，就像在某些场合，在后者内部，即在住宅和第三产业之间，就像刚才所定义的，也存在着差异）。
分类
当前能采用的智能能源系统的不同结构可基于以下分类：
–  所用硬件设备的类型；
–  应用软件保证的功能。
特别是，可以按照图1所示的简图介绍这些方案。
监测系统
就监测系统而言，是指硬件和软件的配置能够感知能源用户的状态。图2所示为这种系统的架构类型，特别是存在两类监测系统：
–  简单的监测系统；
–  能源信息系统（EIS）：监测分析系统。
关于第一类（SMS），其功能可通过计量装置（硬件）采集数字信号。软件依照监控能源消费趋势处理数据，完成基础能源分析（譬如，确定系统能耗大的区域）。应用范围既涉及生产过程又涉及一般楼宇领域，包括住宅和第三产业（即一般的“楼宇”领域）。
关于第二类（EIS），则在 SMS 方案的功能基础上再增加能够完成下述更复杂分析的可能性：
–  与基准理想情况比对（基准）；
– 即使在这种场合，应用范围也是既涉及生产过程即工业领域，也涉及建筑领域（楼宇）。
尤其有意义的是，这类应用立足于可扩展的模块化软件，以监测、预测和优化各能源领域中的用能情况（电力、热能、压缩空气、天然气、其它燃料和水），藉此按照不同的供应成本和生产负荷调整能源需求。

控制系统
关于控制系统，是指利用这种软硬件的配置能够实现：
–  监测能源使用的倾向（该功能与监测系统相同）；
–  将所获得的信息与插入控制软件的预定基准值进行比对（也可通过远程实施）；
– 自动执行可能的纠正措施。控制软件向微控制器发送一个信号，以调整执行器的动作，而按照预定的基准值重新调整用户的用能设备。
图3所示为控制系统的典型架构。特别是，有两类控制系统符合我们的目标：
楼宇自动化系统（BAS）：其适用范围基本上就是楼宇，特别是 HVAC 系统（暖通空调）、照明系统和玻璃幕墙；
监控与数据采集（SCADA）：其适用范围基本上就是工业领域（生产过程），特别是以应用电动机和变频器为特点的机器。
监视系统
关于监视系统，是指软硬件的配置同时确保监测分析系统（EIS）和控制系统的功能。特别是，该系统可以：
–  监测能源使用的倾向（该功能与监测系统相同）；
–  将所获得的信息与插入监视软件的预定基准值进行比对（也可通过远程实施）；
–  按照技术经济分析自动执行任何纠正措施。
监视软件预测可能采纳的纠正措施会带来的经济效益，选择较好者而将相关信号发送给微控制器，后者调整执行器，进而调整服务和耗能结构。
图4所示为监视系统的典型架构。特别是，监视系统确定定名为能源管理系统（EMS），其适用范围已延伸至生产过程和楼宇领域。
智能能源系统的发展程度
图5曲线展示了智能能源系统的成熟程度。总的来说，针对工业领域的各种智能能源方案比专用于楼宇能源管理的方案成熟。这一点实质上缘于为满足市场需求而对新产品提出了动态要求，早在2000年初起就出现了这种情况；即工业主体显示出了安装监测和控制能源使用的系统的必要性，促使供应商始终配置最高效的系统。于是，从工业界到民用的不同领域回归了这种技术动态，而且在传感器应用上确实呈现出特别加强的趋向，以至于生产成本相对于所提供的同等机能而言已经大大降低了，且对于应用的重要性来说更是相对负担得起的。
 
成本与效益
如何能以最现实的方式从经济上评估各种智能能源方案的能源性能，即以可以实现的节能率或用户能源账单总费用的降低比例（电费和能源费）作出这样的评价。
始终可以沿用米兰理工大学的能源战略小组的研究，观察到如何可以根据技术按下述模式从节能角度综合能够达到的数值：
SMS：对于所用应用场合，变动约为3%-7%；
EIS 监测：变动约为3%-9%；
控制：生产过程变动10%-15%；住宅楼宇变动8%-14%；非住宅建筑变动7%-13%。
监视：生产过程变动15%-20%；住宅楼宇变动12%-19%；非住宅建筑变动13%-18%。
在能实现的节能率数据上可比较的变动范围很宽，这是实质上与以下几点相关的事实：
–  所用硬件构成的性能；
–  软件效率；
–  系统用户在利用能源消费信息、降低成本上的意愿和能力。
同一个研究报道了构成智能能源系统的各种硬件构成的平均价格（单位为欧元）：
监测：生产过程350-1,200€；楼宇建筑100-750€；
控制：生产过程700–1,600€；楼宇建筑600–1,350€；
监视：生产过程950–2,200€；楼宇建筑800-1,500€。
根据研究报道，与软件相关的费用直接正比于硬件数量，这些硬件应按照可用下述术语表征的特征管理和变更控制点：可靠性（处理信息数据时发生故障和错误的概率），稳定性（响应预设情况的能力），效率（能够优化利用内存、CPU 等资源的能力），可用性（易于使用），可维护性，可修理性，可执行性（易于变更）。
总之，适用于生产过程的平均许可价位为20,000–150,000€；适用于楼宇建筑的平均许可价格为3,000–70,000€。
 
应用潜力
上述研究中所评估的节能潜力（在实际中也已延伸为市场潜力，即与采用智能能源方案有关的年平均业务量）说明了意大利通过采用智能能源每年可以节约的能源数量（单位：TWh）。
为了以2015-2020阶段作为基准来评价节能潜力， 考虑下述情况是很有意义的：
–  理论情境，说明了电厂采用了先前未用的智能能源系统的情况；
–  采用其它系统替代先前所用的全部监测、控制和监视方案；
–  考虑到2020年的预测能源需求增加情况；
– 期待情景；这是基于与各个方案相关的可能深入程度，根据该方案的成本效益、技术成熟程度和市场经营人员的感性认识，改善对理论潜力预测的结果。
对节能潜力的预测是针对一系列市场部门，结合技术和管理相似准则，尤其是考虑了以下内容而作出的：
– 工业，即涉及冶金工业、石化工业、建筑业、机械工业、农业、玻璃陶瓷业和造纸业的全部生产过程；
–  工业建筑，即全部办公楼和开展以上引用工业部门的业务活动的建筑；
– 第三产业，即开展与大规模配售活动（GDO）、私人办学（私立学校）、私营卫生单位（私立医院）、旅馆业（酒店）、银行（银行分支）和办公楼（不包括工业企业的建筑）  相关的业务活动的建筑；
– 公共行政部门，即全部产权属于当地行政当局的建筑，特别是学校、医院、体育设施、公共办公楼和公共住宅。
根据所考虑的情景和确定的市场部门，在表1中列出了与各种智能能源系统相关的到2020年的期待节能潜力数据（单位 TWh）。
表1 – 预计到2020年节能潜力数据，单位 TWh（来源：能源和战略小组）

 
在意大利境内，能效推广之所以受到了限制， 无疑与对能源消费和能采取措施的地区的认识有关。正确地实施能源审计不可能撇开为获得能源使用信息而推行的深入且有文件证明的初步调研，藉此方能够实现有效的干预。这不仅涉及到专家和资深人员的参与，而且也是应用了可靠而高效技术的结果。因此，近年来，在简化和自动化收集和处理有关能源消费和用户特点的信息方面，推出了越来越多的方案。
 
能源诊断数据的收集
现在，对欧洲标准UNI CEI EN 16247建议的数据收集准则作一概括，不过撇开了技术，只介绍对实施能源诊断有用的方法架构：
– 第1章  概述
– 第2章  建筑
– 第3章  生产过程
– 第4章  运输
– 第5章  能源审计的职能
基于下述要点收集消费能源的设备数据（表1）
–  分析范围；
–  相关的最终用途；
–  设备装置清单；
–  测量数据与预测数值比较；
–  生产设备的运行条件；
–  维护计划；
–   楼宇建筑和运输作业的能源消耗。
然后，转入初步能源平衡，需要评估：
–  能耗数据与能源账单是否一致；
–  能耗原因；
–  可调节的因素；
–  基准消耗水平；
–  能源性能指标；
–  特定测量活动。
后续现场活动包括：
–  采集数据分析；
–  确定调整因子；
–  确定能源消费基准；
–  确定能源性能指标。
通过分析以下信息可以得出结论：
–  最终用户的能源消费、能源平衡基准；
–  能源性能指标计算；
–  确定优化能源性能指标的措施；
–  增加或替换设备装置；
–  整合设备的维护和管理；
–  改变组织 – 信息 –培训；
–  利用可再生能源；
–  制定工作计划（预测能源效益、经济效益和环境效益）；
–  编制工作进度表；
–  组织能源管理系统，验证采取措施的结果。