2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University 10.31897/pmi.2019.2.245 pmi-13181 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/13181 Электромеханика и машиностроение Electromechanics and mechanical engineering Application of automation systems for monitoring and energy efficiency accounting indicators of mining enterprises compressor facility operation Применение систем автоматизации для контроля и учета показателей энергоэффективности эксплуатации компрессорного хозяйства горных предприятий Ugolnikov A. V. Угольников А. В. Ugolnikov A. V. ugolnikov@yandex.ru Уральский государственный горный университет (Екатеринбург, Россия) Ural State Mining University (Ekaterinburg, Russia) Makarov N. V. Макаров Н. В. Makarov N. V. gmf.gm@ursmu.ru Уральский государственный горный университет (Екатеринбург, Россия) Ural State Mining University (Ekaterinburg, Russia) 23 04 2019 2019 236 245 248 13 11 2018 23 01 2019 23 04 2019 © 2019 А. В. Угольников, Н. В. Макаров © 2019 A. V. Ugolnikov, N. V. Makarov 2019 А. В. Угольников, Н. В. Макаров A. V. Ugolnikov, N. V. Makarov Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/13181

На горных предприятиях в балансе потребления электрической энергии значительную часть занимает производство сжатого воздуха. Многие компрессорные станции предприятий оборудованы автоматизированными системами управления параметрами, позволяющими осуществлять надежную, бесперебойную и безопасную эксплуатацию компрессорного хозяйства. Но большинство систем автоматизации компрессорных станций не выполняют функцию контроля показателей энергоэффективности работы компрессорной станции. В статье рассмотрен вопрос включения датчиков расхода сжатого воздуха (расходомеров) в автоматизированную систему управления компрессорной станцией, что позволяет контролировать производство сжатого воздуха и потребление электрической энергии на его выработку. Контроль и учет данных параметров дает возможность, с помощью микропроцессорной техники контролировать один из основных показателей энергоэффективности – удельный расход электроэнергии на производство одного кубического метра сжатого воздуха, определять, насколько эффективно работает компрессорная станция, и вовремя принимать соответствующие меры по уменьшению удельного расхода электроэнергии. Использование дополнительных функций автоматизированных систем управления и контроля позволит разработать и применить энергосберегающие мероприятия, направленные на повышение энергоэффективности предприятия, что приведет к снижению себестоимости готовой продукции и повышению ее конкурентоспособности.

The balance of electricity consumption a significant part is occupied by the production of compressed air at the mining enterprises. Many compressor stations of enterprises are equipped with automated parameter management systems that allow reliable, uninterrupted and safe operation of the compressor facilities. But the majority of automation systems at compressor stations do not perform the function of monitoring the energy efficiency indicators of the operation of a compressor station. The article discusses the issue of including compressed air flow sensors (flow meters) in an automated control system of a compressor station, which allows you to control the production of compressed air and the consumption of electrical energy for its production. Monitoring and recording of these parameters makes it possible, using microprocessor technology, to control one of the main indicators of energy efficiency – the specific energy consumption for producing one cubic meter of compressed air, determine how efficiently the compressor station works, and take appropriate measures to reduce specific energy consumption in time. . The use of additional functions of automated control and monitoring systems will allow the development and application of energy-saving measures aimed at improving the energy efficiency of the enterprise, which will lead to a reduction in the cost of finished products and increase their competitiveness

 Ключевые слова автоматизированная система управления энергоэффективность показатели энергоэффективности удельный расход электроэнергии компрессорная станция автоматизированная система контроля микропроцессорный контроллер Keywords automated control system energy efficiency energy efficiency indicators specific energy consumption compressor station microprocessor controller Ankhimyuk V.L., Oleiko O.F., Mikheev N.N. Automatic control theory. Minsk: Dizain PRO, 2000, p. 351 (in Russian). Minyaev Yu.N., Ugol'nikov A.V., Molodtsov V.V. Technical realization of re-engineering of mine compressor installations. Gornyi informatsionno-analiticheskii byulleten'. 2007. N 2, p. 325-329 (in Russian). Minyaev Yu.N. Energy audit. Modernization of air compressor facilities of industrial enterprises. Ekaterinburg: NPO «Radikal», 2006, p. 154 (in Russian). Minyaev Yu.N. Energy saving in the production and distribution of compressed air in industrial enterprises.Ekaterinburg: Izd-vo UGGGA, 2002, p. 131 (in Russian). Ovcharenko N.I. Automation of power plants and electric power systems. Мoscow: Izd-vo NTs ENAS, 2000, p. 504 (in Russian). Khronusov G.S. Formation of effective modes of power consumption of industrial enterprises. Ekaterinburg: Izd-vo UGGGA, 1998. Part 1, p. 339 (in Russian). Energy saving in systems of heat supply, ventilation and air conditioning: Spravochnoe posobie. Pod red. L.D.Boguslavskogo i V.I.Livchaka. Мoscow: Stroiizdat, 1990, p. 624 (in Russian). Bolognani S., Peretti L., Zigliotto M., Bertotto E. Commissioning of Electromecanical Confession Models for High-Dynamic PMSM Drives. IEEE Trans. on Industrial Electron. 2010. Vol. 57. N 3, p. 986-993. De Souza Glauce, Odloak Darci, Zanin Antonio C. Real Time Optimization (RTO) with Model Predictive Control (MPC). Computer Aided Chemical Engineering. 2009. Vol. 27, p. 1365-1370. Dougherty Danielle, Cooper Doug. A practical multiple model adaptive strategy for single-loop MPC Original Research. Control Engineering Practice. 2003. Vol. 11. Iss. 2, p. 141-159. Feuiillete D., Amet J.P. Introduction du SPC (Statistical process control) sur le train a bandes de Sollac Florange. Rev. Met. 1988. Vol. 85. N 4, p. 325-330. Maciejowski J.M. Predictive control with constraints. Englewood Cliffs: Prentice Hall. 2002, p. 290. Muske K.R., Rawlings J.B. Model predictive control with linear models. A.I.CH.E. Journal. 1993. Vol. 39. N 2, p. 262-287. Nonlineary predictive control. Theory and practice / B.Kouvaritakis, M.Cannon (Eds.). London: The IEE, 2001, p. 413-428.