Wykład przedstawia systemy sterowania od strony warstw...
Transcript of Wykład przedstawia systemy sterowania od strony warstw...
1
Wykład przedstawia systemy sterowania od strony warstw oprogramowania
niekoniecznie bezpośrednio związanych ze sterowaniem.
2
Jeden z graficznych sposobów przedstawiania warstw systemu sterowania lub
też systemu informatycznego zintegrowanego z systemem sterownia. Istotnym
faktem jest że w przypadku producentów energii elektrycznej działanie każdej
warstwy związane jest z obserwację i wykorzystaniem bieżących danych
procesowych
3
Współczesne układy DCS zmierzają coraz bardziej w kierunku
kompleksowych rozwiązań informatycznych. Większość producentów
pokazuje (jak na slajdzie) warstwowy model systemu (piramida) obrazujący
możliwości systemu sterowania w połączeniu (lub trend obecny
zawierających w sobie) szereg aplikacji nie tylko poświeconych sterowaniu
a zmierzających w kierunku zarządzania przedsiębiorstwem włącznie.
Rynek rozwiązań zmienia się dynamicznie wobec czego każda z
klasyfikacji nie jest precyzyjna a granica pomiędzy podziałami jest nieostra.
Tym niemniej – rozpatrując proces przemysłowy i układy pobierania danych
jako źródło informacji dla kolejnych modułów funkcjonalnych zwyczajowo
wyróżnia się:
1. Warstwę sterowania – to historycznie cel powstania Systemów sterowania
– w obecnym okresie jeszcze często dzieloną na układy regulacji
podstawowej (automatyka klasyczna) oraz tzw. „zaawansowane sterownie
– advanced control” powszechne w ostatnich latach zastosowanie
nowoczesnych algorytmów regulacji wykorzystujących modele
predykcyjne, fuzzy logic, sieci neuronowe , itp..
2. Warstwę aplikacyjną – poświęconą już nie bezpośrednio sterowaniu
procesem ale wspomagającą działanie Działów Kontroli Eksploatacji,
Remontowych, itp. (poprzez funkcje obliczeniowe) a także funkcje
integracyjne pozwalające na przekazywanie danych procesowych z
systemów DCS do wszystkich osób zainteresowanych oberwacją procesu
(w niektórych opracowaniach zwane to jako MIS – Management
Information Systems – do systemów zarządczych)
3. Warstwę biznesową – tu wkraczamy w dziedzinę oprogramowania dla
zarządzania przedsiębiorstwem (w niektórych opracowaniach zwaną ERP
5
Aby system DCS (przynajmniej w jego klasycznej postaci) działał w modelu
warstwowym z inną funkcjonalnością niż tylko warstwa sterowania
potrzebuje szerokich możliwości komunikacyjnych. Rysunke pokazuje
schematycznie wymaganą komunikacje (przepływ informacji) z typowego
systemu Sterowania Rozproszonego – i tak:
1. Przypominając możliwości pobierania danych procesowych ( z czujników
pomiarowych) – sposób typowy to połączenie tras kablowych sygnałów
analogowych 9zwykle w standardzie prądowym – zmiana natężenia prądu
pomiędzy 4 a 20 mA odpowiada danej wielkości pomiarowej) do modułow
I/O danego sytemu przetwarzających sygnał na wielkość cyfrową (liczbę w
pamięci komputera)
2. Komunikacja „do góry” do innych systemów (zazwyczaj będzie to MIS –
management Information System – czyli mówiąc normalnie LAN – Local
Area Networ – biurowa sieć komputerowa obecna w każdym
przedsiębiorstwie łącząca komputery stojące na biurkach pracowników – w
tym przypadku przesyłamy dane z DCS do Ethernetu (nie zapominając że
DCS to też sieć Ethernetowa) ale pomiędzy nimi musi nastąpić pewna
separacja a najlepiej zabezpieczenie firewalowe dla bezpieczeństwa i
uniemożliwienia dostępu osobom niepożądanym. Z punku widzenia
aplikacyjnego (softwarowego) połączenia te będą odbywały się zwykle za
pomocą powszechnych standardów informatycznych – OLE, OPC
(omówienie dalej) lub poprzez dostęp do danych w DCS za pomocą tzw.
API producenta – jest to nic innego jak biblioteki komunikacyjne
(procedury) zwykle w języku wysokiego poziomu (np. C, C++)
pozwalającego napisać własny program komputerowy który pobiera dane z
DCS. Specjalną klasą komunikacji są protokoły specjalizowane
6
Kilka dodatkowych wyjaśnień do najbardziej typowych protokołów
standardowych:
•OPC – to obecny standard przemysłowy (oceny czy działa dobrze to zupełnie
inna sprawa ; z doświadczeń praktycznych nie zachowuje się perfekcyjnie w
przypadku konieczności pobierania dużej ilości danych z dużą częstotliwością
– jak widać oparty jest w założeniach na Microsoftowym OLE
•ODBC i SQL to standardowe języki zapytań do baz danych a z uwagi że
systemy sterowania używają komercyjnych baz danych więc zwykle też
umożliwiają komunikację poprzez tego typu zapytania
Informacje o specjalizowanych protokołach dla energetyki:
Problemem szczególnie istotnym jest komunikacja z centrum dyspaczerskim
(organizacji produkcji – w Polsce Operator Systemu Przesyłowego (PSE i
KDM)
•Historyczny protokół UTJ (wprowadzany w latach 60-70) poozwolił na
sterownie bloków w trybie ARCM
•Następuje obecnie wymiana (częściowa) na nowoczesny standard (obecny
szeroko w Europie i USA) o nazwie ICCP (lub czasami Tase 2)
15
Podstawowe (uproszczone) założenia automatyki zaawansowanej. Jest
możliwość wprowadzania regulatorów sterujących obiektem nie na podstawie
uchybu (błędu pomiędzy wartością zadaną a sygnałem kontrolowanym) – co
jest podstawowym założeniem regulacji nazwijmy ją „klasycznej” opartej na
PID ale przewidywania zachowania obiektu na podstawie wewnętrznego
modelu. Ten sposób regulacji ma zalety zwłaszcza tam gdzie klasyczne
regulatory PID (i podobne) są najmniej dokładne a więc:
•W procesach nieliniowych (u podstaw regulatorów PID znajduje się
linearyzacja obiektu – przekształcenie Laplace’a wobec czego im bardziej
nieliniowy proces klasyczna automatyka jest bardziej niedokładna)
•W procesach z dużymi stałymi czasowymi (od kilku minut) – wówczas istotne
jest przewidywanie zachowania obiektu a nie oddziaływanie na sygnał zwrotny
z obiektu (który zmienia się wolno i długo)
16
Jeden (z wielu a le chyba najbardziej pasujący do energetyki) regulatorów
zaawansowanych – tzw. Model Predictive Control – regulacja predykcyjna z
modelem.
•Regulator działa w czasie dyskretnym (np.. Co kilkanaście sekund
wypracowuje sygnał sterujący (np.. Przymknij lub odkręć zawór) – wobec
czego nie może być stosowany do procesów bardzo szybkich zresztą nie ma
tam potrzeby co wtedy regulator PID (rozbudowany) czuje się bardzo dobrze)
•Regulator ma dwa horyzonty (wyobraźmy sobie – „obserwacji”) – horyzont
regulacji (krótszy (ale np.. Kilku minutowy) na którym może analizować
wszystkie scenariusze sterowania (np.. Jak mogę odkręcić zawór przez kilka
minut) oraz horyzont predykcji (dłuższy – np.. Kilkanaście minut) na którym
predykuje (przewiduje – na podstawie wewnętrznego modelu) zachowanie
obiektu – np.. Jaki będzie finalnie przepływ czynnika (wielkości kontrolowanej)
•Teraz jak pracuje regulator – w danej chwili czasowej (teraz) ma wiedze o
historii procesu , regulator rozważa wszystkie możliwości sterowania na
horyzoncie regulacji (np.. wszystkie kombinacje ruszania zaworem) i analizuje
przewidywane zmiany wielkości kontrolowanej (np. przepływu ) – z tej
szerokiej wiedzy poprzez optymalizację wybiera najlepszy scenariusz
powodujący optymalne przewidywane zachowanie obiektu (optymalizacja
może być wykonana rozważając różne kryteria np. jak daleko będzie nasza
wielkość kontrolowana od zakładanej (żądanej)
•Jeśli już podjął decyzję (ma na to kilkanaście sekund bo działa w czasie
dyskretnym i musi wystawić (wysłać) wielkość sterującą (co zrobić z
zaworem)) wysyła to (pierwszy krok optymalnego scenariusza) i rozpoczyna
całą analizę od początku ( w ostatnich kilkunastu sekundach mogły przyjść
jakieś zakłócenia (zaburzenia) które zmieniają perspektywę obserwacji
19
Jak obecnie zorganizowane są układy automatyki zaawansowanej – zwykle
działają równolegle lub w powiązaniu z układami klasycznymi.
20
Typowe rozwiązanie automatyki zaawansowanej dla bloku energetycznego –
optymalizacja spalania w kotle pyłowym – tu regulator predykcyjny łączy
układy regulacji paliwa i powietrza dostosowując się także do zmiennych
warunków pracy tworzonych przez układ regulacji obciążenia.
22
Typowe (obecnie) rozwiązanie optymalizacji spalania w kotle pyłowym –
regulator optymalizujący rozkłada wymaganą ilość paliwa (obciążenie) na
poszczególne młyny ( w zasadzie nieznacznie zwiększając lub zmniejszając
wartość (nazywa się to bias) z układu regulacji obciążenia która jest średnią
całkowitej ilości paliwa przez liczbę zespołów młynowych oraz zadaje (zwykle
zmniejszając jak tylko można) wartość tlenu w spalinach oraz ustawiając tak
położenie klap żeby dystrybucja powietrza w kotle powodowała optymalne
spalanie.
23
Obecne na rynku układy automatyki zaawansowanej:
•Tzw. Advanced Load Demand Computer – nowoczesne układy
zapotrzebowania obciążenia – m.in.. Przewidują jaka jest akumulacja energii w
kotle i jak najefektywniej (lub najszybciej zależnie od wymagań) można
zmienić moc bloku
•Regulatory spalania (omówione wcześniej) ich celem jest pilnowanie
maksymalnie wysokiej sprawności spalania i zmniejszanie emisji Nox
•Zaawansowane regulatory temperatury pary – specjalizowane układy które
nadzorują pracę wtryskiwaczy
•Regulatory Turbiny i układu kondensacji – układy które umożliwiają
osiągnięcie (chwilowe) dodatkowej ilości energii elektrycznej (to ważne jeśli
blok wypełnia zadanie regulacji np.. W ARCM lub sprzedaje energię na rynku)
We wszystkich tego typu regulatorach wykorzystuje się kombinacje technik
MPC, sieci neuronowych czasami logiki rozmytej i przede wszystkim
efektywnych algorytmów optymalizacji.
24
Warstwa aplikacyjna przede wszystkim kierowana jest nie tylko bezpośrednio
do operatorów ale do nadzorujących inżynierów ( i dyrekcji) w elektrowni. Dla
wypełnienia tych zadań musza oni:
•Patrzeć na bieżące dane procesowe
•Przeliczać wartości dla tworzenia kolejnych wskaźników
•Dokonywać obliczeń optymalizujących (finalnie chodzi żeby ograniczać
koszty)
Wobec czego warstwa aplikacyjna ma dwa zadania:
•Integracyjne – pobieranie danych z „czystego” systemu sterowania i
przesyłania ich „wyżej” do biurowych sieci komputerowych (łącząc też dane z
różnych systemów (różnych bloków)
•Obliczeniowe – różnego typu programy przeliczające dla wyznaczania
wskaźników i optymalizacji
25
Typowy rysunek integracyjny. Z uwagi na bezpieczeństwo wymagane jest
stosowanie zabezpieczeń w postaci separacji sieci komputerowych, firewali,
haseł dostępowych, itp..
26
Zadanie integracji jest typowe we wszystkich elektrowniach. Upraszczając do
rozwiązania praktycznego chodzi o to żeby każdy z pracowników na swoim
„biurkowym” komputerze miał dostęp do bieżących danych (grafiki
synoptyczne), danych historycznych oraz mógł tworzyć dowolne raporty.
Systemy takie nie pozwalają na wykonywanie czynności sterujących.
Uwaga – takie systemy też czasami nazywane są SCADA (Supervisory
Control and Data Acquisition) – w moim przekonaniu jest to pewna pomyłka
(aczkolwiek jestem daleki od kłótni o nazewnictwo) – SACDA (patrz wykłady
wcześniejsze) powstała jako połączenie szeregu PLC poprzez sieć dla
zebrania danych ale także i sterowania (o czym świadczy nawet nazwa
Supervisory Control – sterowanie nadrzędne) i w czystej formie jest systemem
stosowanym dla rozproszonych sterowników (wobec czego jest coraz bardziej
podobna do „klasycznego” DCS) Powstałe w latach 70 oprogramowanie 70
rozdzieliło się na dwa nurty (moja twórcza terminologia):
•Klasyczna SCADA – oprogramowanie integracyjne sterowników PLC z
funkcjami sterującymi (przykłady komercyjne Intouch, Intellution)
•Oprogramowanie integracyjne – łączenie DCS i innych systemów dla
wizualizacji, raportowania i obliczeń w sieciach zakładowych (bez sterowania)
(przykłady komercyjne PI, ESS)
27
Przykład grafiki synoptycznej która pokazuje się na dowolnym komputerze w
elektrowni (tu akurat wodnej)
28
Obecnie coraz bardziej popularne jest także wykorzystanie internetu do
integracji danych. W tym wypadku dostajemy możliwość oglądania grafik
synoptycznych na dowolnej przeglądarce. Zwykle (przynajmniej dobrze
byłoby) żeby w zaawansowanych rozwiązaniach stosować bezpieczne
połączenia typu VPN.
30
Popularna metodyka analizy eksploatacji (od strony sprawności procesu) –
tzw. metoda TKE – Techniczno Ekonomiczna Kontrola Eksploatacji
31
Przykład grafiki z obliczeniami sprawności w elektrociepłowni. Parametrem
podstawowym na który zwracają uwagę działy kontroli eksploatacji jest
jednostkowe zużycie paliwa na produkcje energii elektrycznej [zwykle kJ/kWh]
(i także ciepła w przypadku elektrociepłowni) – dla otrzymania sprawności
wytwarzania podziel 3600 przez jednostkowe zużycie ciepła [kJ/kWh]
34
Starty kontrolowane (mierzalne) – pierwsza kolumna to wielkości znamionowe
procesu, druga to aktualne wielkości procesowe – ich różnicę można
przeliczyć na odchylenie jednostkowego zużycia ciepła od wartości
znamionowej (a więc zmianę sprawności) co (kolejne przeliczenie przez cenę
paliwa) pokazuje operatorom straty lub zyski wyrażone bezpośrednio w PLN.
45
Proponuję spojrzeć dla zainteresowanych tez na http://www.cire.pl/erp/ oraz
zobaczyć w Internecie zasoby poświecone ERP – Enterprise Resource
Planning – oprogramowaniu nadrzędnemu do zarządzania przedsiębiorstwem.
Zwykle zawiera on (i tak jest też rozumiane) pozycje zawarte na slajdzie i to
jest podstawowa funkcjonalność tego typu oprogramowania. Problemem jest
specyfika niektórych przemysłów (a energetyki zwłaszcza) powodująca że
niektóre ze standaryzowanych rozwiązań ERP nie do końca dają się
przystosować do tego przemysłu (a zwłaszcza wymagań wytwórców –
elektrowni)
46
To zestaw oprogramowania oferowany przez jednego z dostawców – firmę
IFS. Jak widać to szeroki zestaw modułowych pakietów. Poprzez czerwone
prostokąty zaznaczone zestawy oprogramowania wdrażane w energetyce i
tak:
•Instalacja rynkowych ERP zwykle zaczyna się od procesów finansowo-
księgowych i controlingowych (kontrola zamówień i wydawania pieniędzy) (to
są podstawowe moduły ERP-ów i z tego oprogramowanie się wywodzi) wraz z
modułami zarządzania ludźmi (Human Resources – płace, zatrudnienie)
•Gospodarka magazynowa i remontowa to kolejny obszar bardzo istotny – w
energetyce niesłychanie zależny od bieżących danych procesowych ( z
systemu sterowania) niestety na obecnym etapie większość systemów ERP-
owych w praktyce jest słabo zintegrowana z on-line danymi procesowymi
74
Specyfika konieczności dostosowania rozwiązań biznesowych (ERP) dla
potrzeb energetyki (wytwarzanie) i koniecznośc integracji tego typu
oprogramowania z danymi procesowymi ( a więc systemem sterowania)
•Przy organizacji sprzedaży mamy wielotorowy proces wypełniania kontraktów
(produkcji i jej rozliczania) grania na giełdzie i innych rynkach handlu energią
elektryczną (z rozwiniętych systemach nawet godzinowymi) gdzie należy
rozważać także sprawność wytwarzania i emisję zanieczyszczeń – a efekt
sprzedaży zależy od szeregu parametrów technicznych kontrolowanych przez
system sterowania np..:
•Całkowita ilość sprzedanej energii elektrycznej
•Tzw. usługi systemowe – świadczenie usług w trybie ARCM dla
operatora systemowego
•Sprzedaż energii na rynku (odpowiednie porcje w odpowiednim czasie)
•Analogicznie przy analizie procesów remontowych lub zakupów (paliwo)
niezbędne sa bieżące dane produkcyjne bądź też wskaźniki urządzeń
75
Podsumowanie warstwy biznesowej w energetyce:
•Działalność branży jest specyficzna io żeby w pełni wykorzystać nowoczesny
ERP należy go przystosowywać oraz łączyć z danymi procesowymi
•Z jednej strony rozbudowuje się oprogramowanie biznesowe , z drugiej same
systemy sterowania powoli integrując się ze sobą – ostatnio wprowadzanym
na rynek pojęciem jest CCS (zamiast DCS) Collaborative Control System –
obejmujący wszystkie warstwy przedstawione w wykładzie w tym także ERP –
czyli faktyczne rozumienie zarządzania przedsiębiorstwem przez jedne
globalny system sterowania
76
Podsumowanie warstwy biznesowej w energetyce:
•Działalność branży jest specyficzna io żeby w pełni wykorzystać nowoczesny
ERP należy go przystosowywać oraz łączyć z danymi procesowymi
•Z jednej strony rozbudowuje się oprogramowanie biznesowe , z drugiej same
systemy sterowania powoli integrując się ze sobą – ostatnio wprowadzanym
na rynek pojęciem jest CCS (zamiast DCS) Collaborative Control System –
obejmujący wszystkie warstwy przedstawione w wykładzie w tym także ERP –
czyli faktyczne rozumienie zarządzania przedsiębiorstwem przez jedne
globalny system sterowania