近年来，在国家供给侧改革的新形势下，尤其是新的互联网技术、信息技术的飞速发展，以新技术开发为支撑、以绿色发展为约束、以智能化发展为方向、以效益最大化为目标已经成为钢铁行业发展和国家调控的重点方向。其中数字化、网络化、智慧化能源管控系统的开发应用已成为新的引领方向，能源效率、能源成本的深度分析将成为钢铁企业精细化管理的主要内容，而国内目前运行的企业能源中心已无法支撑能源集约化和精细化的管理需求，急需在工业互联网支撑下，开展钢铁企业智慧能源管控系统开发与应用研究。 鞍钢股份鲅鱼圈钢铁分公司于2008年9月10日建成投产，同年完成能源管理中心建设，实现能源数据的在线监测和统计报表打印等功能。受当时技术条件的制约，能源中心功能单一，不能实现在线管控与优化，数据分散、缺乏系统整合、共享和利用，能源管理和生产管理完全分离，各自为政，智能化程度低，完全依靠人工经验进行协调生产。以上问题严重制约了鲅鱼圈钢铁分公司的能源管理提升，能耗指标处于全国中下游水平，项目实施前，2017年鲅鱼圈分公司能耗指标达到600kgce/t钢以上。2017年项目组在经过大量的国内外信息调研基础上，形成项目可行性研究报告；鞍钢集团公司多次组织专家论证，决定以鲅鱼圈钢铁分公司为试点，对能源管理中心进行全方位技术升级改造。2018年初，自筹资金1.2亿元，率先放行了“钢铁企业数字化网络化智慧能源管控系统开发与应用”项目。作为首批两化融合项目，以“集约化、数字化、网络化、智能化”为目标，采用产、学、研合作模式进行联合攻关，按着“顶层设计”、“分步实施”、“重点突破”、“全面提升”的总体原则进行强力推进，项目实施以来取得了预期效果。

2009年起，工信部率先在钢铁行业年生产规模300万吨以上的大型企业试点建设了91家企业能源管理中心。从钢铁企业能源管理信息化建设和运行的实际效果看，还存在着一些问题： 1）普遍采用SCADA平台软件、实时数据库软件、关系型数据库软件分层搭建系统，且多为国外软件产品，缺乏统一的、自主知识产权的数据平台软件，难以适应能源大数据管理需求。从SCADA平台到实时数据库，再到关系型数据库，数据被层层筛选和粗化；受限于关系运算和B+树索引特点，关系数据库单表存储记录数达到千万条级别后查询速度显著下降，导致系统查询速度越来越慢；能源计量仪表众多，正常清零、网络故障回零或跳变、网络中断丢数问题时有发生，带来负值、极大值污染能源数据，需要人工修正。 2）没有信息描述模型支撑，能源管理功能直接基于数据库表格、查询逻辑、标签计算公式实现，存在着逻辑碎片化、指标数据落地、功能难以复用问题。吨钢综合能耗、工序能耗等指标需要成千上万个计量数据、产量数据、折标系数经过加减乘除计算后得到，缺乏良好组织的计量数据往往需要通过硬编码的公式一步一步代入计算得到，一般通过Excel表格线下实现。 3）预测调度模型研究较多，但缺乏实用性。能源预测的研究多集中在对发生消耗量、总量的预测上，这种预测受到计量误差影响，很难做到绝对量的准确，也不便于输入到调度模型。同时，调度模型中往往忽略煤气柜、单次调整成本、停机成本、峰谷电价差中的一项或几项，导致实用性不足。 4）国内上百家钢铁企业建设的能管中心系统，多以能源监控、调度和基础能源管理为主，通过信息化实现能源精细化管理，进而获得效益的较少，数据利用普遍不足。 5）计量平衡工作普遍采用公司到分厂、分厂到车间/炉座的两级分摊模式，且多以手工修改分摊数据实现，使得原始计量数据的权威性下降，能耗成本失真，ERP关账周期长，人员劳动强度大。

项目研发了以数据平台软件为基础、以能量流网络信息描述模型为核心、以能源精细化管理为特色的大数据能源管理系统，解决了多介质预测调度的实用化问题。 1）在数据平台方面，①开发了DataX软网关，提供实时数据交换、业务数据交换驱动接口，并实现了OPC、Modbus、HJ 212、DBLink等多种类型的数据驱动，解决了多源异构数据的采集问题；②确保数据质量，减少人为修数工作：利用仪表量程实现了异常数据的自动过滤；利用上下文信息实现对表底数据正常清零、异常回零的判断，对正常清零的数据从下一秒开始在零值基础上继续计算差值，避免出现大负数；利用采集数据上的时标信息判断是否丢数，对丢数的表底值待其通讯恢复后将差值均匀填入到丢数时间段内的各周期，避免最后一个周期过大而其他周期为零；③自主开发了时序数据库内核，通过面向时序数据的索引优化、压缩算法，代替实时数据库作为原始时序数据的存储引擎，实现单机每秒5万条写入速度和每秒百万条的读取速度；④设计了多时间尺度、多值类型的数据存档结构，以便为各种业务提供粒度匹配的数据，并对多存档进行自动平衡存储以提高数据的并发读写速度；⑤对业务频繁读取的数据进行缓存优化，包括数据缓存、配置信息缓存、报表缓存等，使系统查询速度提高了50倍。上述技术并用，消除了对实时数据库软件、关系数据库软件依赖，提供了秒分时日月、原始值、确认值、平衡值多种数据类型，满足了业务的数据需求。

为了应对气候变化、治理大气污染，钢铁企业的节能减排压力也越来越大。企业普遍面临如下问题和机遇： 1）能源管理较粗放，科学化、定量化过程管理能力不足 长期以来，钢铁企业形成了生产为主、能源为辅的管理理念。能源管理较为粗放，表现为：能效指标体系缺乏系统支撑，对节能潜力点挖掘不足，数据不真实掩盖了问题；节能管理搞运动、一阵风，缺乏信息系统的监督、科学评价，节能管理的成果难以持久；能源信息分散、共享程度不足，使得公司能源管理、分厂能源管理各行其道，未形成上下贯通、全员参与的局面；能源调度决策缺乏模型支持，调度人员难以进行预先的、精确的调整。 2）管理节能潜力巨大 钢铁企业设计时大马拉小车问题突出，能源供应超出实际需求，检修期间浪费更加严重，降低介质单耗潜力大；大工业用电按照峰平谷分时计价，峰电价一般为谷电价3 倍，避峰就谷生产的经济效益十分显著；蒸汽管网保温不合理、阻力损失大、跑冒滴漏等造成管损比例大；一边外购天然气，一边放散煤气，一边外购技术气体，一边开着低效的空压机组等等。 因此，钢铁企业如何有效利用大数据技术提升能源管理科学化水平，降低能耗和能源成本成为重要问题。

课题任务: （1） 大型联合企业能源在线监测技术研究：能源管理系统基础数据采集集成技术研究；设备能源利用效率在线监测与分析模型研究。 （2） 面向大型联合企业的能效评估和分析技术研究：大型联合企业系统能效的综合评价；大型联合企业能源供需平衡分析；大型联合企业能源负荷预测；大型联合企业基于GIS的能源网络建模与分析;能源系统运行仿真。 （3）企业级能源优化配置和调度技术研究：大型钢铁联合企业能源结构优化；大型钢铁联合企业能源优化配置；大型钢铁联合企业能源优化调度。 （4）能源管控系统集成平台：能源管控系统网络集成平台；能源管控系统数据集成平台；能源管控系统应用开发平台。 课题牵头单位为冶金自动化研究设计院,，课题参加单位为东北大学、中科院沈阳自动化研究所、合肥工业大学、首钢京唐公司。