RAZVOJ I REALIZACIJA SISTEMA NADZORA I UPRAVLJANJA TOKOVIMA ENERGENATA U PROCESNOJ INDUSTRIJI DEO I: OSNOVNI KONCEPT

Biblid: 1450-5029 (2009) 13; 3; p.216-221 UDK: 620.9:67.01 Originalni naučni rad Original scientific paper RAZVOJ I REALIZACIJA SISTEMA NADZORA I UPRAVLJANJA TOKOVIMA ENERGENATA U PROCESNOJ INDUSTRIJI DEO I: OSNOVNI KONCEPT DEVELOPMENT AND REALIZATION OF ENERGY MANAGEMENT SYSTEM IN PROCESS INDUSTRY PART I: BASIC CONCEPT Dr Filip KULIĆ*, mr Veroslav JANKOVIĆ**, dr Đura OROS*, dr Veran Vasić* * Fakultet tehničkih nauka, 21000 Novi Sad; Trg Dositeja Obradovića 6 ** PRO-ENERGO d.o.o., 21000 Novi Sad, Bulevar Kralja Petra I 28c / IV-13 REZIME Energetska efikasnost i optimizacija potrošnje energije je ne samo ekonomsko već danas sve više političko, ekološko i socijalno pitanje. Energetska nezavisnost, zaštita životne sredine i uključivanje malih proizvođača u energetske sisteme su danas centralne teme projekata i studija koje se bave energetikom i upravljanjem u energetskim sistemima. Energetski sistemi mogu biti različiti po svojoj nameni, prirodi (struja, gas, vodena para, fosilna goriva...) i veličini, ali svima je u osnovi ispunjavanje istog zadatka: kontinualno snabdevati potrošače dovoljnom količinom kvalitetne energije. Iz tog razloga je za sve energetske sisteme moguće koncepcijski definisati približno iste module za nadzor i upravljanje, dok se njihova konkretna realizacija može razlikovati. Industrija, kao najveći potrošač energije na Zemlji je i najvažnija oblast ljudske delatnosti za smanjenje i optimizaciju potrošnje energije. U ovom radu je prikazan razvoj i realizacija sistema nadzora i upravljanja tokovima energenata u procesnoj industriji. Ovakav sistem se može bazirati na standardnoj SCADAi uz uvođenje određenih modifikacija i dodavanje specifičnih komponenti. Celokupan razvijeni nadzorno upravljački sistem je realizovan i pušten u pogon u fabrici Sojaprotein A.D. Bečej. Ključne reči: tokovi energenata, nadzorno upravljački sistem, procesna industrija, teorija vektora podrške. SUMMARY Energy efficiency and energy consumption optimization is not only economical, but today more and more political, ecological and social question. Energy independency, environment protection and small producer involving into energy systems today are central topics of projects and studies concerning energy systems and its control. Energy systems might be different in functionality, nature (electricity, gas, steam, fossil fuel...) and sizes, but all of them basically have the same purpose: continuous supplying of consumers with enough energy of good quality. Because of that, it is possible to define almost the same modules for supervisory and control for all kinds of energy systems, while their realization might have different shapes. Industry, as the biggest energy consumer in the World is the most important area of human activities for energy consumption optimization and reduction. This paper deals with developing and realization of energy management system in process industry. Such a system should be based on standard SCADA system following some modifications and adding specific components. The developed energy management system is realized and it operates in Sojaprotein A.D. Bečej, soybean processing factory. Key words: Energy Flow, Supervisory and Control, Process Industry. UVOD Energetska efikasnost je jedan od osnovnih zahteva koji se postavlja pred savremeno inženjerstvo. Štednja i racionalno korišćenje energije je obaveza koja se već duže vreme postavlja kao jedan od dominantnih zahteva svake industrijske proizvodnje. Utrošak energije po jedinici proizvoda je jedna od osnovnih mera kvaliteta proizvodnog procesa i pokazatelj koji bitno utiče na konkurentnost proizvoda na tržištu. Sve aktivnosti koje se poduzimaju u cilju racionalizacije potrošnje energije u industriji su od izuzetnog značaja ne samo za određenu industrijsku granu već za celokupnu ljudsku zajednicu. Projekti energetske efikasnosti posebnu pažnju posvećuju električnoj energiji kao najplemenitijem izvoru energije [4,14]. Uštede u njenoj potrošnji je moguće ostvariti na različite načine i na različitim mestima ali se najveći efekti postižu u industriji pošto najveći deo svetske potrošnje električne energije čine industrijski pogoni. Povećanje energetske efikasnosti elektromotornih pogona je oblast u kojoj se već dugo vrši veliki broj istraživanja i postižu odlični rezultati [10]. U našoj zemlji, s obzirom na nivo potrošnje energije, postoje brojne mogućnosti za njenu uštedu. Prethodnu rečenicu potvrđuje i podatak da se u Srbiji potroši 3 kwh električne energije za 1$ bruto nacionalnog dohotka, dok je u zemljama Evropske zajednice to ispod 0,5 kwh [10]. Pored električne energije u Srbiji je značajna potrošnja primarnih oblika energije pre svega uglja i nafte koji obezbeđuju preko 80% energije. Potrošnja obnovljivih (Sunce, vetar...) i ekoloških izvora (biomasa, biogas...) je trenutno zanemariva. Racionalizacija potrošnje primarnih energenata je jako bitna iz više razloga, ali se oni mogu grub podeliti u tri osnovne grupe: Ekonomski razlozi koji znače racionalniju proizvodnju, smanjenje troškova, povećanje konkurentnosti na tržištu. Politički razlozi koji znače smanjenje zavisnosti od uvoza energenata sa tendencijom ka postizanju energetske nezavisnosti čime se jača međunarodna pozicija svake države. Ekološki razlozi koji znače smanjenje emisije štetnih gasova i otpada uopšte sa ciljem zaštite i očuvanja životne sredine. Ako se posmatra procesna industrija, koja je i predmet interesovanja ovog rada, prethodno navedeni ciljevi se mogu ostvarivati na više načina ali se oni mogu svrstati u dva osnovna pravca: Tehnološki izmene u samoj tehnologiji proizvodnje. Zamena starih proizvodnih i tehnoloških linija novim, efikasnijim i sa energetske strane mnogo racionalnijim rešenjima. Ovaj pristup 216 PTEP 13(2009) 3

zahteva angažovanje značajnih novčanih i materijalnih sredstava, kao i ljudskih resursa. Ne tehnološki izmene u okviru nadzorno - upravljačkih sistema gde se minimalnim izmenama hardvera i pretežno softverskim rešenjima, bez zadiranja u samu tehnologiju, vrši optimizacija i minimizacija potrošnje energenata [11]. U ovom radu će biti prikazan sistem energetskog menadžmenta sa stanovišta informacionih tehnologija (Energy Management Information System - EMIS) [9]. Cilj upotrebe savremenih informacionih tehnologija je unapređenje postojećih nadzorno upravljačkog sistema koji bi na taj način u sebi objedinili sve kvalitete i prednosti savremenih tehnologija primenjenih u upravljanju industrijskim sistemima. Akcenat je na upotrebi savremenih tehničko tehnoloških rešenja kako sa hardverske tako i sa softverske strane [1,3,5,6,12]. Pri realizaciji projekata ovakvog tipa jedan od oslonaca je i ideja distribuiranih upravljačkih sistema (DCS) kao polazne osnove za razvoj svih nadzornoupravljačkih aplikacija u procesnoj industriji i danas sve više u energetskim, i posebno, u elektroenergetskim sistemima [7]. Važan činilac nadzorno-upravljačkog sistema i jedno od važnih merila njegovog kvaliteta jeste sprega sa operatorima i ljudima koji učestvuju u vođenju procesa. Navedena veza se ostvaruje preko sprege čovek-mašina (HMI Human Machine Interface) kome se posvećuje značajna pažnja tokom realizacije projekata [1,6]. U okviru projekata se, takođe, detaljno obrađuju pitanja daljinskog nadzora i upravljanja industrijskim sistemima i to pre svega koristeći značajne potencijale Interneta primenom savremenih Web Based tehnologija. Tu se pre svega misli na ostvarivanje komunikacije izmeću uređaja i softvera različitih proizvođača preko TCP/IP protokola a uz obavezno poštovanje standarda postavljenih OLE specifikacijama u okviru OPC fondacije. Na taj način se značajno proširuju načini primene SCADA sistema i još povećava njihov značaj u nadzoru i upravljanju energetskim tokovima u industrijskim procesima. Upotrebom klijent-server konfiguracije omogućavaju se značajna poboljšanja u komunikaciji a samim time i bolji nadzor i upravljanje industrijskim procesima uz značajno smanjenje angažovanja svih neophodnih resursa a pre svega ljudskih i energetskih. Na ovakav način bi se formirao sistem prilagodljiv različitim zahtevima korisnika, počevši od veoma različitih radnih režima u okviru jednog pogona pa do primene u pogonima sa značajnim razlikama u veličini, dinamici, složenosti i zahtevanom načinu rada. Veoma važna karakteristika ovakvog načina upravljanja jeste mogućnost direktnog upravljanja potrošnjom električne energije (upravljanje električnim opterećenjem) čime se postiže značajna ušteda. Nadzorno upravljački sistemi razvijeni na ovaj način su primenljivi kako na različite tipove industrijskih procesa pri različitim radnim režimima, tako i na različite konfiguracije u istom procesu [2,11]. EMIS (Energy Management Information System) danas predstavljaju state-of-the-art rešenja za nadzor i upravljanje energetskim tokovima [9]. Na osnovu izmerenih i prikupljenih podataka vrši se analiza i predlažu upravljačke akcije u cilju unapređenja energetskih performansi celog procesa. Osnovni rezultati rada EMIS su detekcija slabih, odnosno loših, energetskih performansi procesa, podrška odlučivanju i kreiranje pravovremenih i tačnih energetskih izveštaja. Karakteristike EMIS su arhiviranje podataka, proračun optimalnih ciljeva i načina potrošnje energenata, kao i upoređivanje trenutne potrošnje sa zadatom, odnosno željenom, optimalnom. Elementi ovih sistema su senzori, različiti tipovi merača potrošnje i tokova energenata, hardver i softver. Posebna pažnja pri projektovanju i realizaciji EMIS se danas posvećuje integraciji obnovljivih i ekoloških izvora u energetske sisteme različitih struktura, prirode i namene [2,7] kao i primeni savremenih upravljačkih algoritama baziranih pre svega na metodama računarske inteligencije [2,8]. Detekcija loših energetskih performansi u stvari predstavlja prepoznavanje loše postavljenih referentnih vrednosti u regulacionim krugovima, otkrivanje opreme koja nepotrebno radi kao i rano otkrivanje opreme i uređaja koji su neispravni ili pokvareni. Na osnovu ovih detektovanih nepravilnosti, nakon izvršene analize koja obuhvata trenutnu konfiguraciju sistem, stanje procesa i opreme predlaže se korektivna akcija koja za cilj ima približavanje potrošnje energenata željenoj, unapred zadatoj, optimalnoj vrednosti. Podrška odlučivanju (predlaganje korektivnih akcija) se obično zasniva na ekspertskim sistemima (expert systems, or knowledge-based systems) ili učenju iz podataka (data mining) [13]. Na osnovu prethodno navedenog kreira se veći broj različitih izveštaja koji se kasnije koriste kao polazna osnova za unapređenje postojećeg EMIS, pre svega i fazi analize prikupljenih podataka i predlaganja rešenja konkretnih, tekućih, problema. MATERIJAL I METOD Osnovni koncept sistema za nadzor i upravljanje energetskim tokovima u industrijskim postrojenjima Razlozi za racionalizaciju potrošnje primarnih energenata, kao što je prethodno navedeno, se grubo dele u tri osnovne grupe: ekonomski, politički i ekološki. Rezultati analize i uvođenja mera energetske efikasnosti se ogledaju u formiranju novih zahteva koji se postavljaju pred sisteme snabdevanja energijom: smanjenje zahteva (štednja energije); upotreba fosilnih goriva na najčistiji mogući način; maksimalno korišćenje obnovljivih izvora energije; što je prikazano na slici 1. Sl. 1. Energetski zahtevi Fig. 1. Energy demand Najveći svetski potrošači energije danas su: transport troši oko 25% ukupno proizvedene energije na svetskom nivou i energetski je izuzetno neefikasan; zgrade (poslovni i stambeni objekti) oko 85% njihove potrošnje odlazi na zagrevanje vode i prostorija; industrija najveći broj industrijskih procesa zahteva visoku temperaturu i pokretačku energiju koja proizvodi otpadnu toplotu. Jedna od najvećih potencijalnih ušteda jeste iskorišćenje otpadne toplote za zagrevanje u krugu fabrike ili okolnim objektima; U industriji se uštede energije mogu ostvariti kroz dva vida mera: tehnološke i ne tehnološke. Tehnološke mere podrazumevaju promenu tehnologije u cilju iznalaženja novih i drugačijih načina da se realizuje određeni posao uz manje energetske zahteve. Promenom tehnologije omogućuje se i uvođenje kogeneracije, istovremene proizvodnje toplotne i električne energije uz povećanje stepena korisnog dejstva termoenergetskih postrojenja. Jedna od tehnoloških mera jeste i zamena klasičnih goriva ekološkim, kao što je npr. zamena mazuta biomasom ili uvođenje čistijih tehnologija upotrebe klasičnih goriva uz povećano PTEP 13(2009) 3 217

filtriranje, bolje sagorevanje i značajnu redukciju emisije gasova sa efektom staklene bašte (Green House Gasses GHG). Iz navedenog se vidi da tehnološke mere zahtevaju značajna materijalna ulaganja i povrat investicije može biti pod velikim uticajem tržišta i države (akcize na cenu biogoriva, odnos cene npr. prirodni gas električna energija, itd.), što znači nesiguran. Jedan primer loše investicije u ekološke izvor energije jeste solarni kolektor za proizvodnju električne energije na bazi fotoelektričnog efekta. Pri trenutnoj ceni električne energije za domaćinstva u Srbiji uz nepostojanje podrške države izgradnji obnovljivih izvora energije, period otplate jednog takvog postrojenja je 20 godina što je više ili jednako njegovom veku trajanja. Ne tehnološke mere uštede energije se pre svega baziraju na unapređenju upravljanja i redukcijom potrošnje energije primenom savremenih upravljačkih algoritama i optimizacijom proizvodnog procesa. Ne tehnološke mere se mogu sprovesti uz značajnije manja materijalna ulaganja nego tehnološke uz zagarantovan i mnogo kraći period povrata uloženih sredstava. Danas je uobičajeno uvođenje računarski vođenih nadzorno-upravljačkih sistema pomoću kojih se vrši horizontalno i vertikalno povezivanje svih elemenata procesa. Hijerarhijski se računarski nadzorno-upravljački sistem sastoji iz pet nivoa: Nivo 0: nivo senzora i aktuatora; Nivo 1: nivo direktnog i lokalnog upravljanja; Nivo 2: nadzor i upravljanje celokupnim pogonom i/ili procesom; Nivo 3: upravljanje i menadžment proizvodnjom; Nivo 4: upravljanje kompanijom nivo korporativnog menadžmenta. centralni sistem koji nadgleda i kontroliše celokupan tehnološki proces sa velike udaljenosti [1]. Prikupljanje podataka počinje na nivou programabilnih logičkih kontrolera (PLC-a, Nivo 1 na slici 2) koji očitava podatke direktno iz sistema (Nivo 0 na slici 2). Podaci se zatim obrađuju i formatiraju u oblik pogodan za komunikaciju i šalju na SCADAu. SCADA zatim vrši vizualizaciju podataka u oblik koji je pogodan za rad operatera i ako je potrebno šalje upravljačke podatke nazad na PLC koji ih izvršava i utiče na rad sistema. Kod manjih sistema celokupna SCADA se nalazi na jednom PC računaru, dok kod većih sistema može da se nalazi na više računara. SCADA najčešće podatke o sistemu prezentuje grafički. To znači da operater može videti šematsku prezentaciju fabrike i sistemske veličine kao što su nivo, struja motora, protok i slično. Komunikacija između SCADAe i PLCa može biti bežična ili direktna serijska, kao i modemska. Kod serijske komunikacije najčešće se koriste protokoli Profibus, Modbus ili slični, mada se u poslednje vreme sve više koristi TCP/IP, prvenstveno zbog ekspanzije Interneta [1]. Razvoj nadzorno-upravljačkih sistema predstavlja složen problem zbog velikog broja različitih merno-akvizicionih i upravljačkih uređaja i povezivanja sa njima. Pri realizaciji nadzornoupravljačkih sistema primenom SCADA softvera pretpostavlja se da postoji postrojenje sa pratećom mernom opremom i izvršnim organima, da je data tehnološka šema i opis postrojenja, kao i elektro projekat na nivou postrojenja. Tada se SCADA softver projektuje tako da omogući jednostavno specificiranje svih elemenata sistema, kao i jednostavno projektovanje operatorskog interfejsa i dispečerskih stanica. Pri tome se mora specificirati način komunikacije, čvorovi u mreži, vreme skeniranja pojedinih stanica ili pojedinih signala u stanici, kao i skup (baza) podataka koji se prate i obrađuju. Danas veliki broj proizvođača razvija SCADA softver, ali svi oni imaju u osnovi istu arhitekturu, prikazanu na slici 3. Na taj način je moguće postojanje sličnih podsistema kao što su: Podsistem za definisanje procesnih veličina; Podsistem za alarme; Podsistem za prikaz trendova; Podsistem za recepture; Podsistem za izveštaje; Grafički podsistem; Komunikacioni podsistem; Podsistem za pristup bazama i Mrežni podsistem. Na slici 3 su prikazani podsistemi nadzorno-upravljačkog programskog sistema i njihovi međusobni odnosi. Sl. 2. Hijerarhijska arhitektura distribuiranog računarskog nadzorno-upravljačkog sistema Fig. 2. Hierarchical architecture of distributed computer controlled systems Na slici 2 je prikazana hijerarhijska arhitektura distribuiranog računarskog nadzorno-upravljačkog sistema. Važno je primetiti da na svakom nivou upravljanja postoje komunikacije koje omogućavaju horizontalnu, ali i vertikalnu integraciju celokupnog sistema. U ovom radu će težište biti na nivou 2, to jest nadzoru i upravljanju celokupnim pogonom, odnosno procesom. Scada i sistemi za nadzor i upravljanje tokovima energije u industrijskim postrojenjima SCADA je skraćenica od Supervisory Control And Data Acquisition. Pod SCADA sistemom se najčešće podrazumeva DBMS Sl 3. Podsistemi SCADA sistema Fig. 3. Subsystems of SCADA system 218 PTEP 13(2009) 3

Sl. 4. Podsistemi sistema energetskog menadžmenta bazirani na SCADA arhitekturi Fig. 4. Subsystems of energy management system based on SCADA architecture Na osnovu SCADA arhitektura, a uzimajući u obzir zahteve koji se postavljaju pred sistem nadzora i upravljanja energetskim tokovima moguće je povući određene paralele i uspostaviti analogije. Na osnovu prethodnog teksta i slike 3, moguće je definisati module sistema energetskog menadžmenta (EMS) na sledeći način: 1. Uređaji u polju kod EMS su: senzori (ampermetri, merači protoka, nivoa, pritiska) i upravljački uređaji (prekidači, regulacioni ventili, pumpe, kompresori); 2. Procesne veličine EMS su: nafta, gas, para, voda, električna energija... 3. Vizualizacija procesa EMS je dijagram tokova energije i energenata; 4. Trendovi EMS su dijagrami potrošnje energije; 5. Alarmi EMS predstavljaju indikaciju izlaska potrošnje energije van zadatih granica (donjih ili gornjih); 6. Izveštaji EMS se periodično generišu (dnevni, nedeljni, mesečni...); 7. Recepture EMSa su algoritmi za upravljanje odsecanjem opterećenja, kao i restoraciju sistema nakon prolaska dejstva poremećaja, upravljanje potrošnjom (dozvola ili zabrana uključenja novih potrošača), vremensko pomeranje (dispečing) opterećenja. Podsistemi sistema nadzora i upravljanja tokovima energenata bazirani na SCADA arhitekturi su prikazani na slici 4. REZULTATI I DISKUSIJA Realizacija nadzorno-upravljačkih sistema tokova energenata u postrojenjima procesne industrije U fabrici Sojaprotein A.D. u Bečeju, postavljen je sistem za praćenje i bilansiranje potrošnje energenata. Sistem je zasnovan na sledećim ključnim elementima: mernim mestima, čvornim tačkama za prikupljanje podataka u lokalnom okruženju, kanalima za transfer podataka, bazi podataka, web aplikaciji, odnosno programima za obradu i prezentaciju podataka, kao i web linkovima preko kojih korisnici mogu pristupiti traženim podacima. Sistem je zasnovan na merenju fizičkih veličina u tehnološkom okruženju. Pogodnim rasporedom mernih mesta predviđeno je praćenje svih osnovnih energetskih tokova u fabrici Sojaprotein A.D., Bečej. Integralni nadzorno upravljački (NU) Web sistem obuhvata praćenje dela sirovinskih tokova, protoka i potrošnje prirodnog gasa, proizvodnje i potrošnje pare, potrošnje električne energije, proizvodnje i potrošnje komprimovanog vazduha, proizvodnju i potrošnju omekšane vode, potrošnju vode, kao i raspored opterećenja po odgovarajućim trafostanicama. Sistem međutim ne omogućava praćenje veličina stanja (pritisak i temperatura pare, pritisak komprimovanog vazduha). Ovi parametri se prate preko odgovarajućih SCADA sistema postavljenih po pogonima. Sistem za praćenje i bilansiranje potrošnje energenata kompletiran je u toku 2006. godine i od tada se kontinualno radi na njegovim poboljšanjima. Na slikama 5 10 su prikazani ekrani EMSa. Podacima EMSa se pristupa jednostavno preko bilo kojeg Web čitača. Na slici 5 su prikazana mesta priključenja mernih uređaja EMS u krugu fabrike. Na slici 6 se vidi trenutna potrošnja električne energije u fabrici, po pogonima, dok slike 7 i 8 predstavljaju dnevne, odnosno mesečne izveštaje o potrošnji električne energije na nivou cele fabrike. Inače, sistem omogućuje i generisanje izveštaja i na nivou pojedinačnog pogona, mesta potrošnje. Slika 9 prikazuje trenutnu potrošnju vodene pare u fabrici, a slika 10 potrošnju komprimovanog vazduha. Postojanje sistema za akviziciju, skladištenje i vizualizaciju podataka o potrošnji energenata u fabrici je osnovni preduslov za realizaciju naprednih funkcija EMS, pre svega predikcije potrošnje i upravljanje opterećenjem. Sl. 5. Grafički prikaz mesta priključivanja mernih uređaja u krugu fabrike Fig. 5. Graphical representation of connection points of measuring devices in factory Sl. 6. Trenutna potrošnja električne energije Fig. 6. Actually consumption of electric energy PTEP 13(2009) 3 219

se pokazati da li je ovakva investicija pored energetske i ekonomski opravdana. Sl. 7. Glavno merenje potrošnje električne energije dnevni pregled Fig. 7. Main measuring of electric power consumption daily report Sl. 10. Trenutna potrošnja komprimovanog vazduha u fabrici Fig. 10. Actually consumption of air brick compressed in factory Sl. 8. Glavno merenje potrošnje električne energije mesečni pregled Fig. 8. Main measuring of electric power consumption monthly report Sl. 9. Trenutna potrošnja vodene pare u fabrici Fig. 9. Actually consumption of steam in factory Profitabilnost uljarske industrije se bazira isključivo na obezbeđivanju jeftinih energenata, tako da vodeće svetske zemlje u ovoj grani (Brazil, Argentina i SAD) upotrebljavaju isključivo otpad iz proizvodnje za proizvodnju toplotne energije. Znači i proizvodnja ulja bi bila isplativija i znatno energetski efikasnija ukoliko bi se postojeći parni kotlovi na mazut zamenili kotlovima na čvrsto gorivo, što se i čini u fabrici ulja Victoriaoil u Šidu i u Sojaproteinu u Bečeju. Veoma brzo, u narednom periodu će Uvođenjem sistema energetskog menadžmenta postignute su određene uštede i optimizacija potrošnje energenata i konkretna tehnoekonomska analiza za potrošnju električne energije je prikazana u narednom tekstu. Ukupna prerada soje, kukuruza i pšenice je bila 2005. 224.091 t, a 2006. godine 226.302 t. Ukupna potrošnja električne energije (aktivna snaga) je bila 2005. 24.683.560 kwh, a 2006. 24.867.840 kwh. Potrošnja po toni prerađene sirovine iznosi, za 2005. 110,15 kwh/t a za 2006. 109,90 kwh/t. Vidi se da je potrošnja po jedinici prerađene sirovine približno ista, ali ako se uzme u obzir puštanje novog pogona početkom 2006. godine, SP laboratorije, instalisane snage 700 kw (sa faktorom jednovremenosti 0,45 što daje realni potrošač snage 300 kw) koja radi približno 5800 sati godišnje i ako se to odbije od prethodno navedene potrošnje, dobija se da je u fabrici ostvarena redukcija potrošnje električne energije od 1.740.000 kwh na godišnjem nivou, odnosno smanjenje potrošnje reda veličine 7%. Prema ceni električne energije od 2,14 din/kwh za veću i 0,71 din/kwh za manju tarifu to je iznos od 2.958.000dinara/godišnje. Podaci za 2008. godinu trenutno nisu kompletno dostupni, ali prema dosad dostupnim informacijama za 2007. se očekuje da će biti na nivou 2006. koja je bila prelomna godina jer je tada počeo sa eksploatacijom sistem praćenja tokova energenata u Sojaprotein A.D. Bečej, a tada je počela sa radom i SP laboratorija. Gde je ostvarena ušteda? Prvo smanjena je neproizvodna potrošnja jer se sistemom nadzora lako utvrdilo da neki potrošači određeni deo dana rade nepotrebno (npr. rasveta i klimatizacija kada administracija ne radi). Drugo, na velike potrošače su postavljeni frekventni regulatori (npr. ventilator u ekstrakciji snage 500 kw) čime je optimizovan proces i smanjena potrošnja. Treće, omogućena je rana detekcija kvarova čime se smanjuje vreme praznog hoda mašina i uređaja i nepotrebno rasipanje energije (primer je kompresorska stanica gde je zbog ranog otkrivanja gubitaka na instalacijama skraćeno vreme nepotrebnog rada kompresora). Ukupna ulaganja u realizaciju sistema centralizovanog nadzora i praćenja tokova i potrošnje energenata, na ovom nivou, su bila reda veličine 100.000 Eur i cela se investicija isplatila za manje od godinu dana. S druge strane, može se primetiti da je u fabrici Sojaprotein A.D. Bečej dodat novi potrošač, velike snage, praktično besplatno, odnosno bez dodatnog povećanja troškova za utrošenu električnu energiju. 220 PTEP 13(2009) 3

ZAKLJUČAK U ovom radu je prikazan način razvoja i implementacije sistema za nadzor i upravljanje tokovima energije i energenata u procesnoj industriji sistem energetskog menadžmenta (Energy Management System - EMS). Kompletan EMS je razvijen, realizovan i pušten u rad u fabrici Sojaprotein A.D. Bečej. Težište ovog rada je bilo na informacionom delu celog sistema koji vrši integraciju lokalnih nadzorno-upravljačkih jedinica, distribuiranog nadzorno-upravljačkog sistema (SCADA sistemi po pogonima u fabričkom krugu) i poslovno-informacionog sistema fabrike (u ovom slučaju Baan). EMS je koncipiran i razvijen na osnovu standardne SCADA arhitekture uz dopunu funkcijama specifičnim za nadzor i upravljanje tokovima energije i energenata. Uvođenje EMS je ne tehnološka modifikacija sistema pošto ne zadire u samu tehnologiju i ne zahteva njene izmene, već se vrši optimizacija potrošnje energije sa postojećim uređajima i opremom na nivou trenutne tehnologije u fabrici. Iako je ovakva investicija jeftinija i brzo isplativa mora se napomenuti da se prave uštede u potrošnji energije i energenata postižu tek zamenom starih neefikasnih tehnologija novijim i čistijim. Kompletan sistem energetskog menadžmenta koji je bio predmet ovog rada je realizovan u Sojaprotein A.D. Bečej i period njegove otplate je bio manji od godinu dana. Važno je napomenuti da bi ovaj period bio i znatno kraći da su implementirani algoritmi za upravljanje opterećenjem koji su predmet trenutnih istraživanja, dalje implementacije i proširenja i nadogradnje postojećeg EMS. NAPOMENA: Ovaj rad je nastao kao rezultat rada na FP7 projektu iz oblasti Informaciono-komunikacionih tehnologija pod nazivom PRODI Power plants Robustification based On fault Detection and Isolation algorithms ugovor broj 224233 finansiran od strane Evropske Komisije, Generalnog Direktorata za Informacionu zajednicu i Medije. LITERATURA [1] Bailey, D, Wright, E: Practical SCADA for Industry, Elsevier, Oxford, Great Britain, 2003, p.288. [2] Bugarski, V, Kulić, F, Jeličić, Z, Vasić, V, Oros, Đ: Koncepcija i realizacija sistema daljinskog nadzora i upravljanja u procesu proizvodnje mineralnih đubriva, PTEP Časopis za procesnu tehniku i energetiku u poljoprivredi, 11(2007)4, s.187-190. [3] Clarke, G, Reynders, D: Practical Modern SCADA Protocols, Elsevier, Oxford, UK, 2004, p.537. [4] Čongradac, V, Kulić, F: HVAC system optimization with CO2 concentration control using genetic algorithms, Energy and Buildings, (2009) 41, p.571 577. [5] DeBlasio, R, Cherry T: Standards for the Smart Grid, Proceedings of International Conference IEEE Energy 2030, Atlanta, Georgia, USA, 17-18 November 2008, p.1-7. [6] Francuski, Lj, Kulić, F, Dumnić, B: Fuzzy PI Controller for Vector Control of Induction Machine, CD Proceedings of 9th Symposium on Neural Network Applications in Electrical Engineering, NEUREL-2008, Faculty of Electrical Engineering, University of Belgrade, Serbia, September 25-27, 2008. [7] Hasnain, S.M: Review on sustainable thermal energy storage technologies, Part I: heat storage materials and techniques, Energy Conversion & Management, 39 (1998)11 p.1127-1138. [8] Hasnain, S.M: Review on sustainable thermal energy storage technologies, Part II: cool thermal storage, Energy Conversion & Management, 39 (1998)11 p.1139-1153. [9] Hooke, J.H, Landry, B.J, Hart, D: Energy Management Information Systems, Office of Energy Efficiency, Canada, 2004. p.93. [10] Janković, V: Integralni nadzorno-upravljački sistemi energetskih postrojenja u procesnoj industriji, Magistarska teza, FTN, Novi Sad, 2008, s.152. [11] Kanović, Ž, Erdeljan, A, Jeličić, Z, Čapko, D: Optimizacija rada pumpi sa promenjivim brojem obrtaja u vodovodnom sistemu, Voda i sanitarna tehnika, 37 (2007)4-5, s.55-64. [12] Kecman, V: Learning and Soft Computing, The MIT Press, New York, USA, 2001, s.557. [13] Krutz, L.R: Securing SCADA Systems, Wiley Publishing, Indianapolis, Indiana, USA, 2006, p.240. [14] Kukolj, D, Kuzmanović, S, Levi, E, Kulić, F: Design of nearoptimal, wide range fuzzy logic controller, Fuzzy sets and systems, 120 (2001)1, Elsevier, p.17-34. [15] Kulić, F, Čongradac, V, Nikolić, P: Tehno-ekonomska analiza primene različitih tipova komunikacije u sistemu daljinskog nadzora i upravljanja vodovodnim sistemom, Voda i sanitarna tehnika, 37 (2007) 4-5, s.45-53. [16] Kulić, F, Jeličić, Z, Francuski, Lj, Lendak, I, Zarić, S: Jedno rešenje sistema daljinskog nadzora i upravljanja vodovodnim sistemom upotrebom bežične komunikacije, Vodoprivreda, (2007)39, s.228-234. [17] Love, J: Process Automation Handbook, Springer, London Ltd, UK, 2007, p.1093. [18] Lu, C.N: Neural Network Based Short Term Load Forecasting, IEEE Trans. on Power Systems, 8 (1993)1, p.336-341. [19] Lubosny, Z, Bialek, J.W: Supervisory Control of a Wind Farm, IEEE Trans. on Power Systems, 22 (2007)3, p.985-994. [20] Matić, D, Dumnić, B, Kulić, F, Vasić, V: GA optimization of PI controller in MRAS structure for induction motor speed estimation, CD Proceedings of 9th Symposium on Neural Network Applications in Electrical Engineering, NEUREL- 2008, Faculty of Electrical Engineering, University of Belgrade, Serbia, September 25-27, 2008. [21] Mitrović, J, Urošević, D, Janković, V: Iskorišćenje otpadnih ulja, PTEP - Časopis za procesnu tehniku i energetiku u poljoprivredi, 12 (2008)4, s.245-248. [22] Oros, Đ, Vasić, V, Kulić, F, Marčetić, D: Karakteristike industrijskih elektromotornih pogona napajnih iz izvora promenljive učestanosti, PTEP - Časopis za procesnu tehniku i energetiku u poljoprivredi, 12(2008)4, s.196-202. [23] Petrovački, D, Kulić, F, Jeličić, Z, i saradnici: Primena upravljačko-informacionih tehnologija u poboljšanju procesa upravljanja energetskim sistemima - konačni izveštaj o istraživanju, Nacionalni program energetske efikasnosti, projekat broj NPEE 232020, FTN, Novi Sad, jun 2008. [24] Rapaić, M.R, Kanović, Ž, Jeličić, Z.D: Discrete Particle Swarm Оptimization Algorithm for Solving Optimal Sensor Deployment Problem, Journal of Automatic Control, 18 (2008)1, p.9-14. [25] Reznik, L: Fuzzy controllers, Victoria University of Technology, Melbourne, Australia, 1997. p.307. [26] Stum, K, Mosier, R, Haasl, T: Energy Management Systems - a Practical Guide, Portland Energy Conservation Inc. (PE- CI), USA, 1997, p.116. Primljeno: 08.07.2009. Prihvaćeno: 30.08.2009. PTEP 13(2009) 3 221