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可再生能源、核能、清洁煤——这些流行语代表着未来能源的发 展趋势，但这仅仅是实现全球能源供需平衡的一部分。增加能源 供应必然要求提供某种资源，而需求降低则会减少资源的消耗。 几十年来，各类环保组织一直试图限制能源的使用量，这在过去 就意味着降低生活水平，即低能耗低产出。
更加可行的想法是应用增效节能提高能源利用效率，即低能耗高 产出。一个著名的实例是采用小巧的荧光灯管或 LED 代替白炽灯 泡。工业领域已经出现高效设备。在建筑技术领域，通过生产场 地使用更好的隔热措施，同时利用生产设备产生的热量，都可以 提高效率。
本文进一步探讨了增效节能，指出优化现有工业设备是提高能源 利用效率更好的方案。大多数情况下，生产设备由自动化系统控 制，因此采用先进的数学优化技术和优化的流程，改进控制软 件，就可以提高能源效率。
采用优化的软件和流程来管理工 厂，只要想一想汽车如何驾驶 就可以理解了。相同条件下，两位 司机驾驶的汽车能耗不同，这一点 耐人寻味。原因就在于他们的驾驶 技术不同。由于采用了不同的运营 方式和策略，工厂的实际能耗就会 发生显著变化。
节能工厂的运营策略就类似于汽车驾驶所需的高效驾驶技术：
汽车遇到红灯时必须停车——产品 必须按规范生产，工厂在生产能力 许可的条件下运行。
早换挡——易于调整。
保持适当的轮胎压力——工厂应保 持最佳的运行状态。
汽车接近红灯时不要加速——工厂 的生产应按照预先的维护情况和生 产计划运行。
如果这些策略应用得当，就没必要 通过“减速”来节油。从现代生态 型驾驶培训中获得的经验证明：高 速驾驶的同时实现节油是可能的。 在更为复杂的现代化工厂中，同样 可以通过优化方式运行工厂，实现 增效节能。
本文将着重探讨不同层次和不同等 级的自动化系统。改进自动化系统 的各种功能有助于流程控制更为节 能。不管是控制范围 (从单个设备到 整个工厂的设备) 还是控制时间 (从 几毫秒的优化到工厂的生命周期)， 不同功能都能影响工厂的效率。这 里着重探讨以下三个方面的问题： 先进的控制：当今先进的控制有能 力解决每一环节的优化问题，并因 此可以将最少的能量作为其中的一 个目标函数或边界条件。
生产计划与调度：适用的工厂计划 和优化调度可减少时间和材料的 浪费，以同样的能量获得更多产出。 监控：为了检验一个工厂是否以最 高效率运行，必须进行严密监控， 以查明是否出现任何可能导致能耗 增加的不正常情况。
改进控制，降低能耗
很多人还不能立即将改进控制与节 能联系起来，而是致力于提高产品 质量、增加产量和减少化学添加 剂。但不论制订什么控制目标，却 几乎总能带来能耗降低的正面效 果，或者用与过去等量的能源生产 出更多的产品。
改进自动化系统中的各种功 能，有助于控制流程实现增效 节能。
只要回归到基本的一级 PID 控制回 路，就可以对能耗产生较大影响。 虽然单回路节约的能耗可能很少， 但大量的回路 (一个大型流程工业工 厂即使没有上千个回路，至少也有 几百个) 节约的能量就相当可观。 有时，一种先进的控制系统或优化 解决方案直接剑指节能。下面列举 几个节能的成功案例：
发电
当然，最理想的节能方式应该从能 源生产环节这个源头开始。
蒸汽和电力的联产
在波因特康福特 (Point Comfort，位 于美国得克萨斯州)，美国铝业公司 (Alcoa) 经营一家大型精炼厂，将铝 矾土冶炼成氧化铝 (见图 1 )。由于这 是一个非常耗能的加工流程，公司 在波因特康福特建立了自备电厂， 安装了多台锅炉、汽轮机和蒸汽汇 集装置。尽管大部分电力来源于自 备电厂，但也需要从当地电网购买 电能。
电力和燃料 (如天然气) 的价格不断 变化，因此首要挑战就在于确定自 己发电与购电之间的最佳平衡点。 现在采用整体组合线性程序，每隔 15 分钟从互联网下载最新的燃料和 电能价格，以分析解决这一问题。 然后将稳定状态中获得的优化结果 输入到模型预测控制器 (MPC) 中，而这个控制器以一个极快的周期 (< 10 s) 运行。MPC 建立在经验线 性动态模型基础之上，然后发送给 28 个操控设定点。
2005 年，ABB 对该系统进行了调 试，流程稳定性大幅提高，例如蒸 汽标准压力偏差降低了 80 %。经证 实，整体能耗费用可节约 1 %，客户 投资回收期仅为 6 个月。有关该系统 更详细的情况及解决方案见参考文 献 [1]。
TMP 造纸厂反馈控制新颖技 术，可测量匀浆机内的蒸汽 温度。
发电：启动电站锅炉
另一个节能实例来自化石燃料蒸汽 发电厂的优化启动。在解除管制的 电力市场中，这些发电厂并不只满 足于基础负荷，因此会遇到更多的 停机和启动问题。锅炉的启动时间 主要受热应力的限制，也就是说， 锅炉和汽轮机厚壁部分的温度梯度 过大可能会导致材料的爆裂。 根据模型和在线测量，可以计算出 实际的热应力。因此可以开发出一种 锅炉模型 ( 不允许突破热应力限 值)，并使用这种模型优化控制燃料 流速和高压 (HP) 旁通阀的位置。 ABB 已经在 7 个电厂中安装了这种技 术，还有三个以上项目正在进行之 中 (见图 2 )。一般情况下，单次启 动约可节约 10 % 至 20 % 的燃料。按 照每年 50 次至 150 次的启动计算， 每套装置所节约的能量相当于 80 至 800 万千瓦时。如欲了解详情，请参 见参考文献 [2]。
TMP 匀浆机的控制
当然，更为典型的控制问题集中在 用户方面。举例来说， 热机械制 浆 (TMP) 生产是一个能源密集型 流程。不管是一个圆盘旋转或两个 圆盘都旋转， 木屑与水的混合物 都需要在两个圆盘间很小的缝隙 (< 1 mm) 中研磨。转子由大型电力 机械驱动；一个现代化的 TMP 匀浆 机常常采用 30 MW 电机。 在匀浆区，大部分电力用于生产蒸 汽，少部分用于木材的机械加工。 现在，TMP 造纸厂反馈控制新颖技 术，可测量匀浆机内的蒸汽温度 (见 图 3 )。
瑞典 Holmen 纸业公司所属的 Hallsta 造纸厂的生产实践表明，每生产 1 吨 纸浆可直接节能 7 至 13 美元，而且 纸浆的质量也有所提高。如果 TMP 生产线的年产量达 10 万吨，那么每 年将节约 70 万至 130 万美元 (请注 意，造纸厂一般开工的生产线不止 一条)。加之 TMP 生产线停机次数减 少和造纸机断纸机率降低，一条生 产线每年节约的总费用将超过 200 万 美元。
提高产量，降低耗能
任何工厂的运行如果不能按设计要 求进行生产， 显然就是在浪费能 源。因此，设备的启动次数、质量 的变化和设备不稳定的持续时间必 须减少到最低限度。虽然这不是新 问题，但也很难加以控制。现在采 用先进的优化方法，可实现真正的 最佳运行。
创新的 ABB 软件方案——基 于高质量的切割优化——可以 根据实际质量数据，计算出最 佳切割模式。
工厂的运行和调度策略往往建立 在直观的经验基础上。这本身并不是缺点，但就优化和调度这两 方面来说，它妨碍了生产走向真正 的优化。
优化管理工厂资产意味着这些资产处于最佳的生产条件。非优化生产 往往由非优化工作资产造成，从而导致质量或产量的下降。
生产调度是增效节能的关键。生产设备的合理和优化使用可有效防止 某段时间使用太多的能源，而在其他时间浪费节约下来的能源。例如，工厂的驱动装置 (如泵、加热和 冷却系统) 需要能源。在这些流程变量中，如果可以避免发生任何改 变，则意味着不必改变驱动装置的 状态。
纸张的切割优化
考虑到造纸生产的具体情况，预定 的切割模式需要根据客户的指令进 行优化计算。由于实际生产中所发 生的变化，预定的切割模式往往并不理想，与巨型卷筒纸的实际质量有差距。这不仅会导致可再生废纸 的增加，而且会造成利润下滑。 创新的 ABB 软件方案——基于高质量 的切割优化——可以根据实际质量 数据，计算出最佳切割模式 (见图 4 )。专利方法能够在几秒内解决极 其复杂的优化问题。通过这样的方 法，可以进一步提高每一巨型卷筒 纸的质量，减少了必须回收的废纸 量。以每吨纸的生产能耗为基准， 一部分的可再生废纸节约的能源就 十分可观。假设每年生产 40 万吨 纸，只要减少 1 % 的可再生废纸， 每年就可以节约 10,000 MWh 的能源 (包括电力和煤气)。
生产计划的协调
在钢铁生产中，由于不同的原料和 订单种类繁多，因此熔炼车间的计 划调度非常困难。ABB 开发了一个 解决方案，能够以最佳方式，简化 和解决这一复杂的问题。 今天的自动化系统已经采集到 大量的数据，这些数据可以反 映工厂的许多情况。
同样的解决方案也适用于钢铁的下 一道工序——热轧生产 (见图 5 )。 热轧生产的计划调度不像熔炼车间 那么复杂， 但仍然面临着很大的 挑战。
解决这两个调度计划方案， 通过 协调进一步优化两个车间的生产 作业，尽可能减少新钢坯在堆料场 的停留时间， 就可以实现大幅节 能。因为在钢坯进入热轧机轧制之 前，需要保持灼热状态。加热每锭 1,000 m3 的钢坯大约需要 10,000 kW 的能量。如果 10 锭钢坯中有 1 锭可 以在灼热的状态下，从铸钢炉直接 送入热轧机 (这样不必再次加热)， 那么一台典型的热轧机每年可减少 21,000 吨的 CO2 或节约 390 万美元。 这些调度计划问题无法通过人工解 决，但采用现代的优化软件可以实 现。而且，操作人员和计划人员可 以进行监控，如果需要的话，还可 以进一步改变计划。
监控能源浪费的设备
即使工厂控制系统、计划和调度非 常完美，但随着时间的推移，由于 设备老化和流程出现故障，其生产 性能将会逐步退化。有时很容易发 现设备损坏，然而在许多情况下， 退化是渐进的，依靠流程显示器、 动态曲线和报警表等传统操作工 具，不能轻易发现故障。即使是一 个技术熟练的操作人员，也无法从工厂内采集的测量数据中辨认出曾 经发生过的不正常流程状态。
采用先进的信号分析运算法深入地 观察这些测量值，可以更清楚地揭 示其状态特性。通过分散控制系统 (DCS) 所采集到的测量值，很容易计 算出一些关键性能指标 (KPIs)。在 某些情况下，通过温差以及流量测 定值可很好地提供能耗情况。当设 备的实际运行情况接近设计标准值 时 (即在早期的运行或大修之后)， 就可以获取“衰退前的”测量值， 然后通过计算机进行比较，就可以 很容易地检测出设备效率的衰退情 况。但要诊断衰减的原因，不但需 要一名经验丰富的维修工程师，而 且还需要另外一套运算方法。
更复杂的监控系统不但可进行简单 的计算，以检查是否符合性能指标 要求，而且也可应用于更先进的设 备模型，以识别各种参数，这样可 使该模型与正在衰退的设备性能相 匹配。相比于从 DCS 中所获得的测 量值，这些参数可以更为全面了解 系统的内在性能。
通过电力驱动数据监控流程设备 在引进先进的监控技术时，大家总 认为需要引进更为灵敏的设备，毕 竟，要获得更多的流程信息需要更 多的数据。然而，人们常常忘掉这 样一个事实：今天的自动化系统已 经采集到大量的数据，这些数据可 以反映工厂的许多情况。即使在那 些不太明显的地方，也可以不断地 采集与分析这些数据。
即使是一个技术熟练的操作人 员，也无法从工厂内采集的数 据中辨认出曾经发生过不正常 的流程状态。
现列举驱动系统的一个实例。除了 控制系统的算法之外，还包含数据 采集器，通常用于诊断驱动系统的 性能。然而，这些数据还可以告诉 你很多关于最终由电机控制的流程 信息。把驱动系统的信号模式与所 观测的流程性能相匹配，或者调整 流程模型与观测的信号相对应，这 时就可以通过系统中已有的信号， 在不需要引入新的 (和费用高昂的) 测量值的情况下检索控制流程的相 关信息。图 6 中显示，通过对驱动 系统的信号分析，可以对压缩机进 行诊断。
全面的观点
通过优化方式实现节能，除了技术 上的复杂性以外，还存在操作上的 复杂性。现代化的优化解算器能够 提供快速而可靠的方法解决复杂的 技术问题。人们所面临的另一个大 挑战是：要把以计算机为基础的生 产调度和工厂运行融入到工厂的工 作流程中。
为了使现代化工厂的优化获得成功， 组建生产计划和工厂运行的团队十 分必要。对于经销商和用户而言， 实用性、可维护性、模块化和适当 的培训非常重要。如果这些问题能 够得到全面的解决，那么成功生产 和节能之间将不会产生任何矛盾。
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