申请/专利权人：东北大学

申请日：2021-12-20

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN114237183B

主分类号：G05B19/418

分类号：G05B19/418

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2022.04.12#实质审查的生效;2022.03.25#公开

摘要：本发明提供一种考虑成品油随机需求的多周期生产计划方案的制定方法，涉及炼油生产技术领域。该方法首先获取炼厂全流程生产、物料与能耗数据以及成品油市场需求的历史数据；然后根据成品油市场需求的历史数据构建成品油产品需求的场景树；然后建立常减压蒸馏装置、二次炼油装置和调和装置的物料和物性平衡方程；建立考虑需求随机的炼厂全流程多周期生产计划优化模型，最大化炼厂全流程生产期望净利润；再采用改进的外部近似算法求解建立的炼厂全流程多周期生产计划优化模型，获得炼厂全流程多周期的生产计划方案；该方法考虑不同需求场景下，针对炼厂全流程生产与能耗过程进行数学建模，综合考虑各部分的利润空间，为整体期望目标提供优化方案。

主权项：1.一种考虑成品油随机需求的多周期生产计划方案的制定方法，其特征在于：获取炼厂全流程生产、物料与能耗数据以及成品油市场需求的历史数据；构建成品油产品需求的场景树；建立常减压蒸馏装置、二次炼油装置和调和装置的物料平衡方程；建立考虑需求随机的炼厂全流程多周期生产计划优化模型，最大化炼厂全流程生产期望净利润；求解建立的炼厂全流程多周期生产计划优化模型，获得炼厂全流程多周期的生产计划方案；所述方法具体包括以下步骤：步骤1：获取炼厂生产流程，构建炼厂生产的超结构网络，获取炼厂全流程生产、物料与能耗数据，获取炼厂成品油市场需求的历史数据；步骤2：基于炼厂成品油市场需求的历史数据，构建成品油产品需求的场景树，即利用场景树的场景节点值和发生概率来表示成品油的需求不确定性；整理炼厂成品油的需求数据集合D，利用K均值聚类算法，预先设定聚类个数K，从数据集合D中随机选取K个数据为聚类中心，计算其他点到当前K个聚类中心的距离，选取距离最近的聚类中心进行聚类，直至所有数据都聚合到K个聚类中心，重新计算新的聚类中心，即一个类中所有点的均值作为新的聚类中心，重复迭代，直至聚类集合无变化；各聚类中心和该聚类中包含的数据个数占数据总数的百分比作为表示成品油需求数据的场景树节点值，即需求量和对应的需求概率；步骤3：基于最终成品油产品需求的场景树和炼厂实际生产数据，回归拟合出炼油生产和调和装置的产品收率参数，建立常减压蒸馏装置、二次炼油装置和调和装置的物料平衡方程，用于表示炼油生产和调和装置的输入与输出物料数量和物性组分关系；步骤3.1、通过对炼厂的实际生产数据的回归拟合，建立炼油生产和调和装置的物料与物性平衡方程；基于原油的侧线产品收率，常减压蒸馏装置不同工况下侧线产品的收率，装置当前的状态对侧线产品收率的影响，通过线性回归模型获得不同种类原油在不同工况下的侧线产品收率参数；步骤3.2：建立常减压蒸馏装置的物料与物性平衡方程；常减压蒸馏装置生产的侧线产品包括固定的侧线产品和可调控的悬摆侧线产品，固定侧线产品的生产物料平衡方程为固定侧线产品产量等于加工原油量与该侧线产品的收率乘积再对加工原油种类求和，即 其中，p表示加工的原油，p’表示侧线产品，l表示常减压蒸馏装置生产的侧线产品，m表示常减压蒸馏装置工况，s表示需求场景，t表示生产周期，LO表示固定侧线产品集合，αl,m,p表示原油p在常减压蒸馏装置工况m时侧线产品l的平均收率，Vm,p’,s,t表示生产周期t需求场景s工况m下侧线产品p’的生产量，Wm,p,s,t表示周期t场景s工况m下原油p的加工量；可调控的悬摆侧线产品是指侧线产品按照调控比例分别向相邻上或下侧线悬摆，因此悬摆侧线产品的相邻侧线产品量等于自身侧线产量加上悬摆过来的侧线产品量，如下公式所示： 其中，Rl,m,p,s表示场景s下原油p在常减压蒸馏装置工况m时悬摆侧线产品l的向上悬摆比例，LS表示可调控的悬摆侧线集合，ULl+1表示悬摆侧线产品l的上邻侧线产品；ULl-1表示悬摆侧线产品l的下邻侧线产品，悬摆比例Rl,m,p,s在生产工艺限制范围内进行调控决策；Rm,l和分别表示工况m下侧线产品l∈LS悬摆比例的上界和下界；常减压蒸馏生产装置混流方程，即不同工况生产出的同种类产品进行混合，作为下游生产装置的输入流，如下公式所示： 其中，表示侧线产品p’周期t内需求场景s下的总生产量；常减压蒸馏装置的物性平衡方程为加工量乘以物性比例再乘以侧线收率等于侧线产品的产量乘以该物性的比例，如下公式所示： 其中，CR表示原油种类集合，表示原油p物性c的参数比例，表示侧线产品p’的物性参数比例；常减压蒸馏装置生产出的侧线产品通过分流，分别供应给下游工序进行加工，或者作为组分油进行调和，物料平衡关系如下公式所示： 其中，Fj,m,p’,s,t表示二次炼油装置j工况m周期t需求场景s下侧线产品p’的加工量，表示生产方案m周期t需求场景s下侧线产品p’直接作为组分产品的量；步骤3.3：建立二次炼油装置的物料与物性平衡方程；二次炼油装置输入与输出物料间的平衡方程如下公式所示： 其中，j表示二次炼油装置，βj,m,p',p”表示二次炼油装置j在工况m时加工侧线产品p’产出p”的收率，p”表示组分油产品，CP表示组分油产品集合，Qj,m,p”,s,t表示二次炼油装置j工况m周期t需求场景s下产出组分油产品p”的量；二次炼油装置的物性平衡方程如下公式所示： 其中，c表示产品的物性，表示周期t需求场景s下组分油产品p”中物性c的比例；步骤3.4：建立调和装置的物料平衡方程；调和装置物料平衡方程表示侧线产品，二级炼油装置产品和添加剂调和出最终成品油产品，如下公式所示： 其中，p*表示最终产品，FP表示最终产品集合，a表示油品调和添加剂，AV表示油品调和的添加剂集合，表示工况m周期t需求场景s下最终成品油产品p*的产量，表示组分油p”用于调和的量，表示添加剂a在工况m周期t需求场景s下的加入量；步骤3.5：建立成品油调和的组分平衡方程；成品油调和的组分平衡方程如下公式所示： 其中，表示最终成品油产品p*物性c周期t需求场景s下所占比例。步骤4：建立考虑需求随机的炼厂全流程多周期生产计划优化模型，目标是最大化炼厂全流程生产期望净利润，即产品期望总收入减去原料费用、生产和库存费用和加工能耗费用；满足生产与库存物料平衡和物性平衡，工艺操作约束，能耗限制，安全生产、炼厂最终产品需求和物性限制条件；建立的考虑需求随机的炼厂全流程多周期生产计划优化模型如下：考虑需求随机的炼厂生产计划控制目标为整个计划期上期望净利润最大化，如下公式所示： 其中，NPV表示多周期生产计划的期望净利润值，即产品期望总收益减去物料费用和装置操作费用，PBs表示场景s的发生概率，Valp*表示最终成品油产品p*的价值，Cotp和Cota分别表示原油p和添加剂a的单位费用，Bp,s,t表示在周期t场景s下原油p的采购量，表示常减压蒸馏装置工况m的单位加工费用，CoIp,t,CoIp*,t表示原油和成品油产品的单位库存费用，Cotj,m表示装置j在工况m时单位生产费用系数，Ip,s,t和分别表示原油和最终成品油产品周期t需求场景s的库存量；考虑需求随机的炼厂生产计划方案需考虑的约束条件包括原油供应约束、库存约束、装置加工能力、公用工程能力约束；原油采购量需要考虑原油供应量的上、下界约束，则场景s下原油p的采购量需要满足如下上、下界约束： 其中，表示原油p周期t供应量下界和上界；炼厂需要考虑原油的安全库存储备，避免原油供应不足影响炼厂的连续性生产，每个生产周期场景s下总的原油采购量不低于设定的最低原油购买总量，如下公式所示： 其中，Btotal表示原油购买的最低下界量；原油物料平衡方程为周期t场景s下原油p的库存量等于前一个周期的库存量加上原油购买量减去各工况加工原油p量之和，添加剂的物料平衡方程与原油的物料平衡方程类似，分别如下公式所示： 其中，Ip,s,t表示周期t场景s下原油p的库存量，IAa,s,t表示添加剂a生产周期t场景s下的库存量，BAa,s,t表示添加剂的购买量，表示生产周期t场景s下工况m的添加剂a使用量；炼厂组分油产品的库存平衡方程，即周期t场景s下组分产品p"库存量等于初始库存量加上各工况生产量减去用于调和的组分油量，如下公式所示： 其中，表示周期t场景s下组分油产品p"的库存量；炼厂成品油产品库存平衡方程中库存量等于周期t需求场景s下各方案的生产量之和减去成品油产品的需求量，如下公式所示： 其中，表示最终成品油产品p*的库存量，Dp*,s,t表示最终成品油产品p*周期t场景s下的需求量；炼厂原油库存量需满足周期需求场景下原油的安全库存和库存能力约束，同样，炼厂的成品油库存量需满足同样的约束，如下公式所示： 其中，分别表示原油p的安全库存量和库存能力量，表示成品油产品p*的安全库存量和库存能力量；原油的加工量需要满足如下约束条件： 其中，Xm,p,s,t表示生产控制变量，用于决策在加工周期t需求场景s下是否采用工况m加工原油p，如果采用，则变量Xm,p,s,t取值1，否则取值0；只有Xm,p,s,t变量取1时，Wm,p,s,t才有实际有意义的取值，否则Wm,p,s,t等于零；常减压蒸馏装置加工物料能力约束，通过增加最低加工能力来保证装置的生产负荷不低于一定的阀值，常减压蒸馏装置和二次炼油装置的加工物料能力和最低加工量的限制条件如下公式所示： 其中，和分别表示常减压蒸馏装置加工物料能力的上下限，分别表示二次炼油装置j加工物料能力的上下限；炼厂最终成品油产品需要满足物性参数标准，如下公式所示： 其中，表示成品油产品p*的物性参数c的上界；炼厂生产全流程需要公用工程的保障，需要考虑公用工程的能力限制以及炼厂生产能耗的控制，如下公式所示： 其中，u表示公用工程，UDm,s,t,u表示周期t需求场景s下常减压蒸馏装置工况m时公用工程u的单位消耗，URj,s,t,u表示二次炼油装置j工况m时公用工程u的单位消耗，表示公用工程u在周期t的能力上界；考虑随机需求的炼厂生产计划决策需要满足的范围约束如下公式所示： 步骤5：采用改进的外部近似算法求解步骤4建立的炼厂全流程多周期生产计划优化模型，获得炼厂全流程多周期的生产计划方案；所述炼厂全流程多周期的生产计划方案包括各需求场景下各生产周期原油的购买、加工量，全流程网络中的流量，设备的生产负荷，综合能耗，各组分油的产量和物性，成品油的调和方案和调和量，成品油的产量和物性；步骤6：针对步骤5得到的炼厂全流程多周期的生产计划方案进行分析，判断生产计划方案的可执行性；步骤7：将得到的炼厂全流程多周期的生产计划方案传输给生产管理部门，实现对炼油多周期生产计划的有效管理。

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