Kepware助力宾夕法尼亚大学实现校园运营管理

关键字:KEPServerEX,运营管理,传感器联网,宾夕法尼亚大学

背景
宾夕法尼亚大学(Pennsylvania University of Pennsylvania)是位于宾夕法尼亚州费城的一所私立常春藤联盟研究大学,是独立宣言前成立的九所殖民地学院之一,也是美国第一所自称为大学的高等学府。学院现有学生25000余人,教职工17500余人。宾夕法尼亚大学西费城校区占地299英亩,有300多栋建筑。

一、产品
KEPServerEX,制造业套件

二、面临的挑战
在过去的十年里,宾夕法尼亚大学新增了500万平方英尺的新校舍和翻新校舍,增加了25%的绿化面积,进一步扩大了位于同一所校园内的12所学校的覆盖范围,这种快速的增长使维护校园的300多个建筑物中600,000个传感器点的可见性变得越来越困难。校园建筑从办公楼、宿舍和研究实验室,到暖通空调大楼、数据中心和医院。监控所有这些资产是一个非常复杂的挑战。
Penn于1993年购买了原始的SCADA系统。这使得校园内的所有建筑都可以相互连接,并且在一块屏幕上共享数据,以便集中指挥和控制。到了升级系统的时候,ICONICS被选为自动化软件解决方案,而e-Magic公司(e-Magic)则被签约进行迁移和集成。在将长期的SCADA迁移到ICONICS的过程中,e-Magic遇到了连接和通信方面的问题。与校园内不同的现场设备通信存在困难,连接配置时间比预测的要长。现有的系统缺乏可靠性,而e-Magic发现在系统配置成本增加的同时,它在故障排除上浪费了数周时间。Penn需要一个连接解决方案,可以与现有的SCADA并行实施,以避免跨各种自动化设备和设备的任何停机问题。

三、解决方案
五年前,Penn联系e-Magic将其SCADA系统从Process Vision升级到ICONICS之后,Penn采纳了e-Magic的建议使用PTC的连接解决方案Kepware来满足Penn的所有工业通信需求。Kepware已经构建工业连接解决方案20多年了,帮助企业连接自动化设备和软件应用程序。
Kepwared支持150+驱动的解决方案与新旧系统无缝集成,在Process Vision和ICONICS之间建立通信。该解决方案使宾夕法尼亚大学的各种建筑、自动化设备和软件应用程序保持良好的连接、管理和监控,以支持不断增长的校园基础设施。资产被配置成集群(牙科学校、应用数学学校等),每个集群在一个安全的房间内有一台服务器,可以从传感器和设备收集所有数据,并在中央指挥室向操作员显示这些数据。五名操作员24小时轮班,监控校园内所有相关活动。这样一来53台服务器全部连接到300多个不同的建筑类型。

四、成果
• 大学通过Kepware建立了与校园内不同设备和系统的连接
• 无缝集成带来了零停机时间和持续的可视性,并与300多栋建筑中的600000个传感器点进行通信
• Kepware的流线型可靠数据访问将实施时间缩短为2-3天,同时大大降低了配置成本和故障排除时间
•集成项目经常在系统之间的通信方面遇到困难,但是Kepware解决方案能够在Penn现有平台的基础上进行集成和分层,消除了经常出现的低效率和停机时间问题。
•使用更少的资源即可更快地实施,从而大大降低了系统配置成本。Kepware允许e-Magic减少其连接到现场设备的工程时间,其解决方案的高可靠性确保了实施后无需返工或停机。
•使用前面的解决方案,解决问题可能需要数周时间。然而,Kepware的快速部署大大缩短了故障排除时间,使运营商能够在数天而不是数周内诊断和解决问题。Kepware还将设备和设备之间实现连接的典型时间从2-3周缩短到2-3天,极大地提高了项目速度。

五、客户评价
e-Magic总裁兼首席执行官托尼•哈里斯(Tony Harris)表示,虽然e-Magic正在与其他供应商合作,寻找解决宾夕法尼亚州需求的更优解决方案,但PTC在整个审查过程中的支持率“比竞争对手高出200%”。技术支持团队的深厚知识和可用性,以及销售支持在进行重大投资之前向Pemm展示Kepware的熟练程度的能力,是选择解决方案的关键区别。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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