毕业设计炼油企业调度优化算法研究与实现.docx
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毕业设计炼油企业调度优化算法研究与实现
毕业设计开题报告
炼油企业调度优化算法研究与实现
班级:
自64班
学生:
赵瑞轩
学号:
73
2020年3月
(一)课题背景
随着经济的全世界化,生产经营活动要与世界接轨,才能在瞬息万变的市场竞争中立于不败之地。
2007年我国炼油能力为亿吨,居世界第二位,已经成为名不虚传的炼油大国,可是在炼油效率和能耗方面却远远不及很多发达国家的水平,如何最大限度地降低能耗和物耗,这是全厂优化调度研究的问题,在炼油优化与调度方面开展的工作还相对较少,在炼油厂生产进程中因原料波动等引发的装置操作不平稳致使的生产效率低下的问题始终没有给予解决,在炼油厂全厂集成优化方面也仅仅是停留在打算的层面上,而且打算优化模型与炼油厂实际偏离较大,优化结果难以在实际工厂中应用,在调度方面受制于生产的不平稳而无法开展,有鉴于此,开展炼油厂全厂调度优化的研究很有必要,而且意义重大,关于降低我国炼油行业的能耗、物耗水平,提高我国炼油整体能力有着专门大的作用。
本课题隶属863项目的一部份,致力于炼油流程中减少能耗物耗,最大限度的提高企业整体经济效益,挖潜增效,提高炼油效率。
开展炼油厂全厂调度优化的研究很有必要,而且意义重大,关于降低我国炼油行业的能耗、物耗水平,提高我国炼油整体能力有着专门大的作用。
开发一套适合我国国情,能够在实际炼油企业中应用的调度软件尤其重要。
目前在炼油全流程范围内,国内企业只能达到人工排定短时间打算与调度的程度,只能知足装置持续生产的要求,不能达到节能减耗意义上的进一步优化。
国外炼油企业全流程集成优化与调度技术正在技术整合与完善当中,取得了必然的应用体会;其中Orion当属较成功的案例。
AspenOrion系统将炼油厂的打算进度与操作及油料转移相联系,通过将肯按时刻的工艺生产与原料供给及产品销售结合在一路,从而能够实现运算机集成优化炼化进程。
但应当指出的是,Orion中的打算进度与操作仍需人工制定录入,流程中仅油品调和涉及线性计划优化问题。
本课题旨在为炼油企业的生产打算与调度实现优化,不仅使装置持续生产取得知足,同时也达到减少能耗物耗提高效率的目的。
我国炼油企业与国外相较,原料波动和流程切换比较频繁,操作不平稳因素很多,关于调度的实施增加了诸多困难,国外的很多打算与调度软件就很难专门好地指导我国炼油企业的实际生产,因此开发一套适合我国国情,能够在实际炼油企业中应用的调度软件尤其重要。
深切分析流程行业尤其是炼油企业的生产特点,调研当前炼油企业排定生产打算方面的体会,制定出一套能够指导工业生产的调度优化方案,整体框架如下:
基于对进程及当前调度研究和应用的把握和了解,成立一套专家支撑系统,对全厂范围的调度优化及模型库更新统筹指导,在调度进程中,由决策支持系统对调度优化进行决策,依照需求、生产流程及产品质量指标的转变,第一自动给出针对以后需求及产品质量要求下的调度问题描述,自动给出的调度描述模型是依托于问题的,由问题驱动的调度描述模型取得后,优化求解器就对该调度问题进行优化求解,求解结果应用于指导生产实际,同时模型在线更新系统在线学习,对生产中的异变做适应性学习,模型慢慢更新的机制使得模型库中的模型慢慢逼近于实际进程;最终的调度方案交由装置级先进操纵和优化层来执行,先进操纵和优化层一方面保证了装置操作的平稳,利于调度优化的进行,另一方面先进操纵能更好的执行调度方案,平稳的操作能够确保操作上卡边的实现,能够保证预期优化成效的实现。
1.AspenOrion系统简介
AspenOrion系统为炼油厂各项生产活动安排提供全方位的优化时刻表。
包括原油接收和物料流向工艺操作,油品调和、产品出厂运输生产活动优化时刻表可安排5-60d乃至更多天的工作内容。
该系统将炼油厂的打算进度与操作及油料转移相联系,通过将肯按时刻的工艺生产与原料供给及产品销售结合在一路,从而能够实现运算机集成优化炼化进程。
AspenOrion系统对炼油厂调度事件归并采纳简捷流程模拟、线性计划和专家系统。
模拟是基于装置生产工艺操作条件设置,成立装置生产模型并快速运算,生成能知足设备约束、原料约束和提高目的产品需求的调度作业打算,并预测在此调度作业打算下炼油厂的运行情形及其效益。
AspenOrion系统还能够在同一时刻段安排多种不同的调度案例,以便于调度生产打算方案的优选,同时,能够增加生产调度在生产事故状态下处置方案的模拟;对运算机语言的友好性和通过模型树提供灵活的外部命令(Access宏、Access函数、Excel宏、其他执行程序)、和内部函数与方式,使得AspenOrion系统的功能充分地扩展和延伸。
AspenOrion系统的结构如图1所示。
图1AspenOrion系统结构图
AspenOrion系统要紧由三大部份组成,一是包括各类模型数据、原油评判数据、初始库存数据、质量分析数据(LIMS)、模拟结果数据等的基础数据库;二是成立在装置模型(包括产品收率、产品质量、对公用工程系统的消耗等)、调度逻辑、用户计算基础上按物流顺序进行的流程模拟;三是成立在调度逻辑、工艺条件、装置操作限制等基础上按时刻顺序进行的调度事件。
AspenOrion系统的相关数据寄存在应用数据库中,在Excel等应用程序中成立事件模型、装置模型,模拟时基础数据从数据库中传递给装置模型,装置模型将计算结果返回到AspenOrion系统。
依此反复,最终完成整个调度流程、事件的模拟,并将结果保留到数据库中。
2.调度问题优化综述
炼油化工企业生产调度负责安排原油储运、原油加工配比、成品油调和、成品油储运、油品互供等工作。
生产调度依照不同的原料供给、实际生产工艺和产品需求情形,给出原油最正确配比和工艺线路,同时,还制定成品油调和方案并直接安排成品油调和。
为了完成调度任务,调度打算编制必需考虑当月生产打算、调度期间所加工原油的评判数据、生产装置和全厂的加工流程与加工方案、不同牌号油品的需求和其他环节的约束与信息等要素。
由于炼油化工生产调度考虑因素繁多,各因素彼此阻碍复杂,利用先进的数学建模和优化技术对其进行建模和求解,成立生产调度优化系统,全面考虑生产调度的任务和编制要素,实现调度排产方案的优化,将帮忙调度人员加倍灵活和主动地完成调度任务,减小制定调度方案的工作强度,提高调度方案的精准度。
由于炼油化工生产调度问题是同时具有持续和离散变量的多约束非线性优化问题,从数学上来看,它属于NP-Complete问题(不能在多项式时刻内求解的问题)。
随着问题规模的加大,问题求解难度呈指数增加,生产调度的严格优化还呈现专门大的困难。
因此针对不同的业务需求,显现了数学计划方式、模拟型方式和智能型方式3类调度优化方式。
由于这3种方式各有优势,在实际建模和求解进程中,往往将各类方式结合利用。
2.1调度模型的关键阻碍因素
•目标函数
炼油厂调度系统的目标函数一般是生产效率和效益的最大化,既要承接以生产效益为目标函数的打算模型的打算目标,追求效益的最大化,又要保证生产的平稳高效运行。
若是约束条件过量,在实际的模型求解中并非能保证在有限时刻内取得知足所有约束的最优解,乃至不能取得可行解。
通常还运用罚函数法和目标计划的方式,在目标函数中引人处惩值项,表示结果对约束条件的违抗程度,引导搜索方向的改良。
炼油厂生产系统庞大复杂,其调度模型规模较大,各局部之间存在大量的互供料和彼此和谐约束,各局部的目标通常彼此冲突,局部目标函数的最大,往往不能达到全局目标的最优。
为了取得全局优化方案,合理分解总目标,能够充分利用原料、中间产品和最终产品的存储缓冲各部份生产冲突和解耦目标的作用,降低解决问题的难度。
•时刻尺度
时刻尺度是调度模型的关键问题。
在调度模型中,每一项操作及其对应的约束条件的开始、持续和终止都是与时刻息息相关的。
基于时刻尺度,调度模型可分为离散化时刻模型和持续时刻模型两大类。
离散化时刻表示是将调度周期分为假设干相等的时刻距离,而调度事件只能在某个时刻距离的起始位置发生,在时刻距离终止时终止,而且在单个时刻距离内,任务强度是均匀相等的;持续时刻表示那么许诺在调度周期内的任何时刻发生或终止调度事件,为调度模型对象引人二元变量成立相应的约束。
2.2调度优化方式
•数学计划方式
数学计划方式确实是用运筹学方式,将生产调度问题简化为数学计划模型,采纳整数计划、线性计划、非线性计划、混合整数线性计划、动态计划和决策分析等方面的知识来解决调度最优化或近似优化间题,也称为严格优化调度方式。
由于生产调度模型中不但包括持续变量,而且包括大量的离散变量,因此在调度建模中普遍利用的是握合整数线性计划(MILP)和混合整数非线性计划(MINLP)方式。
此类方式成立模型要紧应用确信型的搜索方式进行优化求解,要紧的搜索方式包括单纯形法、分支定界法(B&B)、Lagrangian松弛法、持续线性计划(SLP)、贯序二次线性计划(SQL)、梯度下降法、牛顿迭代法、罚函数法等。
数学计划方式的优势是任务分派和排序的全局性比较好,所有的选择同时进行,能够保证求解凸和非凸问题的全局优化。
可是,数学计划方式是一种精准求解方式,需要对调度同题进行统一的建模,任何参数的转变都会使得算法的重用性很差。
关于复杂多变的生产调度来讲,单一的数学计划模型不能覆盖所有的因素,存在求解空间大和计算困难等问题。
因此,常将完整的调度问题依照不同的业务范围或地域范围分解成多个子问题,然后进行局部子问题的求解,可是取得的优化调度方案往往是局部最优解,而不能实现全局的优化。
•模拟型方式
模拟型方式又称系统仿真方式,它利用离散事件模拟方式成立调度所涉及的所有环节的动态模拟,成立起调度系统的离散模拟系统。
作为调度研究中经常使用的方式,通过直接对实际生产环境模拟,躲开了对调度问题进行计算和理论分析的困难,能够取得快速和灵活有效的解决方案。
所成立的调度模型通常以图形化的流程为基础,以模拟仿真系统(Simulator)为核心,对调度方案的可行性进行查验,并将结果以图形可视化方式表达出来。
(但对调度方案的模拟和评判可能过于简单。
)
•智能优化型的调度优化方式
这种调度方式通过获取调度人员的调度体会,仿照调度人员的调度决策进程,利用不同的方式原理,将调度问题抽象成某种利于表达的体会形势的模型,然后再将调度体会以某种形式应用到具体的调度,取得调度问题的最优或局部最优解。
依照利用方式原理的不同,可将智能型调度分为:
规那么推理型、约束导向型、网络方式、智能搜索型和逻辑优化型等。
2.3调度优化的分解方式
运用模型化技术将实际问题依照某种原那么进行分解和简化,使本来无法求解的问题分解为假设干子问题,然后采取现有的方式进行求解。
列出其中一些分界方式如下:
基于供给链的模型分解、基于工艺流程和产品生产进行分解、基于调度时域进行分解、基于site和process的两层优化分解、基于物流途径和性质的两层优化分解。
由于生产调度系统是连接生产打算和底层操作的重要环节,利用先进的技术成立调度系统的优化模型指导调度工作是超级必要的。
3.优化算法简介
3.1传统梯度方式
•负梯度类优化方式
负梯度类优化方式的一起的地方是它的搜索方向是沿着负梯度的方向。
集中表现该种算法精华的是最速下降法。
负梯度类优化中步长选取的方式有很多,牛顿法、正割法、二分法等等,在此不赘述。
•共轭梯度优化方式
作为有效解决大型计算问题的共轭梯度法也能够有效解决多维的优化问题,关于任意的一个优化求解问题,鉴于解移动到最优解周围时,能够近似以为优化问题是二次型的,如此能够利用共轭梯度法求解。
3.2现代智能优化方式
现代优化计算方式中比较经常使用的方式,有模拟退火、遗传算法、粒子群优化和差分进化算法。
这些算法同属于随机搜索算法之列,他们之间的不同点在于搜索的转移方程。
•模拟退火算法
模拟退火是模拟金属退火进程的一种计算方式,求解的进程实际上是随着温度的下降,问题的解慢慢收敛到最优势的。
那个地址几个核心的问题确实是相邻状态的产生和同意准那么、初始温度和中止温度的选择和降温速度的确信。
•差分进化法
差分进化(DifferentialEvolution)算法,又称DE算法,是一种并行搜索算法。
DE算法从多个可行解组成的集合通过遗传和变异操作产生新的可行解集合,这种解的移动不断迭代进行下去,最终就能够够搜索到全局最优解。
•遗传算法
遗传算法于上世纪70年代由Holland教授第一提出的。
它的指导思想确实是达尔文的自然选择,能够说是自然选择的一种人工再现。
关于算法的原理部份再也不赘述。
•微粒群优化算法
微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimization),又称粒子群优化,是Kennedy和Eberhart源于群智能和人类认知的学习进程而进展起来的一种智能优化算法。
PSO算法是一种基于群体的优化技术,具有较强的并行性,在优化进程中,具有较强的通用性。
另外,PSO算法超级简单、有效,受到了国内外学者的普遍关注,在诸多领域取得了成功应用。
一样的,算法的原理再也不赘述,这些算法的思想在任何一篇有关PSO的论文中都有详尽的表达,都是能够查到的。
(二)课题内容
本次毕业设计要紧致力于优化问题求解器部份的算法研究,基于调度问题描述下的优化求解算法及多种描述下的算法适应性探讨等,要紧涉及内容有,
1.熟悉Orion软件,使决策求解器产生的结果与Orion流程模拟程序通信
AspenOrion模拟是基于装置生产工艺操作条件设置,成立装置生产模型并快速运算,生成能知足设备约束、原料约束和提高目的产品需求的调度作业打算,并预测在此调度作业打算下炼油厂的运行情形及其效益。
AspenOrion系统还能够在同一时刻段安排多种不同的调度案例,以便于调度生产打算方案的优选,同时,能够增加生产调度在生产事故状态下处置方案的模拟;对运算机语言的友好性和通过模型树提供灵活的外部命令(Access宏、Access函数、Excel宏、其他执行程序)、和内部函数与方式,使得AspenOrion系统的功能充分地扩展和延伸。
2.确信模型形式及目标函数后,探讨并选定优化方式
生产调度模型中不但包括持续变量,还包括大量的离散变量。
在模型与目标函数的确切信息已知后,需对混合整数与持续变量的调度问题进行优化。
与打算的优化问题类似,该优化问题是一个NP问题(有文献中显示是NP完全问题),因此关于实时调度问题,除要求优化成效外,同时要求优化求解时刻不可太长。
目前解决该类优化问题的算法分为传统优化算法(非线性/线性混合整数计划)与现代智能优化算法传统优化算法要紧应用确信型的搜索方式进行优化求解,要紧的搜索方式包括单纯形法、分支定界法(B&B)、Lagrangian松弛法、持续线性计划(SLP)、贯序二次线性计划(SQL)、梯度下降法、牛顿迭代法、罚函数法等。
作为精准求解方式,该方式有可能不能覆盖所有的因素,同时求解速度值得商议。
现代智能优化方式中比较经常使用的方式,有模拟退火、遗传算法、粒子群优化和差分进化算法。
这些算法同属于随机搜索算法之列,他们之间的不同点在于搜索的转移方程。
3.编制调度优化程序,和整体优化软件集成后与Orion软件连接,实现炼油企业调度优化
软件的借口问题不仅指整体上与Orion软件的数据连接,同时在分层结构中的模型决策与求解器间也要成立连接以通信模型、目标参数等。
该工作需要组内的一起讨论制定及配合,确信传输数据的种类、格式等标准形式。
(三)课题重难点
1.调度优化算法的设计
第一这是一个NP难问题,大规模优化的难度是可想而知的,另外在不同模式及优化目标下的优化问题将是迥异的,如何有效地求解这些各不相同的优化问题,即优化算法对待优化问题要具有鲁棒性,将是设计算法的难点。
2.调度问题优化程序与上层模型决策的接口问题
在三步决策的进程中,若是需要进行原油调合,就需要频繁挪用调度优化算法求解,方便快捷的接收决策内容并进行相应的模型整合处置是一个待解决的问题。
3.调度优化结果与Orion的接口问题
调度优化求解的结果以如何的结构形式传输给Orion的Access数据库中并保证准确无误的可被Orion执行。
(四)要紧技术线路
1.从项目整体工作(其他部份的工作及解决方案)的精准知悉到本身实现优化方案的顺序有助于顺利建模、定目标、较好地选取优化方式,有助于对调度中显现的各类情形考虑得全面,有助于确信数据连接格式时的准确全面;
2.优化问题的解决:
与打算问题的优化有相似的地方,处置时能够借鉴其他部份工作中有关打算优化的解决思想和方案;尽管对打算的优化偏重于长期平均意义上的考虑,但都涉及到生产活动的全数细节,如能够将从油船上某种品种和必然数量的油卸到一个油罐视为一个生产任务。
一样,也可将某个油罐中必然数量的某种原料输送到另一个油罐中,或输送到某一个装置中进行加工视为一个任务。
也确实是说,炼油生产是由一个个任务组成的。
同时,能够将油罐、输油管道、各类炼油装置视为资源。
如此,炼油生产进程就成为任务和资源的分派进程。
从那个意义上来讲,它和离散制造进程一样,是一个离散事件进程,同属NP问题。
因此,通过借鉴排产打算的优化思路解决调度的优化问题可能成为有帮忙的求解手腕。
值得提出的是,目前尚无涵盖解决实际打算和调度问题确切方案的文献;由于炼油生产作业打算和调度问题的困难性,这方面的研究还比较少,处于起步时期。
已有文献大略通过简单假设简化模型通过数学计划方式求解MILP模型优化问题。
由于实时调度优化速度的要求,在优化问题求解中,初步期望第一至少编制智能优化算法以保证求解速度的要求;在此基础上,考虑到数学计划方式求解的精准性,可尝试性地采纳数学计划方式求解试探其优化速度是不是可达预期,并尝试创新改善其优化速度。
最终期望多种方式比较进行选定。
3.目标函数的选定:
第一须考虑:
①保证知足运行的所有约束条件;②保证各蒸馏塔和二次装置的持续生产而不中断;③最大限度地降低各类损失,最大限度地降低各类运行本钱,取得最大的经济效益。
基于以上前提,由组内一起商定规那么及方案。
4.关于调度多情形的解决:
要紧体此刻:
单周期/多周期的不同模式,设备故障、油船延期等随机事件发生、制定生产打算时参数不精准等情形带来的模型变更等问题带来的求解优化问题的转变。
由调度情形发生转变反映至求解器部份的工作变更为对切换的模型进行优化(优化问题的目标与约束可能发生转变)。
需要考虑的是,关于不同模型下的优化问题,可能会采纳不同的解决方案,以使各类调度情形下的优化性能都做到较好。
5.与模型决策间的接口问题:
上基层之间传递的数据信息要紧体此刻模型的形式与目标上,求解器产生的结果有可能传回上层。
因此该接口问题的解决靠负责不同任务的解决者一起商定产生协议(通信格式等)。
6.与Orion间的连接问题:
要紧涉及求解产生的结果传给Orion以便流程模拟等,这便涉及到熟悉Orion软件部份的工作。
调度的变更和装置生产模型成立的数据别离位于Access数据库以Excel表中;因此求取结果产生及模型变更时需修改Access数据库以Excel表的对应值。
(五)课题实施打算
时间段
实施内容及预期
1-4周
查阅Orion使用手册等资料及文献,熟悉Orion软件;
阅读有关调度本身内容的文献,理解课题;
阅读文献,了解优化方法等内容;
着手开题;
5-8周
确定模型与目标,重点解决对应的优化问题;初期至少做到实现一种求取速度较快的优化方案,同时注重数据的连接问题;
如果时间充裕,期望实现其它的优化方案,并互相对照,修正改进;
9-10周
做进一步的修正改进,致力于对调度应考虑的各情形下解决措施的周全;
11-14周
集中于求解器与外部的接口问题;保证上层决策的传输及与Orion模拟程序的数据通信无误;整体运行,模拟流程,修正改进;
15-16周
总结整理,撰写论文,准备答辩;
(六)小结
炼油企业全流程集成优化与调度技术的实现将使节能降耗与生产效益得以兼顾,实现全流程的平稳、平安、优化运行。
本次毕设作为炼油企业全流程集成优化与调度技术的分课题,所涉及的要紧内容包括:
1.熟悉Orion软件,使决策求解器产生的结果与Orion流程模拟程序通信
2.确信模型形式及目标函数,探讨并选定优化方式
3.编制程序,与软件连接
这次毕业设计将通过兼顾各情形下优化成效与速度、讨论制定并实现接口格式、修改Orion软件Access数据库及Excel表中数据实现数据对接等技术方式完成课题。
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