煉油過程動態(tài)優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、煉油生產(chǎn)企業(yè)是流程工業(yè)的典型代表,激烈的市場競爭使煉油企業(yè)提高利潤和減小成本的壓力越來越大。生產(chǎn)調(diào)度作為煉油企業(yè)過程綜合自動化系統(tǒng)(Computer Integrated Processing System,CIPS)的中間環(huán)節(jié),處于企業(yè)運營的核心位置,是企業(yè)信息集成和任務集成的核心,是企業(yè)在現(xiàn)有條件下提高資源利用率、降低能耗、節(jié)約成本、提高效益、增強競爭能力的重要手段。目前的煉油過程調(diào)度往往忽略了由于生產(chǎn)活動改變而導致的煉油裝置長過渡

2、過程,得到的是粗放化的調(diào)度結果。因而,研究煉油過程動態(tài)優(yōu)化和調(diào)度,對提高生產(chǎn)調(diào)度的質(zhì)量和企業(yè)效益具有重要的意義。
　　 煉油生產(chǎn)過程具有連續(xù)、平穩(wěn)、高能耗、裝置復雜且有較長的過渡過程等突出特點。當物料切換、裝置開停等計劃內(nèi)事件或原料中斷、裝置故障等計劃外隨機事件發(fā)生時都會引起裝置的過渡過程。本文研究了計劃內(nèi)事件引起的裝置過渡過程,在調(diào)度模型中包含裝置過渡過程,從而實現(xiàn)了調(diào)度與控制的有機銜接。對計劃外隨機事件,如何有效結合調(diào)度專家

3、的經(jīng)驗,在保證調(diào)度方案可行的同時,具有一定的全局最優(yōu)性,是目前煉油企業(yè)動態(tài)調(diào)度問題中的一個難點,也是本文的另一個研究點。
　　 本文的主要內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　 (1)介紹了煉油企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度在綜合自動化系統(tǒng)體系結構中的地位和作用,指出調(diào)度與控制的結合點在于穩(wěn)態(tài)優(yōu)化。概括了煉油過程中各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)調(diào)度研究現(xiàn)狀,并對當前煉油企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度建模和優(yōu)化的方法進行了比較研究。認為將數(shù)學規(guī)劃、啟發(fā)式方法和人工智能相結合,在優(yōu)化

4、性和實時性之間找到一個令人滿意的平衡點,是解決動態(tài)優(yōu)化調(diào)度的關鍵問題。并結合煉油過程的特點,指出了煉油廠過程生產(chǎn)調(diào)度建模中存在的主要問題。
　　 (2)根據(jù)對裝置過渡過程的分析,給出了面向調(diào)度的裝置過渡過程模型的一般形式。對模型的特性分析表明,過渡過程模型可實現(xiàn)調(diào)度與控制之間的不同時間域轉換,能夠得到優(yōu)化控制的設定值,可以得到調(diào)度所需要的動態(tài)收率,完全能夠滿足調(diào)度對模型的輸入輸出要求。以催化裂化裝置為例,在七集總模型基礎上化簡得

5、到催化裂化裝置的過渡過程模型,并驗證了其有效性。通過催化裂化過渡過程模型,得到了部分指導裝置優(yōu)化控制的指令,為實現(xiàn)調(diào)度與控制之間的連接打下了基礎。
　　 (3)煉油裝置生產(chǎn)活動的改變常常存在比較長的過渡過程,根據(jù)過渡過程的這一特點,采用連續(xù)時間建模方式,以最大利潤為目標,建立起包含過渡過程的生產(chǎn)調(diào)度模型。通過開關變量的設置可以在平穩(wěn)態(tài)時將調(diào)度模型中的很多約束簡化處理,不會增加模型的復雜性。仿真結果表明,所建模型可以實現(xiàn)更加精細化

6、的調(diào)度,有效提高企業(yè)經(jīng)濟效益。根據(jù)模型的特點,基于對慣性權重和加速系數(shù)的改進策略,設計了改進的兩階段PSO算法。仿真實驗表明該算法在求解TSP問題時具有較好的穩(wěn)定性和魯棒性。
　　 (4)針對動態(tài)調(diào)度中規(guī)則獲取困難的問題,基于粗集在知識獲取方面的獨特優(yōu)勢,把變精度粗集應用于生產(chǎn)調(diào)度中,描述了在大量歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)中獲取調(diào)度規(guī)則的過程及其應用實例。對調(diào)度中存在的多決策屬性并存的決策表分解問題,提出了有因果關系決策屬性的決策表分解方法。

7、針對粗集應用中的決策表屬性約簡問題,提出了有約束指導的屬性約簡算法。對現(xiàn)場調(diào)研和根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)得到的煉油廠調(diào)度規(guī)則進行了歸納和總結,并舉例說明了規(guī)則在動態(tài)調(diào)度中的應用。
　　 (5)對于流程工業(yè)來說,由于生產(chǎn)工藝基本固定,物料流動的先后順序基本確定,裝置也沒有頻繁的切換?；诹鞒棠M的思想,結合現(xiàn)代計算機軟件技術,將數(shù)學規(guī)劃、啟發(fā)式方法和人工智能有效結合,設計了動態(tài)調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng),在一定程度上解決了石油煉制行業(yè)動態(tài)調(diào)度的建模困難,并