在西门子的数字化泵站系统中,为了实现泵组的***优化运营,首先会建立整个泵房的数字孪生模型,包括收集泵房的结构信息,工程数据以及历史数据来对泵房进行水力建模,整理水泵组合白名单,计算水泵扬程曲线参数,水泵功率曲线参数以及损失系数等。
有了这个和实时数据连接的数字孪生模型后,用户只需要输入调度需求和泵站运行状况作为系统“计算输入”给到计算引擎,计算引擎使用了数学优化算法模型,用以直接计算出满足输入条件的所有可行方案中的***佳点,智能优化泵组策略,在保障泵站流量与压力输出的同时,使所选择的水泵都尽可能运行于其特性曲线的高效区间上,基于能源的同时延长动机寿命,助力数字化泵站实现降本增效。
数字化泵站实现实时泵站运行状态监控
根据算法和工业评估,在符合工况的条件下,使用数字化泵站系统的泵组优化后,整个泵站的预期节能将达到3%或以上,这对于水厂***主要的电力消耗来说具有很高的经济效益。
水泵数字孪生+人工智能实现泵组健康运维
通过实时监测设备的运行状态,提前预测设备可能发生的各种故障,有计划地安排设备停机维修维护时间,是目前***为先进的和***佳性价比的设备维护策略。
对于水泵的健康运维,西门子DPS数字化泵站系统提供了深度融合数字孪生与机器学习等技术CMS系统(在线振动监测系统)。该系统可以整合控制系统数据、设备监测数据、故障通知与分析数据、工艺设计相关数据、维修报告日志等数据,并结合设备制造相关机理与专业知识,并从中找出关联关系构建每台水泵的数字孪生模型。