化肥生产能源管理系统软件：Siemens SIMATIC Energy Manager二次开发_（7）.节能技术在化肥生产中的应用案例.docx

PAGE1

PAGE1

节能技术在化肥生产中的应用案例

引言

化肥生产是一个能源密集型过程，涉及到多种高能耗的工艺步骤。为了实现可持续发展和降低生产成本，引入节能技术变得尤为重要。SiemensSIMATICEnergyManager（以下简称SEEM）作为一种先进的能源管理系统，能够有效地监控和管理化肥生产过程中的能源消耗，从而实现节能降耗的目标。本节将通过具体的案例，介绍如何在化肥生产中应用SEEM进行能源管理，并展示一些实际的开发技巧和代码示例。

案例一：氨合成过程的能源监控与优化

氨合成是化肥生产中的关键步骤之一，其能源消耗占总能源消耗的很大比例。SEEM可以帮助我们实时监控氨合成过程中的各种能源参数，并通过数据分析和优化策略，实现能源的有效利用。

1.1实时能源数据采集

在氨合成过程中，需要采集的能源数据包括但不限于电力消耗、天然气消耗、蒸汽消耗等。这些数据可以通过SEEM的SCADA系统（数据采集与监控系统）进行采集。

#Python示例：使用SEEM的API进行实时数据采集

importrequests

importjson

defget_energy_data(endpoint,params):

从SEEM系统获取实时能源数据

:paramendpoint:SEEM系统的API端点

:paramparams:请求参数

:return:能源数据

response=requests.get(endpoint,params=params)

ifresponse.status_code==200:

returnjson.loads(response.text)

else:

raiseException(f请求失败，状态码：{response.status_code})

#示例参数

endpoint=http://seem-system/api/energy-data

params={

process:ammonia_synthesis,

start_time:2023-10-01T00:00:00Z,

end_time:2023-10-01T23:59:59Z

}

#获取数据

energy_data=get_energy_data(endpoint,params)

print(energy_data)

1.2数据处理与分析

采集到的能源数据需要进行处理和分析，以便找出能源消耗的瓶颈和优化点。可以使用Python的Pandas库进行数据处理和分析。

#Python示例：使用Pandas进行数据处理和分析

importpandasaspd

#将采集到的数据转换为PandasDataFrame

df=pd.DataFrame(energy_data)

#计算平均电力消耗

mean_electricity_consumption=df[electricity_consumption].mean()

print(f平均电力消耗：{mean_electricity_consumption})

#计算最大天然气消耗

max_gas_consumption=df[gas_consumption].max()

print(f最大天然气消耗：{max_gas_consumption})

#计算最小蒸汽消耗

min_steam_consumption=df[steam_consumption].min()

print(f最小蒸汽消耗：{min_steam_consumption})

#绘制能源消耗趋势图

importmatplotlib.pyplotasplt

df.plot(x=timestamp,y=[electricity_consumption,gas_consumption,steam_consumption],figsize=(10,6))

plt.title(氨合成过程能源消耗趋势图)

plt.xlabel(时间)

plt.ylabel(能源消耗)

plt.grid(True)

plt.show()

1.3优化策略实施

根据数据分析结果，可以制定相应的优化策略。例如，如果发现电力消耗在某些时间段异常高，可以调整工艺参数或设备运行时间，以降低这些时间段的电力消耗。

#Python示例：实施优化策略

defoptimize_pro