技术领域
[0001] 本
发明涉及节能技术领域，特别涉及一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法。
背景技术
[0002] 目前，
啤酒的主要生产工艺流程为：麦芽和粮食辅料经
粉碎→
糖化→过滤→
麦汁煮沸→冷却→
发酵→啤酒过滤→
包装。根据
蒸汽消耗数据分析，啤酒传统工艺中蒸汽消耗主要产生在以下几个工序：糖化和麦汁制造占蒸汽总量的60％，啤酒发酵和过滤工序占蒸汽总量的5％，啤酒包装工序占蒸汽总量的35％。
[0003] 其中，糖化麦汁制造工序的蒸汽消耗中
麦汁煮沸占60％，降低麦汁煮沸蒸汽消耗是降低麦汁蒸汽消耗的重要环节。传统的麦汁煮沸工艺是麦芽和其他粮食辅料经过糖化、过滤后得到的麦汁进入煮沸锅后，用蒸汽加热，煮沸工艺
蒸发率为8％以上，蒸汽
阀门开度100％，使麦汁持续强烈
沸腾翻滚，煮沸时间为80-90分钟。传统工艺特点是麦汁蒸发量大，耗能高，麦汁热负荷高，啤酒容易老化。为降低成本，需要一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法，以根据能耗模型预测的结果优化工艺和指导制定相应的节能措施。
发明内容
[0004] 本发明提供一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法，用以降低能耗，实现节能目标。
[0005] 本发明提供了一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法，所述方法执行以下步骤：
[0006] 步骤1：对所述能源消耗系统构建能耗模型；
[0007] 步骤2：对所述能耗模型进行分析，以获得单位产品综合能耗模型；
[0008] 步骤3：利用所述单位产品综合能耗模型，对所述能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议。
[0009] 进一步地，在所述步骤1中，对所述能源消耗系统构建能耗模型执行以下步骤：
[0010] 步骤S101：对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行在线采集并存储，以形成能源
数据库；
[0011] 步骤S102：对所述能源消耗系统的各个工序的生产数据进行采集并存储，以形成生产数据库；
[0012] 步骤S103：将所述能源数据库中的能耗数据和所述生产数据库中的生产数据
抽取到
中间层进行调理、转换和集成，并导入
数据仓库；
[0013] 步骤S104：根据所述数据仓库中的数据对所述能源消耗系统构建能耗模型。
[0014] 进一步地，在所述步骤S104中，所述根据所述数据仓库中的数据对所述能源消耗系统构建能耗模型执行以下步骤：
[0015] 步骤S1041：将所述数据仓库中的数据按多维形式组织起来，形成多维数据；
[0016] 步骤S1042：对所述多维数据进行分析，以获得分析结果，所述分析包括切片、切
块、钻取、旋转；
[0017] 步骤S1043：根据所述分析结果构建并验证所述能源消耗系统的能耗模型。
[0018] 进一步地，在所述步骤2中，对所述能耗模型进行分析，以获得单位产品综合能耗模型执行以下步骤：
[0019] 步骤S201：将所述能源消耗系统的能源消耗按照能耗种类，并以标准折算系数折算为综合能耗；
[0020] 步骤S202：根据所述综合能耗以及产品产量计算单位产品综合能耗；
[0021] 步骤S203：采用e-p分析方法将所述综合能耗拆分成所述能源消耗系统的各个工序中的产品比系数和各工序的工序能耗的乘积之和；
[0022] 步骤S204：采用e-p分析方法计算因工序的工序能耗变化引起的产品能耗改变量和因产品比系数变化引起的产品能耗改变量；
[0023] 步骤S205：采用能耗基准因数法，引入能耗基准线值，将单位实际能耗和单位产品综合能耗进行比较，以判断所述能源消耗系统在有效用能中的状况。
[0024] 进一步地，在所述步骤S202中，采用以下公式计算单位产品综合能耗，[0025]
[0026] 其中，E0为单位产品综合能耗，Tce为统计期内生产产品所消耗的能源总量，T为统计期内的产品产量；
[0027] 在所述步骤S203中，采用以下公式将所述综合能耗拆分成所述能源消耗系统的各个工序中的产品比系数和各工序的工序能耗的乘积之和，
[0028]
[0029] 其中，ei为产品生产中的各工序能耗，pi为各工序中的实物产量与产品成品的产量，即产品比系数，i＝1,2,3，…，N，N为产品生产工序的总数；
[0030] 在所述步骤S204中，采用以下公式计算因工序的工序能耗变化引起的产品能耗改变量和因产品比系数变化引起的产品能耗改变量，
[0031]
[0032] 其中，ΔE为总的产品能耗改变量，e′i和e″i分别为统计期始、末第i道工序的工序能耗，p′i和p″分别为统计期始、末第i道工序的产品比系数，等式右边第一项为因ei变化引起的产品能耗改变量，称作直接节
能量，等式右边第二项为因pi变化引起的产品能耗改变量，称作间接节能量；
[0033] 在所述步骤S205中，采用以下公式将单位实际能耗和单位产品综合能耗进行比较，
[0034]
[0035] 其中，Gc为产品生产设备的能耗基准线值，eI为产品生产设备的单位实际能耗，ec为产品生产设备的单位有效能耗，若Gc＝100％，则有效用能方面达到标准状况；若Gc>100％，则用能上存在浪费，有待改进；若Gc<100％，则用能方面优于标准状况。
[0036] 进一步地，在所述步骤3中，利用所述单位产品综合能耗模型，对所述能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议，执行以下步骤：
[0037] 步骤S301：利用所述单位产品综合能耗模型，采用能耗基准因数法评估所述能源消耗系统的各个工序和设备的能效，获得所述评估结果；
[0038] 步骤S302：根据所述评估结果，根据所述单位产品综合能耗模型的理论模型上生成降低能耗的预测及建议，以实现既定的节能目标。
[0039] 进一步地，在所述步骤S101中，采用
数据采集系统对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行在线采集，采用能耗
监控系统对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行监控，
[0040] 其中，所述将数据采集系统设计包括：由气体涡街流量计和流量计算
微处理器组成的气体流量数据采集模块、由光电直读远传
水表发生的水消耗数据采集模块、冷凝水计量模块和由互感器、三相电度表组成的
电能计量模块；
[0041] 所述能耗监控系统包括能耗监控系统管理平台、
数据中心、能耗数据采集终端、智能仪表，其中所述数据中心用于接收所述能耗数据采集终端设备上报的数据，并对所述数据进行分类处理、存储，并定时通过无线传输装置将获取的数据传输到信息
云存储平台
大数据存储
服务器；
[0042] 服务器或计算机通过所述云存储平台大数据存储服务器获取相应的能耗信息，能耗监控系统管理平台
软件用于集中管理所辖区域的所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据，所述集中管理包括仪表管理、采集终端管理、能耗管理、数据分析展示、数据报表；
[0043] 所述能耗监控系统管理平台使用B/S架构；能耗数据采集终端安装在所述能源消耗系统的各个工序的车间中，负责每个车间内能耗的数据采集，采用专用低功耗嵌入式采集设备，通过
现场总线连接智能计量仪表，支持多种主流通信协议，并主动对仪表、传感设备进行数据采集，定时或按需将数据上传到数据中心层，提供AO、DO端口，同时可对智能仪表下达控制命令；所述智能仪表，包括具备数据远传功能的电能计量仪表、传感设备及执行器，所述电能计量仪表包括单相
电能表、三相电能表、多功能电能表，负责电能的实时用量计量，为所述能耗数据采集终端提供原始能耗数据。
[0044] 进一步地，在所述步骤S1041中，所述将所述数据仓库中的数据按多维形式组织起来，形成多维数据，执行以下步骤：
[0045] 从第一数据库
接口接收来自外界数据库的数据信息为所接收的数据信息建立属性数据仓库，并在属性数据仓库中保存所述数据信息的属性数据，所述第一数据库接口连接的数据库包括能源数据库、生产数据库；
[0046] 从第二数据库接口接收来自外界数据库的地理数据为所接收的地理数据建立空间数据仓库，并在空间数据仓库中保存所述地理数据，其中所述地理数据与所述数据信息相关，所述第二数据库接口连接的数据库包括：地图数据库、工艺数据库、车间数据库；
[0047] 对所述属性数据仓库中保存的数据信息的属性数据进行分析，产生所述属性数据的分析数据；
[0048] 建立所述分析数据和所述地理数据之间的多维关系表。
[0049] 进一步地，所述能源消耗系统包括啤酒生产的能源消耗系统，所述能源消耗系统的工序包括煮沸工艺，所述煮沸工艺包括3个阶段：
[0050] 第1阶段是麦汁预热，利用煮沸过程中回收的热量将由暂存罐进入煮沸锅的麦汁进行预热；
[0051] 第2阶段是麦汁煮沸，将麦汁加热到沸腾状态；
[0052] 第3阶段是低压煮沸和余热回收以提高蒸发速度，回收蒸发出的水蒸汽热量将用于麦汁预热。
[0053] 在所述步骤3中，根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议，包括采用加压煮沸工艺、采用蒸汽回收工艺、采用麦汁预热工艺、或采用高浓稀工艺。
[0054] 进一步地，在所述步骤3中，利用所述单位产品综合能耗模型对所述能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议执行以下步骤：
[0055] 步骤A301、利用所述单位产品综合能耗模型，获取所述单位产品工艺和设备能耗，确定所述单位产品的综合能源强度；
[0056]
[0057] 其中，fi为第i个单位产品的所述综合能源强度，Ki,j为第i个单位产品的第j道工序的能耗，Ci,j为第i个单位产品的第j道工序的产量，Ci,j2为第i个单位产品的第j2道工序的产量，N为第i个单位产品的工序总量，i＝1、2、3……It，It为单位产品数量，j＝1、2、3……N，j2＝1、2、3…j-1、j+1、j+2...N；
[0058] 步骤A302、将所述综合能源强度最小值所对应的单位产品作为基数产品；
[0059] 步骤A303、根据所述基数产品，确定所述单位产品的因素强度；
[0060]
[0061]
[0062] fRSi＝fi-fFi-fIi
[0063] 其中，fFi为第i个单位产品的效率强度，K0,j为所述基数产品的第j道工序的能耗，C0,j为所述基数产品的第j道工序的产量，C0,j2为所述基数产品的第j2道工序的产量，fIi为第i个单位产品的结构强度，fRSi为第i个单位产品的分解余量；
[0064] 步骤A304、确定每个所述单位产品的工艺能耗投入；
[0065]
[0066] 其中，KCi,j为第i个单位产品的第j道工序的能耗投入，f0为所述基数产品的综合能源强度；
[0067] 步骤A305、根据步骤A304的结果对所述能源消耗系统的每道工序进行能耗调整。
[0068] 本发明
实施例提供的一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法，具有以下有益效果：通过对能耗模型进行分析获得单位产品综合能耗模型，并进行评估，根据获得的评估结果对能源消耗系统的工艺和设备进行改进，因此可以通过设备和工序能耗的分析对比，指导工艺优化和节能空间的评估，并对工艺和设备能耗进行合理预测，根据能耗模型预测的结果优化工艺和指导制定相应的节能措施，以降低能耗，实现节能目标。
[0069] 本发明的其它特征和优点将在随后的
说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、
权利要求书、以及
附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0070] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0071] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0072] 图1为本发明实施例中一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法的流程示意图。
具体实施方式
[0073] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0074] 本发明实施例提供了一种能源消耗系统的能耗建模与评估方法，如图1所示，所述方法执行以下步骤：
[0075] 步骤1：对所述能源消耗系统构建能耗模型；
[0076] 步骤2：对所述能耗模型进行分析，以获得单位产品综合能耗模型；
[0077] 步骤3：利用所述单位产品综合能耗模型，对所述能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议。
[0078] 上述技术方案的工作原理为：对能源消耗系统构建能耗模型；对能耗模型进行分析，获得单位产品综合能耗模型；利用单位产品综合能耗模型，对能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据评估结果对能源消耗系统的工艺和设备进行改进。
[0079] 上述技术方案的有益效果为：通过对能耗模型进行分析获得单位产品综合能耗模型，并进行评估，根据获得的评估结果对能源消耗系统的工艺和设备进行改进，因此可以通过设备和工序能耗的分析对比，指导工艺优化和节能空间的评估，并对工艺和设备能耗进行合理预测，根据能耗模型预测的结果优化工艺和指导制定相应的节能措施，以降低能耗，实现节能目标。
[0080] 在一个实施例中，在所述步骤1中，对所述能源消耗系统构建能耗模型执行以下步骤：
[0081] 步骤S101：对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行在线采集并存储，以形成能源数据库；
[0082] 步骤S102：对所述能源消耗系统的各个工序的生产数据进行采集并存储，以形成生产数据库；
[0083] 步骤S103：将所述能源数据库中的能耗数据和所述生产数据库中的生产数据抽取到中间层进行调理、转换和集成，并导入数据仓库；
[0084] 步骤S104：根据所述数据仓库中的数据对所述能源消耗系统构建能耗模型。
[0085] 上述技术方案的工作原理为：在所述步骤S101中，采用动态多参数在线能源计量方法对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行在线采集并存储，以形成能源数据库。
[0086] 能源数据库以秒为单位存储能耗数据，为能源分析提供了强大的数据
支撑。很多能源模型除了需要能耗数据外，还需要现场生产数据，可以人工登录网页录入，或通过联机事务处理(OLTP)方式采集存储这些数据。在进行分析前，需要将能耗实时数据和各车间生产数据抽取到中间层进行调理、转换和集成(即ETL过程)，并最终导人数据仓库，成为能源建模分析的
基础。
[0087] 上述技术方案的有益效果为：可以根据数据仓库中的能耗数据和生产数据对能源消耗系统构建能耗模型，有助于提高所构建的能耗模型的准确性。
[0088] 在一个实施例中，在所述步骤S104中，所述根据所述数据仓库中的数据对所述能源消耗系统构建能耗模型执行以下步骤：
[0089] 步骤S1041：将所述数据仓库中的数据按多维形式组织起来，形成多维数据；
[0090] 步骤S1042：对所述多维数据进行分析，以获得分析结果，所述分析包括切片、切块、钻取、旋转；
[0091] 步骤S1043：根据所述分析结果构建并验证所述能源消耗系统的能耗模型。
[0092] 上述技术方案的工作原理为：数据仓库中的数据按多维形式组织起来，采取切片(Slice)、切块(Dice)、钻取(Drill—down和Roll—up)、旋转(Pivot)等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从多个
角度、多侧面地观察数据仓库中的数据，从而深入理解包含在数据中的信息，建立并验证能源模型。然后可将分析结果生成报表、仪
表盘、查询数据集等，并发布到企业内网。企业中各浏览终端可以根据用户权限等级查看相宜的内容。
[0093] 所述钻取为改变维的层次，变换分析粒度，包括向上钻取和向下钻取；所述切片和切块是在部分
选定值后，关系度量数据在剩余维上的分布，如果剩余的维只有两个，则是切片，如果有三个，则是切块；所述旋转是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置。所述向上钻取为在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；所述向下钻取从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。
[0094] 上述技术方案的有益效果为：对数据仓库中的数据进行进一步处理和分析，可以进一步提高所构建的能耗模型的准确性，进而实现节能目标。
[0095] 在一个实施例中，在所述步骤2中，对所述能耗模型进行分析，以获得单位产品综合能耗模型执行以下步骤：
[0096] 步骤S201：将所述能源消耗系统的能源消耗按照能耗种类，并以标准折算系数折算为综合能耗；
[0097] 步骤S202：根据所述综合能耗以及产品产量计算单位产品综合能耗；
[0098] 步骤S203：采用e-p分析方法将所述综合能耗拆分成所述能源消耗系统的各个工序中的产品比系数和各工序的工序能耗的乘积之和；
[0099] 步骤S204：采用e-p分析方法计算因工序的工序能耗变化引起的产品能耗改变量和因产品比系数变化引起的产品能耗改变量；
[0100] 步骤S205：采用能耗基准因数法，引入能耗基准线值，将单位实际能耗和单位产品综合能耗进行比较，以判断所述能源消耗系统在有效用能中的状况。
[0101] 上述技术方案的工作原理为：目前，国内外发展的能源建模和能效评估方法众多，如能耗基准因数法、投入产出法等等。在本发明中结合生产工艺的特点，采用能耗基准因素法和e—p分析法，提出适合大部分企业的单位产品综合能耗模型。
[0102] 依据GB/T2589--2008综合能耗计算通则，将企业生产流程中水、电、
煤等在各工序段中的消耗按照能耗种类，并以标准折算系数折算为综合能耗，将单位产品综合能的定义引入到产品工序能耗分析中。
[0103] 在所述步骤S202中，采用以下公式计算单位产品综合能耗，
[0104]
[0105] 其中，E0为单位产品综合能耗，Tce为统计期内生产产品所消耗的能源总量，T为统计期内的产品产量；
[0106] 在所述步骤S203中，采用以下公式将所述综合能耗拆分成所述能源消耗系统的各个工序中的产品比系数和各工序的工序能耗的乘积之和，
[0107]
[0108] 其中，ei为产品生产中的各工序能耗，pi为各工序中的实物产量与产品成品的产量，即产品比系数，i＝1,2,3，…，N，N为产品生产工序的总数；
[0109] 在所述步骤S204中，采用以下公式计算因工序的工序能耗变化引起的产品能耗改变量和因产品比系数变化引起的产品能耗改变量，
[0110]
[0111] 其中，ΔE为总的产品能耗改变量，e′i和e″i分别为统计期始、末第i道工序的工序能耗，p′i和p″分别为统计期始、末第i道工序的产品比系数，等式右边第一项为因ei变化引起的产品能耗改变量，称作直接节能量，等式右边第二项为因pi变化引起的产品能耗改变量，称作间接节能量；
[0112] 在所述步骤S205中，采用以下公式将单位实际能耗和单位产品综合能耗进行比较，
[0113]
[0114] 其中，Gc为产品生产设备的能耗基准线值，eI为产品生产设备的单位实际能耗，ec为产品生产设备的单位有效能耗，若Gc＝100％，则有效用能方面达到标准状况；若Gc>100％，则用能上存在浪费，有待改进；若Gc<100％，则用能方面优于标准状况。
[0115] 上述技术方案的有益效果为：提供了采用能耗基准因数法和e-p分析方法对能耗模型进行分析的具体步骤，可以获得单位产品综合能耗模型。
[0116] 在一个实施例中，在所述步骤3中，利用所述单位产品综合能耗模型，对所述能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议执行以下步骤：
[0117] 步骤S301：利用所述单位产品综合能耗模型，采用能耗基准因数法评估所述能源消耗系统的各个工序和设备的能效，获得所述评估结果；
[0118] 步骤S302：根据所述评估结果，根据所述单位产品综合能耗模型的理论模型上生成降低能耗的预测及建议，以实现既定的节能目标。
[0119] 上述技术方案的工作原理为：在对工序能耗历史数据的统计、计算的基础上，用能耗基准因数法评估能源消耗系统中各个工序的能效，按照节能目标的要求，制定出合理的工序能耗基准值。通过单位产品综合能耗、能耗基准线的对比图，可以分析重点耗能工序是否达到了预定的节能目标。并用实际数据验证比较其效果，找到最适用特定能源消耗系统的能效评估和能耗
预测模型。
[0120] 上述技术方案的有益效果为：提供了利用单位产品综合能耗模型，对工艺和设备能耗进行评估，并根据评估结果改进的方法。
[0121] 在一个实施例中，在所述步骤S101中，采用数据采集系统对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行在线采集，采用能耗监控系统对所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据进行监控，
[0122] 其中，所述将数据采集系统设计包括：由气体涡街流量计和流量计算微处理器组成的气体流量数据采集模块、由光电直读远传水表发生的水消耗数据采集模块、冷凝水计量模块和由互感器、三相电度表组成的电能计量模块；
[0123] 所述能耗监控系统包括能耗监控系统管理平台、数据中心、能耗数据采集终端、智能仪表，其中所述数据中心用于接收所述能耗数据采集终端设备上报的数据，并对所述数据进行分类处理、存储，并定时通过无线传输装置将获取的数据传输到信息云存储平台大数据存储服务器；
[0124] 服务器或计算机通过所述云存储平台大数据存储服务器获取相应的能耗信息，能耗监控系统管理平台软件用于集中管理所辖区域的所述能源消耗系统的各个工序的实时能耗数据，所述集中管理包括仪表管理、采集终端管理、能耗管理、数据分析展示、数据报表；
[0125] 所述能耗监控系统管理平台使用B/S架构；能耗数据采集终端安装在所述能源消耗系统的各个工序的车间中，负责每个车间内能耗的数据采集，采用专用低功耗嵌入式采集设备，通过现场总线连接智能计量仪表，支持多种主流通信协议，并主动对仪表、传感设备进行数据采集，定时或按需将数据上传到数据中心层，提供AO、DO端口，同时可对智能仪表下达控制命令；所述智能仪表，包括具备数据远传功能的电能计量仪表、传感设备及执行器，所述电能计量仪表包括单相电能表、三相电能表、多功能电能表，负责电能的实时用量计量，为所述能耗数据采集终端提供原始能耗数据。上述技术方案的工作原理为：数据采集系统可以采集若干个蒸汽、CO2、压缩空气、N2、用水点、冷凝水、电表的能耗数据。根据介质和工况的分析，将数据采集系统设计为4个模块，即：气体涡街流量计和流量积算微处理器组成的气体流量数据采集模块、光电直读远传水表发生的水消耗数据采集模块、冷凝水计量模块和互感器、三相电度表组成的电能计量模块。这4类能源消耗数据，由符合介质和工况要求的在线测量仪表，在介质通过时发出物理计量
信号，经相应的微处理器进行信号调制后，转化为计算机能识别的总线
数字信号，通过以太网传入计算机，由计算机按照微处理器约定的规约和地址解码，进入实时历史数据库形成巨量数据库存储。
[0126] 基于B/S结构和实时数据库技术的在线能源计量信息平台和数据分析技术，最大限度地实现了能源信息的开放和共享，能够快速准确地对各种能源消耗数据进行连续测量，形成巨量数据的存储和分析汇总，建立统一的能源统计和汇总方法，将复杂而巨量的数据加工成为有效而准确的管理信息，为能源考核和节能工作提供了科学有效的量化指标。
[0127] 上述技术方案的有益效果为：借助于数据采集系统和能耗监控系统，可以完成能源消耗系统中的各个工序的实时能耗数据的在线采集和实时监控。
[0128] 在一个实施例中，在所述步骤S1041中，所述将所述数据仓库中的数据按多维形式组织起来，形成多维数据，执行以下步骤：
[0129] 从第一数据库接口接收来自外界数据库的数据信息为所接收的数据信息建立属性数据仓库，并在属性数据仓库中保存所述数据信息的属性数据，所述第一数据库接口连接的数据库包括能源数据库、生产数据库；
[0130] 从第二数据库接口接收来自外界数据库的地理数据为所接收的地理数据建立空间数据仓库，并在空间数据仓库中保存所述地理数据，其中所述地理数据与所述数据信息相关，所述第二数据库接口连接的数据库包括：地图数据库、工艺数据库、车间数据库；
[0131] 对所述属性数据仓库中保存的数据信息的属性数据进行分析，产生所述属性数据的分析数据；
[0132] 建立所述分析数据和所述地理数据之间的多维关系表。
[0133] 上述技术方案的工作原理为：所述产生所述属性数据的分析数据包括：对属性数据进行投影、连接、分组预处理，得到分析数据，并为分析数据建立视图集。
[0134] 上述技术方案的有益效果为：能够有效地采集并组织数据仓库中的数据，在属性数据的分析数据和地理数据之间建立多维关系表。
[0135] 在一个实施例中，所述能源消耗系统包括啤酒生产的能源消耗系统，所述能源消耗系统的工序包括煮沸工艺，所述煮沸工艺包括3个阶段：
[0136] 第1阶段是麦汁预热，利用煮沸过程中回收的热量将由暂存罐进入煮沸锅的麦汁进行预热；
[0137] 第2阶段是麦汁煮沸，将麦汁加热到沸腾状态；
[0138] 第3阶段是低压煮沸和余热回收以提高蒸发速度，回收蒸发出的水蒸汽热量将用于麦汁预热。
[0139] 上述技术方案的工作原理为：用e-p分析法计算啤酒生产的煮沸工艺中的啤酒综合能耗，并对计算结果进行分析。
[0140] 煮沸工序所用设备包括煮沸锅、二次蒸汽换热器、
热能存储罐和麦汁预热板换等组成。煮沸工艺分为3个阶段：第1阶段是麦汁预热，利用煮沸过程中回收的热量将由暂存罐进入煮沸锅的麦汁从78℃预热到94℃；第2阶段是麦汁煮沸，将麦汁加热到沸腾状态；第3阶段是低压煮沸和余热回收以提高蒸发速度，回收蒸发出的水蒸汽热量将用于麦汁预热。
[0141] 上述技术方案的有益效果为：本发明的能耗建模与评估方法可以应用于啤酒生产的能源消耗系统中的煮沸工艺。
[0142] 在一个实施例中，在所述步骤3中，根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议，包括采用加压煮沸工艺、采用蒸汽回收工艺、采用麦汁预热工艺、或采用高浓稀工艺。
[0143] 上述技术方案的工作原理为：整套设备中安装了完善的计量检测仪表，采集的实际数据传送给能源计量系统(EMS)数据库以便进行分析。从数据库中抽取进出煮沸锅的麦汁流量、
温度等参数，参考历史数据统计中得到蒸汽、水、电、压缩空气的消耗数据，用e-p分析方法计算综合能耗的理论值。煮沸工序中间产品(麦汁)产量为G2,E＝105.7t；(蒸汽)蒸发量为G1,V＝L1,F-G2,E＝(122.4-105.7)t＝16.7t，其中L1,F为进入煮沸锅的麦汁总量。将煮沸工艺中消耗的蒸汽、水、电和压缩空气的总耗量乘以各自的折合系数就可换算出不同能耗对应的折标煤
质量，kg。具体换算结果见表l。最终可得出煮沸工序的总能耗GI＝2 116.10kg/t，单位能耗(综合能耗)
[0144] 表1煮沸工艺中不同能耗对应的折标煤结果
[0145]
[0146] 仍以煮沸工序为例，采用能耗基准因数法评估煮沸工序的能效，作为该工序能源消耗基准线，从理论模型上给出设备降低能耗的空间。公式 中的设备实际能耗可认为是煮沸工序单位能耗。煮沸工序设备的有效能耗Ec是由麦汁蒸发量的热量与麦汁的
显热组成：
[0147] EC＝G2,E(h″-h′)+L1,FCV·Δt
[0148] 其中，h″＝2679.36kJ/kg和h′＝428.84kJ/kg分别为100℃时
饱和蒸汽比
焓和饱和水比焓，CV＝4.212kJ·kg-1·℃为麦汁
比热容；Δt为麦汁在煮沸锅中升温温度差，此处Δt＝22℃。
[0149] 将各数据带入上述公式中，EC＝48925.45MJ。热量折标煤的折合系数为0.03412kg/MJ，由此可得单位有效能耗为
[0150] ec＝EC/G2,E＝(48925.45×0.03412)/105.70kg/t＝15.8kg/t。求得煮沸工艺能耗基准因数为Gc＝eI/ec＝127.8％。
[0151] 依据历史数据统计，在未采用加压煮沸、蒸汽回收、麦汁预热等节能工艺前，Gc约为152％。当采用上述工艺后，Gc降低为127.8％，且仍有较大的能耗降低空间，因此可据此优化工艺并制定新的节能指标。
[0152] 仍然以煮沸工艺为例计算降低啤酒比系数对节能效果的影响。啤酒高浓稀工艺前后能对比见表2，高浓稀工艺中将14P酒稀释到10P，采用高浓稀工艺后的成品酒质量可由原先的增加至。由此，计算得到采用高浓稀工艺前后的啤酒比系数分别为和。
[0153] 表2啤酒高浓稀工艺前后能耗对比
[0154] 名称 未采用高浓稀 采用高浓稀煮沸工序中间产量G2,E，t 105.70 105.70
成品酒质量CE，t 98.86 138.40
啤酒比系数pI＝G2,E/CE 1.07 0.76
煮沸工序能耗分量E0I＝eI﹒pI，kg/t 21.42 15.22
[0155] 当啤酒比系数pi降低时，煮沸工艺的综合能耗由20.02kg/t降低到15.22kg/t，节能率达24％。由此可见降低啤酒比系数(各工序实物如麦汁、发酵液等的产量与成品酒产量之比)，可使所有前道工序综合能耗都下降。
[0156] 上述技术方案的有益效果为：基于能耗基准因数法和e-p分析方法所得出的啤酒综合能耗模型，可对啤酒生产中各工艺和设备能耗进行合理预测，降低工序能耗和啤酒比系数，可减少企业能耗。
[0157] 在一个实施例中，在所述步骤3中，利用所述单位产品综合能耗模型对所述能源消耗系统的工艺和设备能耗进行评估，获得评估结果，并根据所述评估结果生成对所述能源消耗系统的工艺和设备的改进建议执行以下步骤：
[0158] 步骤A301、利用所述单位产品综合能耗模型，获取所述单位产品工艺和设备能耗，确定所述单位产品的综合能源强度；
[0159]
[0160] 其中，fi为第i个单位产品的所述综合能源强度，Ki,j为第i个单位产品的第j道工序的能耗，Ci,j为第i个单位产品的第j道工序的产量，Ci,j2为第i个单位产品的第j2道工序的产量，N为第i个单位产品的工序总量，i＝1、2、3……It，It为单位产品数量，j＝1、2、3……N，j2＝1、2、3…j-1、j+1、j+2…N；
[0161] 步骤A302、将所述综合能源强度最小值所对应的单位产品作为基数产品；
[0162] 步骤A303、根据所述基数产品，确定所述单位产品的因素强度；
[0163]
[0164]
[0165] fRSi＝fi-fFi-fIi
[0166] 其中，fFi为第i个单位产品的效率强度，K0,j为所述基数产品的第j道工序的能耗，C0,j为所述基数产品的第j道工序的产量，C0,j2为所述基数产品的第j2道工序的产量，fIi为第i个单位产品的结构强度，fRSi为第i个单位产品的分解余量；
[0167] 步骤A304、确定每个所述单位产品的工艺能耗投入；
[0168]
[0169] 其中，KCi,j为第i个单位产品的第j道工序的能耗投入，f0为所述基数产品的综合能源强度；
[0170] 步骤A305、根据步骤A304的结果对所述能源消耗系统的每道工序进行能耗调整。
[0171] 上述技术方案的有益效果为：利用上述技术可以对所述能源消耗系统的工艺和设备的每道工序进行能耗调整，从而使得每个单位产品的每道工序的能耗投入都为优化后的能耗投入，从而达到节能的效果，且利用上述技术，能够确定每个单位产品中产量的单位产品的效率强度和单位产品的结构强度，从而当单位产品的效率强度较低时，即低于所有单位产品的效率强度的平均值，改进所述单位产品的技术，从而到达不断优化的效果。
[0172] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些
修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
