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浙江某药业公司WOES智能优化节能分析
发布时间 : 2025-07-29 来源 : 本站原创 浏览量 :

项目简介

浙江某药厂WOES智能优化节能系统是在实现实时数据采集和管理数据整合的前提下,以能源消费为核心数据,系统监测点共计195个点,其中电力监测点 109个(利旧46个)、水监测点41个、冷冻水、冷冻盐水监测点30个,蒸汽14个,天然气1个。涵盖 10kV 高压配电室、201 车间、205车间、206车间、冷冻站、208车间、废水预处理车间、废水处理中心、101/102车间(针剂车间)、中试车间等。截止9月底一期系统工程已全部实施完毕,经过试运行已正式投运。系统上线运行通过线上和线下分析,找到部分节能和非节能价值,每年可带来节能效益60万元。

难点痛点分析

1)人工抄表时间无法统一,抄错概率高

2)跑冒滴漏问题发现不了或发现不及时,且跑冒滴漏问题管理困难,夜间不停机设备或车间监管松散。

3)企业基本电费选择按需量收费的方式基本合理,但对企业后续负荷变化后的基本电费选择方式没有实时的监测,控制最大需量值方面还有很大优化调整空间

4)节能降耗管理制度完善,但制度是否执行到位无法做到实时监管。

5)设备档案缺少维修记录,不能快速的查找到维修记录和维护情况。设备运行管理主要依赖人为巡检,对设备本身的运行安全缺少发现的抓手。

节能效益

1、空压机运行可进行优化管控,减少能源浪费。

1)系统上线运行发现公司配备的四台空压机具有改进空间,其中动力车间空压站 2 台阿特拉斯 90kW 空压机加卸载比较频繁,查看两台空压机运行时间发现,一台运行时间 42614 小时,加载时间 19151 小时,卸载率 55%,另一台运行时间14366 小时,加载时间 3605 小时,卸载率 75%,空载运行 30KW。在保证生产工艺压力的情况下,采用闭环控制方式对空压机运行进行优化,以减少空压机长时间卸载导致的浪费,预计产生 28*24*2*350*0.6*0.5=14.1 万的节能效益。

2)制剂车间 2 90kW 空压机,通过曲线查看卸载率约 50%,单台卸载功率30kW,从历史数据曲线可以看出存在很多情况两台空压机同时运行,交替加卸载,需要进行优化调整。空压站除去周日,平均每天用电 1000 度。工作日每年约 250 天,平均每天 12 个小时,采用闭环控制方式对空压机运行进行优化,以减少空压机长时间卸载导致的浪费,预计产生 30kW×12h×250d×50%卸载率×0.7电价=31500 元节能效益。

2、可进一步提高力调电费奖励,减少电费支出。

从系统力调电费分析,全公司 9 月份功率因数 0.91,力调电费奖励约 1600元,若将功率因数调整到 0.951#2#4#变压器有调整空间),则平均每月可多奖励 7000 元,年可节省电费支出 8.4 万元。

3、调控需量最大值,减少电费支出。

虽然目前选择需量收费方式合理(6000kW 是平衡点),但是从控制最大需量值方面还有优化调整空间。从系统数据分析 8 月份最大需量负荷出现在 7 月份最大需量为 3100kW8 19 日为 3700kW9 月份最大需量为 3600kW,最大需量发生时间 11:00-13:00 期间,可评估考虑调整到下午 16:00,年可节省电费 6 万元。

4、盐水机组运行优化管控,减少能源浪费。

螺杆盐冷水机组,正常情况下的两台冷水机组运行基本无差异,但是其中两台新水冷螺杆机组每天的用电量差异在 600-1000 度电左右,运行功率相差 70kW左右(每天运行约 10 小时),系统及时发现了机组运行存在异常,需要对功率偏小的盐水机组进行维护维修,目前已经联系厂家,预计年节能效益 12 万元。

非节能效益

1、循环水池用电异常管控,减少能源浪费。

系统上线运行发现二楼循环水池用电出现设备空运转情况,造成能源浪费。10 月份出现 3 次,每次 21:00-7:00 10 小时,平均功率 19kW10 月份共浪费570kWh 电能,针对该情况可通过系统设置用能异常报警避免类似情况产生。

2、及时发现故障隐患,保障设备运行安全。

1)系统上线运行后发现新动力车间 1P8 电表 A 相缺相,据此现场发现配电柜电流端子排 A 相电流信号线螺丝松动,导致 A 相电流缺相,处理后恢复正常。不仅解决了前期存在的抄报数据不准确问题,还排除了由于电流互感器开路所带来的用电安全隐患。

2)系统上线运行后发现 201 车间总负荷错误,现场检查发现配电柜 B 相电流互感器装反,导致 B 相负荷为负,调整接线和紧固接线后数据正常。不仅解决了前期存在的抄报数据不准确问题,还排除了由于电流互感器开路所带来的用电安全隐患。

3、实现能耗数据自动抄报。

系统上线运行后解决了在数据统计工作中人工抄表工作量大且数据不准、不同车间用能数据交叉、公共能源使用分摊、数据换算麻烦等一系列问题所造成的能耗数据统计失真。

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