【摘 要】
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随着我国工业的不断发展,对原油及其产品的需求越来越大,输油管道作为石油运输的主要途径能耗也在不断攀升,在实际调度过程中,调度人员面对不同输油泵的组合以及相应的管道水力约束,难以给出当前场景下最优的调度计划,因此为了改善输油管道的运行状况,急需建立能提高输油效率、降低输油成本的输油管道生产优化模型。随着输油管网逐步建成的监控与数据采集系统,已经积累了大量的历史数据,本文在企业需求和前期调研的基础上,
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随着我国工业的不断发展,对原油及其产品的需求越来越大,输油管道作为石油运输的主要途径能耗也在不断攀升,在实际调度过程中,调度人员面对不同输油泵的组合以及相应的管道水力约束,难以给出当前场景下最优的调度计划,因此为了改善输油管道的运行状况,急需建立能提高输油效率、降低输油成本的输油管道生产优化模型。随着输油管网逐步建成的监控与数据采集系统,已经积累了大量的历史数据,本文在企业需求和前期调研的基础上,开展了如下工作:1、分析日仪线各站的历史流量、压力分布情况,然后结合水力模型的经验模型和站点的实际结构构建了新的水力模型结构并据此建立了数据驱动的水力预测模型。2、在1的基础上,考虑更为一般的情形,利用BP神经网络和结合烟花算法与灰狼算法的混合优化算法建立了神经网络水力预测模型。3、根据管网调度人员和操作人员的实际需求,建立了基于当前输油泵操作下的总能耗最低的目标函数,并将目标优化问题转化为非线性混合整数规划问题,然后利用分枝定界算法和序列二次规划算法进行求解。4、依据数据特点,将历史数据分为运行类数据和操作类数据。然后根据油品和站场操作方式（输油泵的启动、频率大小）的不同,进一步将历史数据分割成独立的输油工况。在此基础上,利用混合优化算法对工况进行聚类,然后得到相似工况下的历史最优操作。通过对日仪线历史数据测试以及实际运行,优化后的操作方案能为该输油管线节省4%～12%的能耗,优化效果非常明显。
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