[发明专利]一种应用于炼化企业的非线性生产计划优化方法及装置

说明书

本发明技术方案，提供一种应用于炼化企业的非线性生产计划优化方法及装置，其特征在于，具体包括以下步骤：建立炼厂生产的逻辑网络模型；在逻辑网络模型中输入数据；建立非线性过程模拟模型；建立计划约束方程和装置能力约束方程；对建立的计划约束方程和装置能力约束方程进行数据校验和可行性校验；若通过校验，则转入寻找计划约束方程和装置能力约束方程的初始解；通过内点法计算出最优解；输出最优解。通过本发明可以克服传统炼厂计划优化模型复杂、求解难度大，不易收敛等问题，给出了一种求解时间合理，炼厂可以实际应用的技术方案。

技术领域

本发明属于流程工业计划调度优化智能控制技术领域，具体地说，本发明是一种应用于炼化企业的非线性生产计划优化方法及装置，以最大化效益为目标建立的多周期非线性生产计划优化方法和装置。

背景技术

炼油与化工工业是典型的流程工业。各种品质的原油经过炼制加工，产出汽油、煤油、柴油等液体燃料，数以千百种的润滑油、石蜡、沥青等炼油产品，牌号数以万计的合成树脂、合成橡胶、合成纤维等化工产品。石油化工生产流程中涉及到许多生产装置以及原料、中间产品以及成品，是一个复杂的过程。原油品质多样，产品种类繁多,装置类型多样，物料走向复杂，不同装置之间有复杂的物料互供。生产面向市场，业务流程和产品结构需要随着市场的变化而进行调整。同时，为了满足不同设备对所加工的原料不同的要求，还需要将原料、中间组分进行调和,因此，存在着复杂的生产选择。

生产计划，是炼油企业组织生产活动的预先安排，它确定了企业要实现怎样的生产经营目标，以及如何实现这样的目标。生产计划既是石化企业经营和发展战略在生产端的反映和细化，连结上游的采购计划与下游的配送计划、需求计划，又是原油调度、装置与管道调度、油品调和的归纳抽象。生产计划的优化是炼化企业解决生产效益问题的核心。

炼化生产过程利用数学建模已经逐渐显示出越来越重要的作用，人们可以理解工艺的内部工作原理，但在确定最佳参数时却需要大量的测算工作，过去常常依靠大量试验或者经验来解决这类问题，然而如需建立和测试大量原型装置，这种方法会花费大量时间和精力。利用数学模型工具可以建立虚拟的原型来揭示工艺过程的内部机制，可以方便的修改任意参数并立即看到效果。

20世纪50年代，线性规划模型率先应用在炼油厂的物料平衡和生产操作计划，采用“虚拟操作方案”形式来描述不同的原料调和操作条件。实践发现，这些“虚拟操作方案”之和与实际生产执行结果有较大出入，因此发现了线性规划应用中的物流Pooling问题。60年代，针对产品调和中各类性质的非线性调和问题开发了SLP技术，从而提高了调和优化精度。70年代，误差分布和递归概念的出现,Pooling问题在多数场景下得到初步解决，随之线性规划模型成为生产计划部门的常规性工具。90年代，另一种直接运用非线性模型的计划优化技术开始出现，如Petroplan、SIPP等，并在某些特殊的问题中得到应用，这类计划系统的突出优势是能够直接处理多个物料混合带来的Pooling问题以及加工装置的收率和产品质量的非线性问题，并可以直接处理各类非线性调和模型。由于此类系统与流程模拟系统极为相似，物性在各个加工环节的传递得到了妥善的处理。但是当时条件下，不足之处也很明显，多加工方案的模拟能力受到制约，多周期的建模可能行大大降低。

内点算法(Interior Point Method)是一种求解线性规划或非线性优化问题的算法，是通过一个惩罚函数来描述凸集，并从可行域内部来搜索最优解的方法。提出于20世纪50年代，随着计算机的内存增大，复杂性理论的出现为控制性算法提供保障，稀疏矩阵理论及软件包和自动微分算法的成熟，满足工业条件的商业求解器在近些年相继出现,采用内点法的模型在大规模非线性最优化计算中得到了优异的表现。

发明内容