炼油企业瓦斯系统优化调度研究及应用

论文摘要

瓦斯系统是炼油企业能量系统的重要组成部分,并且是炼油企业最主要的燃料源,对瓦斯系统的操作进行优化调度将极大地挖掘炼油企业降本增效的潜力,同时为其节能降耗工作发挥重大作用。然而,目前学术界和工程界对炼油企业瓦斯系统优化调度的研究和应用并不多见,为此,对该课题的研究就显得更为迫切。本文在综述了炼油企业瓦斯系统以及调度问题的国内外研究和应用现状后,对炼油企业瓦斯系统优化调度的相关问题进行了系统而深入的研究,并在此基础上实现了瓦斯系统优化调度在现场中的应用,所取得的研究成果包括:1)根据炼油企业的实际情况,将瓦斯系统视为炼油企业能量系统的核心,并且以瓦斯管网的逻辑拓扑结构为基础,建立起集成了瓦斯、蒸汽和电力等能量介质的多周期瓦斯系统优化调度建模框架,为炼油企业瓦斯系统优化调度研究奠定基础。2)基于合理的假设,建立了多周期瓦斯系统优化调度MILP模型,并用边际价值分析的方法,对该模型进行了经济分析,以指出瓦斯系统中的瓶颈问题,提出相应的改良方案,以及辅助现场调度决策的生成。3)提出了采用模糊可能性规划来处理炼油企业瓦斯系统优化调度问题中瓦斯产量预测、装置能耗预测、目标函数惩罚参数等不确定因素的方法,并利用边际价值分析方法对模型中的不确定性参数以及去模糊化过程中的各项参数进行了灵敏度分析,增加了灵敏度分析的灵活性。4)对瓦斯系统中的瓦斯管线做了分类分析,使用广义析取规划(GDP)方法对自产自耗装置管线和带瓦斯源管线进行了建模,并且提出了一种基于仿真的迭代求解策略来处理环状管线的运行状态,从而在保证了调度决策可靠性的基础上,避免了对混合整数非线性规划(MINLP)问题的求解,为瓦斯系统优化调度的实际应用创造了条件。5)描述了蒸汽动力系统优化调度的建模过程,并将其与瓦斯系统优化调度模型集成,提出了瓦斯系统和蒸汽动力系统的集成优化调度策略,并实现了瓦斯系统和蒸汽动力系统(即炼油企业能量系统)的全局最优。6)以国内某大型炼油企业的瓦斯系统为应用背景,建立了该炼油企业的瓦斯系统优化调度模型,并且提出了系统的工程应用验证方法,以确保调度模型和求解方法的可靠性和调度决策的有效性,最终实现了瓦斯系统优化调度在该炼油企业的应用。本文最后对所有研究内容进行总结和分析,并提出进一步研究的若干设想和建议。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstracts
• 目次
• 表格
• 插图
• 缩略语表
• 符号一览表
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 炼油企业中的瓦斯系统
• 1.3 流程工业CIPS系统
• 1.4 炼油企业瓦斯系统优化管理的研究和应用现状
• 1.4.1 PCS层中的瓦斯系统优化管理
• 1.4.2 MES层中的瓦斯系统优化管理
• 1.4.3 ERP层中的瓦斯系统优化管理
• 1.5 调度问题的研究现状
• 1.5.1 建模方法
• 1.5.1.1 时间尺度
• 1.5.1.2 不确定性模型
• 1.5.2 求解方法
• 1.5.2.1 数学规划方法
• 1.5.2.2 智能优化方法
• 1.5.2.3 基于仿真的方法
• 1.6 本文研究内容及主要创新点
• 1.7 小结
• 2 多周期瓦斯系统优化调度的建模框架
• 2.1 引言
• 2.2 问题描述
• 2.3 多周期瓦斯系统优化调度建模框架
• 2.3.1 通用约束
• 2.3.2 装置约束
• 2.3.3 需求约束
• 2.3.4 目标函数
• 2.4 结论
• 3 瓦斯系统优化调度MILP模型的边际价值分析
• 3.1 引言
• 3.2 瓦斯系统优化调度MILP模型
• 3.2.1 通用约束
• 3.2.2 装置约束
• 3.2.3 需求约束
• 3.2.4 目标函数
• 3.3 实例研究
• P值'>3.3.1 低压瓦斯流S1的MC_P值
• 3.3.2 压缩机的MP值
• F值'>3.3.3 高压瓦斯流S2的MC_F值
• 3.4 结论
• 4 瓦斯系统优化调度模糊建模及其灵敏度分析
• 4.1 引言
• 4.2 多周期瓦斯系统优化调度的模糊建模
• 4.2.1 模糊建模
• 4.2.1.1 通用约束
• 4.2.1.2 装置约束
• 4.2.1.3 需求约束
• 4.2.1.4 目标函数
• 4.2.2 去模糊化处理
• 4.2.2.1 约束条件去模糊化处理
• 4.2.2.2 目标函数的去模糊化处理
• 4.3 实例研究
• 4.3.1 产耗预测可能性分布函数的灵敏度分析
• 4.3.2 θ和α的灵敏度分析
• 4.3.3 成本参数的灵敏度分析
• 4.4 结论
• 5 基于仿真的瓦斯系统优化调度问题求解策略
• 5.1 引言
• 5.2 高压瓦斯管网中的管线类型
• 5.2.1 自产自耗装置的管线
• 5.2.2 带瓦斯源的管线
• 5.2.3 环状管线
• 5.3 集成管网模型的瓦斯系统优化调度问题建模
• 5.3.1 GDP方法介绍
• 5.3.2 集成管网模型的瓦斯系统优化调度模型
• 5.3.2.1 自产自耗装置管线的建模
• 5.3.2.2 带瓦斯源管线的建模
• 5.3.2.3 瓦斯系统优化调度模型
• 5.4 基于仿真的迭代求解策略
• 5.5 实例研究
• 5.5.1 基于仿真的迭代求解结果
• 5.5.2 与模型M1的比较
• 5.5.3 与MINLP方法的比较
• 5.6 结论
• 6 瓦斯系统和蒸汽动力系统的集成优化调度策略
• 6.1 引言
• 6.2 问题描述
• 6.3 蒸汽动力系统建模
• 6.3.1 通用约束
• 6.3.2 装置约束
• 6.3.2.1 蒸汽锅炉
• 6.3.2.2 汽轮机
• 6.3.3 需求约束
• 6.3.4 目标函数
• 6.4 实例研究
• 6.4.1 高压瓦斯产量较少时
• 6.4.2 高压瓦斯产量较多时
• 6.5 结论
• 7 瓦斯系统优化调度在炼油企业中的应用
• 7.1 引言
• 7.2 炼油企业瓦斯系统介绍
• 7.3 瓦斯系统优化调度模型
• 7.3.1 高压瓦斯管网的建模
• 7.3.1.1 自产自耗装置管线的建模
• 7.3.1.2 带瓦斯源管线的建模
• 7.3.1.3 环状管线的处理
• 7.3.2 瓦斯系统优化调度模型
• 7.3.2.1 通用约束
• 7.3.2.2 装置约束
• 7.3.2.3 需求约束
• 7.3.2.4 目标函数
• 7.4 实例研究
• 7.4.1 模型精度验证
• 7.4.1.1 第一种工况
• 7.4.1.2 第二种工况
• 7.4.2 求解方法效果验证
• 7.4.2.1 第一种工况
• 7.4.2.2 第二种工况
• 7.4.3 优化调度效果验证
• 7.4.3.1 单周期模型
• 7.4.3.2 多周期模型
• 7.4.4 现场实施验证
• 7.4.4.1 高压瓦斯产量较小
• 7.4.4.2 高压瓦斯产量较大
• 7.5 结论
• 8 总结与展望
• 8.1 研究工作的总结
• 8.2 研究工作的展望
• 参考文献
• 作者简历及在学期间取得的科研成果